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Tutorial de ontología (versión preliminar) parte 0: Introducción y configuración del entorno

En este tutorial se muestra cómo crear su primera ontología (versión preliminar) en Microsoft Fabric, ya sea mediante su generación a partir de un modelo semántico de Power BI existente o mediante su compilación a partir de los datos de OneLake. A continuación, enriquecerá la ontología con datos operativos en tiempo real y la explorará utilizando tanto una vista previa de grafos como consultas en lenguaje natural (NL) a través del agente de datos de Fabric.

Importante

Esta característica se encuentra en versión preliminar.

El escenario de ejemplo de este tutorial es una empresa ficticia denominada Lakeshore Retail. Lakeshore es un vendedor de helados minoristas que mantiene los datos sobre las ventas y los datos de streaming de congeladores. En el tutorial, generará tipos de entidad como Store, Products y SaleEvent. Enlaza datos de streaming como la temperatura del congelador de Eventhouse y responde a preguntas como: "¿Cuál es el producto principal por ingresos en todas las tiendas?"

Elección del método de creación de ontología

Este tutorial contiene dos opciones para configurar el elemento de ontología (versión preliminar). Elija uno de los métodos siguientes:

  • Generar a partir del modelo semántico: con estas instrucciones, se usa un modelo semántico existente para generar automáticamente una ontología que puede crear y ampliar. Elija esta opción para ver cómo trabajar con ontología cuando ya tenga un modelo semántico de Power BI bien estructurado que represente el dominio empresarial.
  • Compilar directamente desde OneLake: con estas instrucciones, creará la ontología manualmente mediante el enlace de propiedades directamente desde OneLake. Elija esta opción para ver cómo crear una ontología cuando no tiene un modelo semántico o desea un control total sobre el diseño de ontología desde el principio.

Elija su escenario preferido mediante los vínculos anteriores (volverá a cargar la página) o el selector al principio del artículo.

Prerrequisitos

  • Un área de trabajo con una capacidad habilitada para Microsoft Fabric. Use esta área de trabajo para todos los recursos que cree en el tutorial.

  • La configuración necesaria para la ontología (versión preliminar) y el agente de datos deben estar habilitados en el inquilino. Un administrador de Fabric debe habilitar la siguiente configuración en la página de configuración del inquilino del portal de administración:

    • Activar elemento de Ontología (vista previa)
    • El usuario puede crear Graph (versión preliminar)
    • Permitir puntos de conexión XMLA y Analizar en Excel con modelos semánticos locales
    • Los usuarios pueden crear y compartir tipos de elementos del agente de datos (versión preliminar)
    • Los usuarios pueden usar Copilot y otras características con tecnología de Azure OpenAI
    • Los datos enviados a Azure OpenAI se pueden procesar fuera de la región geográfica de la capacidad, el límite de cumplimiento o la instancia de nube nacional
    • Los datos enviados a Azure OpenAI se pueden almacenar fuera de la región geográfica de la capacidad, el límite de cumplimiento o la instancia de nube nacional

    Captura de pantalla de la habilitación de la ontología en el portal de administración.

    Para obtener más información sobre estos requisitos previos, consulte Configuración de inquilino necesaria de la ontología (versión preliminar).

  • Un área de trabajo con una capacidad habilitada para Microsoft Fabric. Use esta área de trabajo para todos los recursos que cree en el tutorial.

  • La configuración necesaria para la ontología (versión preliminar) y el agente de datos deben estar habilitados en el inquilino. Un administrador de Fabric debe habilitar la siguiente configuración en la página de configuración del inquilino del portal de administración:

    • Activar elemento de Ontología (vista previa)
    • El usuario puede crear Graph (versión preliminar)
    • Los usuarios pueden crear y compartir tipos de elementos del agente de datos (versión preliminar)
    • Los usuarios pueden usar Copilot y otras características con tecnología de Azure OpenAI
    • Los datos enviados a Azure OpenAI se pueden procesar fuera de la región geográfica de la capacidad, el límite de cumplimiento o la instancia de nube nacional
    • Los datos enviados a Azure OpenAI se pueden almacenar fuera de la región geográfica de la capacidad, el límite de cumplimiento o la instancia de nube nacional

    Captura de pantalla de la habilitación de la ontología en el portal de administración.

    Para obtener más información sobre estos requisitos previos, consulte Configuración de inquilino necesaria de la ontología (versión preliminar).

