Che cos'è Fabric IQ?

Fabric IQ fa parte di Microsoft IQ, un set di funzionalità che costituiscono il livello enterprise intelligence dello stack di Microsoft. In Microsoft IQ Fabric funziona insieme a Work IQ, Foundry IQ e Web IQ per fornire un contesto completo dell'organizzazione. L'IQ aziendale fornisce contesto sul funzionamento dei dipendenti, Foundry IQ fornisce contesto sui criteri e sui documenti autorevoli di un'organizzazione, L'IQ Web fornisce contesto dal Web e Fabric IQ fornisce contesto su entità e dati aziendali.

Fabric IQ fornisce contesto sullo stato dell'azienda. Sono basati su tutti i dati analitici, in tempo reale e operativi relativi all'azienda, ma i dati da soli non sono sufficienti. Fabric IQ eleva i dati fino alla lingua dell'azienda. Con tale contesto più ricco, le persone e gli agenti possono interpretare correttamente i dati e il motivo e prendere decisioni in termini di concetti e obiettivi aziendali.

Livelli di Fabric IQ

Fabric IQ introduce tre livelli di contesto aziendale nell'IQ Microsoft: unified data, business intelligence e operational intelligence. Questi livelli sono forniti tramite due elementi principali nel carico di lavoro Fabric IQ: ontologia (anteprima) e modello semantico, creando un contesto condiviso per i dati aziendali in OneLake.

Dati unificati con OneLake

OneLake è la base di Fabric IQ, unificando i dati aziendali tra cloud e dati locali in un'unica origine di verità regolamentata. Tramite collegamenti, mirroring e il catalogo OneLake, elimina la frammentazione e crea un data lake multicloud unificato che Fabric IQ utilizza per individuare e accedere in modo sicuro al contesto pertinente. Funge anche da livello di distribuzione per tali dati, rendendoli costantemente disponibili ai carichi di lavoro di Fabric, a Foundry e a Copilot Studio, in modo che tutte le funzionalità intelligenti basate su modelli semantici, ontologia (anteprima) e agenti si fondino sugli stessi dati affidabili dell'intera organizzazione.

Business intelligence con modelli semantici di Power BI

Power BI modelli semantici forniscono un livello di analisi curato con misure, gerarchie e dimensioni. Le onlogi possono essere generate direttamente dai modelli semantici già in produzione, mantenendo coerente il linguaggio aziendale tra le esperienze.

I modelli semantici e le onlogi interagiscono. È possibile generare o allineare le onlogi direttamente dai modelli semantici, in modo che la terminologia e gli indicatori KPI rimangano coerenti tra report, agenti e applicazioni. Definire i concetti aziendali, ad esempio Customer, Shipment e Breach, una sola volta e riutilizzarli nelle esperienze di Fabric IQ.

Intelligenza operativa con ontologie

L'ontologia (anteprima) definisce entità aziendali di base, relazioni, proprietà, regole e azioni. Gli agenti comprendono quali azioni sono disponibili e come richiamarle. Gli agenti operativi monitorano i dati in tempo reale, rilevano anomalie ed eseguono azioni regolate.

Le ontologie possono essere generate da modelli semantici di Power BI esistenti, consentendoti di partire da logica e definizioni affidabili già in produzione. Sia gli esseri umani che gli agenti di intelligenza artificiale possono usare questo linguaggio condiviso per il ragionamento tra domini e le azioni pronte per le decisioni. È anche possibile eseguire query sull'ontologia usando il linguaggio naturale tramite il livello di query NL2Ontology, che converte le domande aziendali in query strutturate.

Perché usare Fabric IQ?

Le organizzazioni lavorano con i dati a livello di tabelle e schemi, ovvero strutture create per i computer, non significato. Tuttavia, si basano su concetti aziendali come clienti, spedizioni e beni. Senza comprensione semantica, l'IA rimane inadatta alle decisioni di alto livello perché ogni domanda richiede la traduzione manuale da parte di un esperto di dominio.

L'uso del framework di IQ Fabric offre questi vantaggi:

• Ragionamento interdominio. Le relazioni tra i concetti tramite i collegamenti a grafo consentono di attraversare le relazioni( ad esempio Order > Shipment > Temperature Sensor > Cold Chain Breach) per spiegare i risultati.
• Inserimento più rapido. I nuovi dashboard e le esperienze di intelligenza artificiale ottengono un significato aziendale coerente perché i concetti aziendali devono essere dichiarati una sola volta.
• Governance e fiducia. Riduzione della duplicazione e delle definizioni incoerenti tra i team applicando una semantica chiara, mentre i vincoli migliorano la qualità dei dati.

