Sledujte a vizualizujte dáta

Premena surových dát na použiteľné poznatky je kľúčovým krokom v životnom cykle dát. Microsoft Fabric kombinuje Power BI, Real-Time Intelligence a Fabric IQ, aby business analytici mohli skúmať, vizualizovať a reagovať na dáta takmer v reálnom čase. Pomocou sémantických modelov, streamovaných dát a analytiky podporovanej umelou inteligenciou môžete vytvárať riadené reporty, dashboardy a prevádzkové upozornenia, ktoré podporujú informované rozhodovanie.

V tomto článku sa dozviete o:

  • Vytváranie Power BI reportov a translytických taskflow pre interaktívnu analýzu
  • Využitie Real-Time Intelligence na monitorovanie a reakciu na streamované dáta
  • Aplikácia obchodnej sémantiky, ontológií a grafových modelov Fabric IQ na zjednotenie podnikových dát

Preskúmajte a zdieľajte poznatky s Power BI

Power BI správy používajú sémantické modely ako analytickú chrbticu. Tieto modely centralizujú obchodnú logiku, výpočty a riadenie, čím zabezpečujú konzistentnosť medzi reportmi a tímami. Obchodní analytici môžu vytvárať interaktívne dashboardy, analyzovať metriky a bezpečne zdieľať poznatky naprieč organizáciou. Používajte Power BI, keď potrebujete štruktúrovanú, opakovane použiteľnú a riadenú analytiku postavenú na sémantických modeloch uložených v OneLake.

Power BI reporty môžete distribuovať a vkladať do aplikácií Microsoft 365:

  • Správy o odpínaní v kanáloch alebo chatoch Microsoft Teams pre spoločnú analýzu.
  • Vkladajte reporty do SharePoint stránok pomocou webovej časti Power BI.
  • Vkladajte živé reporty do PowerPoint prezentácií.
  • Pripojte sa k Power BI datasetom z Excelu a vytvárajte kontingenčné tabuľky a grafy nad sémantickými modelmi.

Konajte na základe správ s translytickými taskflow

Translytické taskflow vám umožňujú prechádzať od poznatkov k akcii priamo v rámci Power BI reportu. Môžete volať funkcie používateľských dát na aktualizáciu záznamov, spustenie pracovných postupov alebo zápis späť do OneLake bez opustenia rozhrania reportov. Používajte translytické toky úloh, keď musia prebiehať poznatky a prevádzkové aktualizácie spoločne, napríklad pri úprave zásob, aktualizácii predajných prognóz alebo riešení podporných prípadov.

Nasledujúci diagram ukazuje, ako Power BI reporty a translytické taskflow kombinujú analytiku a akciu v jednom, riadenom zážitku:

Diagram architektúry translytických taskflow v Power BI.

Monitorujte a analyzujte dáta v reálnom čase

Real-Time Intelligence with Eventhouse poskytuje jednotnú analytickú plochu, ktorá pokrýva KQL, T-SQL až po SQL analytický endpoint a notebooky, čo umožňuje komplexnú analýzu v reálnom čase na tie isté dáta bez kopírovania alebo pohybu dát.

Záťaž Real-Time Intelligence v Microsoft Fabric vám umožňuje prijímať, spracovávať, analyzovať a konať na streamovaných dátach s minimálnou latenciou. Kombinuje schopnosti z nasledujúcich služieb:

Ingest streamovaných dát pomocou Eventstream

Eventstream prijíma streamované dáta zo zdrojov ako Azure Event Hubs, Kafka, IoT zariadenia alebo REST API. Aplikuje transformácie v reálnom čase a smeruje dáta do služieb ako Eventhouse alebo Lakehouse.

Eventstream podporuje smerovanie a zarovnanie schémy, normalizáciu časových značiek, rozdelenie a integráciu s Activatorom. Keď Eventstreamy vnášajú vysokorýchlostné dáta do Fabric, Activator neustále monitoruje tieto streamované udalosti podľa definovaných pravidiel takmer v reálnom čase.

Analyzujte udalosti s Eventhouse

Eventhouse je optimalizovaný pre analytiku udalostí a časových radov s vysokým objemom. Automaticky indexuje a rozdeľuje dáta a používa Kusto Query Language na rýchle filtrovanie, agregáciu, spojenia a vyšetrovanie anomálií. Používajte Eventhouse, keď potrebujete škálovateľnú analýzu telemetrie, prevádzkových metrík alebo dát z logov.