Descarga de los datos de ejemplo

Descargue el contenido de esta carpeta de GitHub: ejemplos de IQ.

Contiene los siguientes archivos CSV de ejemplo. Los datos contienen detalles de entidades estáticas sobre el escenario de Lakeshore Retail y datos en streaming de sus congeladores.

  • DimStore.csv
  • DimProducts.csv
  • FactSales.csv
  • Freezer.csv
  • FreezerTelemetry.csv

Preparar la casa del lago

En primer lugar, cree un nuevo lakehouse llamado OntologyDataLH en el área de trabajo de Fabric.

A continuación, cargue cuatro archivos CSV de ejemplo en lakehouse y cargue cada uno en una nueva tabla delta. Estos archivos contienen detalles de entidad sobre objetos empresariales en el escenario de Lakeshore Retail.

  • DimStore.csv
  • DimProducts.csv
  • FactSales.csv
  • Freezer.csv

Nota:

No cargue FreezerTelemetry.csv en el lago. Cargue este archivo en Eventhouse en un paso posterior.

Para obtener instrucciones detalladas sobre cómo cargar archivos en tablas de lakehouse, consulte las tres primeras secciones de carga de archivos CSV en la tabla Delta para informes de Power BI.

Los nombres de tabla predeterminados reflejan los nombres de archivo en minúsculas. La casa del lago tiene este aspecto cuando haya terminado:

Captura de pantalla de las tablas en lakehouse.

Preparación del modelo semántico de Power BI

Esta sección le prepara para generar una ontología a partir de un modelo semántico. Si no sigue el escenario de modelo semántico y quiere compilar la ontología manualmente desde OneLake, use el selector al principio del artículo para cambiar al escenario de OneLake.

  1. En la cinta de opciones de lakehouse, seleccione Nuevo modelo semántico.

    Captura de pantalla de la creación de un nuevo modelo semántico.

  2. En el panel Nuevo modelo semántico , establezca los detalles siguientes:

    • Nombre del modelo semántico de Direct Lake: RetailSalesModel

    • Área de trabajo: el área de trabajo del tutorial se elige de forma predeterminada.

    • Seleccione o anule la selección de tablas para el modelo semántico. Seleccione tres tablas:

      • dimproducts
      • dimstore
      • factsales

      Nota:

      No seleccione la tabla de congelador. Esta entidad se crea manualmente en un paso posterior.

    Seleccione Confirmar.

  3. Abra el modelo semántico en modo de edición cuando esté listo. En la cinta de opciones, seleccione Administrar relaciones.

    Captura de pantalla de la cinta de opciones del modelo semántico.

  4. En el panel Administrar relaciones , use el botón + Nueva relación para crear dos relaciones con los detalles siguientes.

    Desde tabla Para tabla Cardinalidad Dirección del filtro cruzado ¿Activa esta relación?
    factsales, elige StoreId dimstore, seleccionar StoreId Varios a uno (*:1) Soltero Sí
    factsales, elige ProductId dimproducts, seleccionar ProductId Varios a uno (*:1) Soltero Sí

    Las relaciones tienen este aspecto cuando haya terminado:

    Captura de pantalla de las relaciones creadas.

    Selecciona Cerrar.

Ahora el modelo semántico está listo para importar en una ontología.

Preparación del centro de eventos

Siga estos pasos para cargar el archivo de datos de streaming del dispositivo en una base de datos KQL en Eventhouse.

  1. Cree un nuevo centro de eventos denominado TelemetryDataEH en el área de trabajo de Fabric. Se crea una base de datos KQL predeterminada con el mismo nombre. Para obtener instrucciones detalladas, consulte Creación de un centro de eventos.
  2. El centro de eventos se abre cuando está listo. Abra la base de datos KQL seleccionando su nombre.
  3. Cree una nueva tabla denominada CongeladorTelemetry que use el archivo de ejemploFreezerTelemetry.csv como origen. Para obtener instrucciones detalladas, consulte Obtención de datos del archivo.

La base de datos KQL muestra la tabla FreezerTelemetry cuando haya terminado:

Captura de pantalla de la tabla de la base de datos.

Pasos siguientes

Ahora el escenario de ejemplo está configurado en Fabric. A continuación, cree un elemento de ontología (versión preliminar) mediante su generación automática a partir de un modelo semántico o compilarlo manualmente desde el origen de datos de OneLake.

Ambas opciones están disponibles en el paso siguiente: Crear una ontología.

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