IQ (önizleme) nedir?

IQ (önizleme), OneLake genelinde ( Lakehouse, Eventhouse ve Semantic model dahil) bulunan verileri birleştiren ve işletmenizin diline uygun şekilde düzenleyen bir iş yüküdür. Veriler daha sonra tutarlı anlam ve bağlam ile analizlere, yapay zeka aracılarına ve uygulamalara sunulur.

Önemli

Bu özellik önizleme aşamasındadır.

IQ (önizleme) neden kullanılır?

IQ (önizleme) aşağıdaki avantajları sağlar:

• Araçlar arasında tutarlılık: Bir kavramın tek tanımı ( Müşteri, Malzeme veya Varlık gibi), Power BI, not defterleri ve aracıların verileri yorumlama biçimini destekler.
• Daha hızlı ekleme: İş kavramlarının yalnızca bir kez bildirilmesi gerektiğinden yeni panoların veya yapay zeka deneyimlerinin iş anlamını yeniden keşfetmesi gerekmez.
• İdare ve güven: Net semantikler yinelemeyi ve anlamsal kaymayı azaltırken kısıtlamalar veri kalitesini artırır.
• Etki alanları arası mantık yürütme: Graf bağlantıları, sonuçları açıklamak için ilişkileri ( Sipariş > Sevkiyatı > Sıcaklık Sensörü > Soğuk Zincir İhlali gibi) dolaşmanıza olanak tanır.
• Yapay zeka hazırlığı ve karara hazır eylemler: Ontolojiler, yardımcı pilotlar ve aracılar için yapılandırılmış topraklama sağlar, bu nedenle yanıtlar kurumsal dilinizi yansıtır. İş kuralları ve kısıtlamalar ontolojide olduğundan, aracılar güvenli ve denetlenebilir eylemlere verilen yanıtların ötesine geçebilir.

IQ (önizleme) Fabric ile nasıl uyum sağlıyor?

IQ (önizleme) temel Fabric özelliklerini şu şekilde uygular:

• Alma ve depolama: Lakehouse tablolarından, eventhouse akışlarından ve mevcut anlamsal modellerden alınan verileri temel alır.
• Semantiği modelleme ve temsil etme: Ontoloji (önizleme) öğesi, varlık türlerini, varlık türlerindeki özellikleri ve ilişki türlerini tanımlayarak modelleme özellikleri sunar. Mevcut veri kaynakları ve modellerden bir ontoloji yapısını isteğe bağlı olarak başlatabilir veya kendi yapınızı oluşturabilirsiniz. Ardından, veri kaynaklarına ontoloji özelliklerini bağlayın ve bunları otomatik olarak oluşturulan gezinilebilir bir grafikte keşfedin.
• Analiz etme ve görselleştirme: Ontoloji (önizleme) öğesi, iş kavramlarınıza göre görsel bir graf ve sorgu deneyimi sağlamak için Microsoft Fabric'teki Graph ile tümleştirilir. Ayrıca, ontolojinize dayalı Power BI modelleri oluşturabilir veya güç alanı farkında olan ajanları bilgilendirmek için ontolojiyi kullanabilirsiniz.
• Çalıştırma ve yönetme: Ontoloji tanımlarınızı sürümleyebilir, doğrulayabilir ve yönetebilirsiniz. Ağ izleme araçları aracılığıyla ontoloji sağlığını da izleyebilirsiniz.