Eventhouse tiež poskytuje spravovaný SQL analytický endpoint zosúladený s dátovým modelom Eventhouse a správou Fabric. Koncový bod poskytuje známy T-SQL prístup (napríklad T-SQL dotazy a konektivitu z BI nástrojov) na dáta Eventhouse bez pohybu dát.

Okrem toho sa Eventhouse integruje s Fabric notebookmi, ktoré podporujú KQL, T-SQL, Python a Spark. Notebooky môžete použiť na skúmanie, transformáciu a tvorbu workflow strojového učenia na tých istých dátach Eventhouse, pričom prácu udržíte v Fabric a vyhnete sa kópiám.

Integrácia s Activatorom prebieha prostredníctvom KQL querysetov, ktoré umožňujú definovať opakovane použiteľné dotazy, ktoré neustále vyhodnocujú podmienky na dátach Eventhouse. Activator sa môže prihlásiť na tieto výstupy dopytu a aplikovať pravidlá na základe výsledkov dotazu. Keď dotaz v KQL zistí stav (napríklad využitie CPU presahuje 90% alebo trend naznačuje riziko zlyhania), Activator spustí automatizované akcie ako odosielanie upozornení, spúšťanie tokov Power Automate alebo vykonávanie Fabric pipeline. Táto kombinácia analytickej sily KQL s orchestráciou Activatoru umožňuje automatizáciu v reálnom čase, riadenú dátami naprieč obchodnými scenármi.

Vizualizujte živé metriky pomocou dashboardov v reálnom čase

Dashboardy v reálnom čase poskytujú živé, interaktívne vizualizácie streamovaných dát, ktoré vám umožňujú sledovať kľúčové metriky a prevádzkové signály v čase, keď sa dejú. Tieto dashboardy, postavené na databázach Eventhouse (KQL), vám umožňujú dotazovať a zobrazovať dáta z časových radov s minimálnou latenciou, čím poskytujú prehľad o výkone systému, správaní zákazníkov alebo aktivite senzorov v reálnom čase. Podporujú dynamické filtrovanie, automatické obnovovanie a upozorňovanie, čo ich robí ideálnymi pre použitie ako IT monitorovanie, výrobná telemetria, sledovanie finančných transakcií a analytika zákazníckej podpory. Dashboardy v reálnom čase sa tiež integrujú s Activatorom, takže môžete nielen pozorovať, ale aj reagovať na kritické udalosti priamo z rozhrania dashboardu, čím premieňate poznatky na akciu bez zbytočného odkladu.

Dashboardy v reálnom čase sa od bežných Power BI reportov líšia predovšetkým schopnosťou vizualizovať a reagovať na živé streamované dáta s minimálnou latenciou. Power BI reporty sú zvyčajne postavené na importovaných dátových súboroch aktualizovaných podľa harmonogramu a sú najlepšie na historickú analýzu a interaktívne skúmanie. Dashboardy v reálnom čase sú naopak navrhnuté na prevádzkové monitorovanie a okamžité získanie prehľadu.

Detekcia anomálií

Detektor anomálií automaticky identifikuje nezvyčajné vzory alebo odľahlé hodnoty v údajoch o streamovaní alebo časových radoch. Detekcia beží natívne na živých tabuľkách Eventhouse a prichádzajúcich streamovaných dátach bez kopírovania alebo exportu dát, pričom podporuje detekciu v reálnom čase aj vyhodnocovanie historických okien. Funguje tak, že analyzuje dáta prijaté do databáz Eventhouse (KQL) a aplikuje štatistické modely alebo techniky strojového učenia na detekciu odchýlok od očakávaného správania. Tieto anomálie môžu predstavovať poruchy systému, podvody, zhoršenie výkonu alebo iné kritické udalosti, ktoré si vyžadujú pozornosť. Na rozdiel od statických upozornení založených na prahu sa detektor anomálií prispôsobuje historickým trendom a sezónnosti dát, čím je efektívnejší pri identifikácii jemných alebo kontextovo citlivých problémov.

Keď je anomália zistená, môže spustiť následné akcie cez Activator, ako je odosielanie upozornení, aktualizácia dashboardov alebo spúšťanie automatizovaných pracovných postupov. Táto schopnosť podporuje operačné scenáre, kde včasné odhalenie anomálií môže zabrániť výpadkom, finančným stratám alebo nespokojnosti zákazníkov. Umožňuje vám prejsť od reaktívneho monitorovania k proaktívnemu zásahu naprieč obchodnými procesmi.