I tre livelli di Fabric IQ assicurano che ogni agente inizi con la stessa comprensione del business e possa applicarla correttamente nei flussi di lavoro. Tuttavia, le organizzazioni all’avanguardia non possono partire dal livello IQ. La creazione di questa funzionalità richiede una base dati unificata. Microsoft Fabric offre questa funzionalità tramite quattro funzionalità principali:

• Unificare il patrimonio di dati. Unificare i dati analitici e operativi combinando i dati da varie origini in OneLake (ad esempio lakehouses, eventhouses e Power BI modelli semantici) in un singolo modello coerente. Fabric IQ può anche unificare i dati operativi esterni usando collegamenti OneLake, facendo riferimento a tali dati senza copiare o compilare pipeline ETL.
• Elaborare e uniformare i dati. L'accelerazione delle query e l'analisi basata sull'intelligenza artificiale consentono una configurazione più semplice, informazioni dettagliate più veloci e sviluppo basato sull'intelligenza artificiale. Dedicare meno tempo a gestire le prestazioni e più tempo a fornire informazioni dettagliate significative.
• Curare le conoscenze semantiche. I team, le applicazioni e gli agenti di intelligenza artificiale operano da una base coerente e attendibile di concetti e dati condivisi. Una singola definizione di un concetto (ad esempio Customer, Material o Asset) determina come Power BI, notebook e agenti interpretano i dati. Gli utenti individuano informazioni dettagliate che riflettono non solo i dati non elaborati, ma il significato semantico, tra cui il modo in cui le entità sono correlate, cosa conta di più e quali azioni intraprendere. Ciò elimina l'ambiguità e garantisce decisioni sia da parte di persone che di intelligenza artificiale riflettono una visione unificata dell'azienda.
• Potenziare gli agenti di intelligenza artificiale. Fabric IQ offre basi strutturate per i copiloti e gli agenti, quindi le risposte riflettono il linguaggio aziendale definito nel ontologia (anteprima).

IQ come carico di lavoro in Fabric

All'interno di Microsoft Fabric, il IQ (anteprima)workload è un raggruppamento di elementi Fabric correlati per unificare e contestualizzare i dati aziendali. Oltre agli elementi principali dell'ontologia (anteprima) e del modello semantico, il carico di lavoro IQ fornisce elementi aggiuntivi per l'analisi, l'utilizzo e l'operazionalizzazione del contesto (nell'ambito dell'ontologia, del modello semantico e di OneLake).

La tabella seguente elenca tutti gli elementi contenuti nel carico di lavoro IQ (anteprima):

Relazioni tra elementi

• Ontologia (anteprima) e modello semantico: Definire concetti aziendali come Customer o Shipment una sola volta, quindi generare o allineare le onlogazioni dai modelli semantici in modo che la terminologia e gli indicatori KPI rimangano coerenti tra report e agenti.
• Ontologia (anteprima) e Grafico: L'ontologia dichiara ciò che si connette e perché. Il grafo memorizza e percorre queste connessioni, ad esempio tracciando una spedizione lungo un percorso a rischio fino a una violazione della catena del freddo. L'esperienza del grafo è integrata direttamente negli elementi di ontologia.
• Ontologia (anteprima) e agenti per dati e operazioni: L'ontologia fornisce agli agenti una base nel linguaggio aziendale condiviso e nelle regole, in modo che possano ragionare attraverso i diversi domini e attivare azioni governate.
• Plan e modello semantico: Plan si collega ai modelli semantici esistenti, così che dimensioni e misure confluiscano nei fogli di pianificazione per l'analisi del pianificato rispetto ai valori effettivi e per la previsione dinamica.
• Tutti gli elementi insieme: I modelli semantici offrono indicatori KPI attendibili; ontologia (anteprima) definisce il linguaggio aziendale condiviso per gli indicatori KPI; Grafico alimenta la relazione e l'analisi dell'impatto; piano trasforma le informazioni dettagliate in azioni coordinate; e gli agenti operativi e dati forniscono interazioni intelligenti e consapevoli dei concetti sui dati live e cronologici.

Passaggi successivi

Informazioni sulle altre funzionalità in Microsoft IQ:

• IQ lavoro
• Foundry IQ
• Web IQ