IQ'daki öğeler (önizleme)

IQ (önizleme) aşağıdaki öğeleri içerir:

• Ontology (önizleme):Ontology (önizleme), etki alanları ile OneLake kaynakları arasında anlamı birleştiren kurumsal sözlük ve anlamsal katman için bir öğedir. Varlık türlerini, ilişkileri, özellikleri, kuralları ve kısıtlamaları tanımlar ve aşağı akış araçlarının aynı dili paylaşması için bunları gerçek verilere bağlar.
• Doku veri aracısı (önizleme): Doku veri aracısı (önizleme), üretken yapay zeka kullanarak kendi konuşma soru-cevap sistemlerinizi oluşturmanıza olanak tanır.
• Microsoft Fabric'te graf (önizleme): Microsoft Fabric'teki Graf (önizleme), düğümler, kenarlar ve bağlı veriler üzerinden geçişler için yerel grafik depolama ve işlem sunar. Yol bulma, bağımlılık analizi ve graf algoritmaları için iyidir.
• İşlem aracısı (önizleme): İşlem aracısı (önizleme), gerçek zamanlı verileri izlemek ve iş eylemlerini önermek için bir yapay zeka aracısı oluşturmanıza olanak tanır.
• Power BI anlam modeli:Anlam modeli ; ölçüler, karne hiyerarşileri ve görseller ile DAX ilişkileriyle raporlama ve etkileşimli analiz için iyileştirilmiş, seçilmiş bir analiz modelidir.

Doğru öğeyi seçin

Bu bölüm, Doku'daki modelleme seçeneklerinden senaryonuz için doğru araçları seçmeye yönelik rehberlik içerir. Aşağıdaki tabloda IQ ve Real-Time Intelligence'dan modellemeyle ilgili öğeler yer almaktadır.

Ürün	Ne zaman kullanılır?
IQ'da ontoloji (önizleme)	Etki alanları arası tutarlılık, idare ve yapay zeka/aracı temellendirmeye ihtiyacınız olduğunda ve işlemler arasında mantık oluşturmak istediğinizde kullanın.
Microsoft Fabric'te Graf (önizleme)	İlişki açısından yoğun sorular (etki zincirleri, topluluklar ve en kısa yollar gibi) karar alma sürecinize hakim olduğunda ve grafta yerel performansa ihtiyacınız olduğunda kullanın.
Power BI anlam modeli	İş kullanıcılarının güvenilir KPI'lere ve self servis BI için boyutsal modelleme, hesaplamalar ve yönetilen veri kümelerine sahip hızlı görsellere ihtiyacı olduğunda kullanın.
Gerçek Zamanlı Zeka'da dijital ikiz oluşturucu (önizleme)	Gerçek varlıklar ve sinyallerle bağlantılı işlem bağlamı, durum bilgisine sahip dijital ikizler, senaryo analizi veya olası senaryo simülasyonu gerektiğinde kullanın.

Öğe ilişkileri

Bu bölümde, öğelerin birlikte nasıl çalıştığı veya birbirleriyle nasıl ilişkilendirdiği açıklanmaktadır.

• Ontoloji (önizleme) ve anlam modeli: Kurumsal kavramları ( Müşteri, Sevkiyat ve İhlal gibi) bir kez tanımlayın ve KPI'lerin raporlarda tutarlı kalması için Power BI modelleri oluşturun veya hizalayın.
• Microsoft Fabric'te Ontoloji (önizleme) ve Graph: Ontoloji, hangi öğelerin bağlandığını ve neden bağlandığını bildirir. Microsoft Fabric'teki graf, geçişleri depolar ve hesaplar ("Riskli rotalara ve ilgili ihlallere maruz kalan gönderileri bulma" gibi).
• Ontology (önizleme) ve veri aracısı: Ontoloji, aracıları paylaşılan iş semantiğine ve kurallarına dayandırarak ilgili bağlamı almalarını, etki alanları arasında neden oluşturmalarını ve yönetilen eylemleri önermelerini veya tetiklemelerini sağlar.
• Tüm öğeler: Ontology, işletmenizin dilini tanımlar. Dijital ikiz oluşturucu, varlıkları faaliyete geçirir. Microsoft Fabric'teki Graph bağımlılık/etki analizini destekler ve anlam modelleri güvenilir KPI'leri sunar.

Sonraki Adımlar

Ontoloji oluşturma hakkında bilgi edinmek için ontoloji nedir (önizleme)?