Detekciu anomálií používajte, keď statické prahy nie sú dostatočné a vzory je potrebné dynamicky vyhodnocovať.

Automatizujte odpovede pomocou Activatora

Activator neustále monitoruje údaje o streamovaní alebo udalostiach a hodnotí pravidlá, ktoré definujete. Podporuje jednoduché prahové pravidlá a detekciu stavových vzorov. Napríklad keď sa metrika stane kritickou alebo časom klesá. Táto schopnosť vám umožňuje automatizovať rozhodnutia a prevádzkové úlohy takmer v reálnom čase, čím prepojí živé dátové poznatky s okamžitými krokmi. Použite Activator na prepojenie poznatkov v reálnom čase s automatizovanými operačnými reakciami.

Keď sú splnené podmienky, Aktivátor môže:

Nasledujúci diagram ukazuje, ako Real-Time Intelligence in Fabric prijíma streamované dáta, analyzuje udalosti a spúšťa akcie s nízkou latenciou:

Diagram architektúry Real-Time Intelligence.

Aplikujte obchodnú sémantiku pomocou Fabric IQ

Fabric IQ poskytuje zdieľanú vrstvu obchodného kontextu naprieč vaším dátovým majetkom. Mapuje dáta v Lakehouses, Warehouses, Eventhouses a sémantických modeloch do jednotnej ontológie.

Fabric Ontology je zdieľaná, strojovo zrozumiteľná slovná zásoba vášho podnikania, ktorá definuje kľúčové entity (napríklad Customer, Product alebo Plane), ich vzťahy, vlastnosti, obchodné pravidlá a možné akcie, pričom zachováva všetky pojmy v jazyku podnikania. Spája živú, prepojenú reprezentáciu fungovania vášho podnikania, priamo prepojenú so základnými dátami v OneLake. Tento model umožňuje používateľom a agentom vidieť nielen tabuľky, ale aj vzťahy ako "Zákazníci zadávajú objednávky na produkty", "Lety majú segmenty a posádky" a "Meškajúce zásielky ovplyvňujú príjmy." Tento dátovo orientovaný kontext je kľúčový pre akúkoľvek AI, od ktorej sa očakáva, že bude robiť rozhodnutia alebo analyzovať o podnikaní.

Keď definujete ontologický prvok (napríklad entitu "Flight" s vlastnosťami ako Stav alebo Oneskorenie), mapujete ho na tabuľku a polia v Eventhouse, Lakehouse alebo Warehouse, ktoré obsahujú tieto informácie, bez kopírovania alebo presúvania dát. Po tom, čo dáta dopadnú do OneLake, stanú sa súčasťou živej ontológie.

Okrem obchodných entít a vzťahov môžu ontológie definovať aj použiteľné pravidlá, napríklad "Ak je úroveň zásob < dosiahnutá, spusti dopĺňanie." Operační agenti používajú tieto pravidlá na spúšťanie pracovných postupov v Activatore. Operační agenti môžu uvažovať nad živým vysielaním aj historickými údajmi v Eventhouse mapovanými cez ontológiu a môžu vyvolať Activator s kontextom odvodeným od entít podporovaných Eventhouse. Keď Operations Agent vyvolá Activator na spustenie toku v Power Automate, odovzdáva parametre odvodené z vlastností ontológie, ako sú CustomerID a OrderStatus. Tento prístup zabezpečuje, že automatizačné toky fungujú v plnom obchodnom kontexte, nie len v surových ID.

Táto sémantická vrstva umožňuje konzistentnú analytiku, AI uvažovanie a automatizáciu.

Preskúmajte prepojené dáta pomocou grafových modelov

Grafové modely poskytujú prepojenú sieť entít a vzťahov definovaných ontológiou. Umožňujú viacnásobné uvažovanie, analýzu dopadov a pokročilé algoritmy ako najkratšiu cestu a detekciu komunity. Táto integrácia umožňuje AI agentom a analytickým nástrojom efektívne dotazovať sa na zložité vzťahy. Ponúka pohľad v reálnom čase na závislosti a kaskádové efekty, s ktorými tradičné relačné modely ťažko pracujú. Grafové modely môžete skúmať pomocou GraphQL dotazov cez Fabric API.

Súvisiaci obsah

  • Last updated on