共用方式為


什麼是智商(預覽)?

IQ(預覽版)是在 OneLake 中統一數據(包括 LakehousesEventhousesSemantic Models)的工作負載,並根據企業需求進行組織。 這些資料隨後會暴露給分析、AI 代理以及具有一致語意與脈絡的應用程式。

這很重要

這項功能目前處於預覽階段。

為什麼要用 IQ(預覽)?

IQ(預覽)可帶來以下好處:

  • 工具間一致性: 單一概念定義(如 客戶物料資產)決定了 Power BI、筆記本與代理如何解讀資料。
  • 更快的入職流程: 新的儀表板或 AI 體驗不需要重新發現商業意義,因為商業概念只需宣告一次即可。
  • 治理與信任: 清晰的語意減少重複與語意漂移,而約束則提升資料品質。
  • 跨領域推理: 圖表連結讓你能穿越關係(例如 訂單 > 、出貨 > 、溫度感測器 > 、冷鏈破壞)來解釋結果。
  • AI 準備與決策準備行動: 本體論為副駕駛和客服人員提供結構化的基礎,因此答案反映你的企業語言。 由於商業規則與約束存在於本體論中,代理者可以超越答案,追求安全且可稽核的行動。

IQ(預覽版)在 Fabric 中的定位

以下是 IQ(預覽版)如何實作 Fabric 的關鍵功能:

  • 攝取與儲存: 建立在湖屋資料表、事件屋串流及現有語意模型的資料基礎上。
  • 建模與表示語意: 本體(預覽)項目透過定義實體類型、實體類型的屬性及關係類型來提供建模功能。 可選擇從現有的資料來源與模型中初始化或建構本體架構,或者創建自己的本體架構。 接著,將本體特徵綁定到資料來源,並在一個可自動建立的可導航圖中探索它們。
  • 分析與視覺化: 本體(預覽)項目可與 Microsoft Fabric 中的 Graph 整合,提供基於商業概念的視覺化圖形與查詢體驗。 你也可以建立基於本體論的 Power BI 模型,或利用本體論來指導能力領域感知代理。
  • 運作與治理: 你可以對本體定義進行版本化、驗證與治理。 你也可以透過 Fabric 監控工具監控本體健康狀況。

智商項目(預覽)

IQ(預覽)包含以下項目:

  • 本體論(預覽):本體論(預覽) 是企業詞彙與語意層中的一項項目,能統一跨領域與 OneLake 來源的意義。 它定義實體類型、關係、屬性以及規則與約束,並將其綁定到真實資料,使下游工具共享相同語言。
  • Fabric 資料代理(預覽):Fabric 資料代理(預覽)允許你利用生成式 AI 建立自己的對話式問答系統。
  • Microsoft Fabric 中的圖形 (預覽版): Microsoft Fabric 中的圖形(預覽版) 提供節點、邊與遍歷連接資料的原生圖形儲存與運算功能。 它適合路徑尋找、依賴性分析和圖形演算法。
  • Operations agent(預覽):Operations agent(預覽)讓您建立 AI 代理,監控即時資料並建議業務行動。
  • Power BI 語意模型:語意模型是一種經過策劃的分析模型,針對報告與互動分析進行優化,包含衡量、計分卡階層結構及關聯,適用於視覺化與 DAX。

選擇正確的物品

本節包含從 Fabric 建模選項中選擇適合你情境的工具的指引。 下表中包含來自 IQ 系統與即時智慧的建模相關項目。

項目 使用時機
IQ 中的本體論(預覽) 當你需要跨域一致性、治理和 AI/代理的基礎,並且想跨流程推理時才會用。
Microsoft Fabric 中的圖形 (預覽版) 當關係性問題(如影響鏈、社群和最短路徑)主導你的決策,且你需要圖形原生表現時,請使用。
Power BI 語意模型 當業務用戶需要可信的KPI和快速視覺化工具,包含維度建模、計算及管理資料集,以實現自助BI時,會用來使用。
Real-Time Intelligence 中的數位孿生建構器(預覽) 當你需要操作上下文、有狀態孿生、情境分析,或是與真實資產和訊號相關的假設模擬時,請使用。

項目關聯性

本節說明物品如何協同運作或彼此關聯。

  • 本體論(預覽)與語意模型: 定義一次企業概念(如 客戶出貨違規),並產生或對齊 Power BI 模型,確保各報告的 KPI 保持一致。
  • Microsoft Fabric 中的 Ontology(預覽)與圖形: 本體論宣告哪些事物相互連結以及原因。 Microsoft Fabric 中的 Graph 會儲存並計算遍歷(例如「尋找暴露於風險路線及相關外洩的貨運」)。
  • 本體論(預覽)與資料代理: 本體論將代理建立在共享的商業語意與規則之上,使其能擷取相關上下文、跨域推理,並建議或觸發受控動作。
  • 所有項目: 本體論定義了你企業的語言。 數位孿生建置器讓資產運作起來。 Microsoft Fabric 中的圖形驅動相依性/影響分析,語意模型則呈現可信的 KPI。

後續步驟

在《What is ontology(預覽)》中了解如何建構本體論?