¿Qué es IQ (versión preliminar)?

IQ (vista previa) es un proceso para unificar los datos ubicados en OneLake (incluidos lakehouses, eventhouses y modelos semánticos) y organizarlos según el lenguaje de su negocio. A continuación, los datos se exponen a análisis, agentes de inteligencia artificial y aplicaciones con un significado y contexto semánticos coherentes.

¿Por qué usar IQ (versión preliminar)?

IQ (versión preliminar) permite las siguientes ventajas:

• Coherencia entre herramientas: Una única definición de un concepto (como Customer, Material o Asset) impulsa cómo Power BI, cuadernos e agentes interpretan los datos.
• Incorporación más rápida: Los nuevos paneles o experiencias de inteligencia artificial no necesitan redescubrir el significado empresarial, ya que los conceptos empresariales solo deben declararse una vez.
• Gobernanza y confianza: La semántica clara reduce la duplicación y el desfase semántico, mientras que las restricciones mejoran la calidad de los datos.
• Razonamiento entre dominios: Los vínculos de grafos permiten atravesar las relaciones (como pedido > envío > sensor de temperatura > ruptura de la cadena de frío) para explicar los resultados.
• Preparación de la inteligencia artificial y acciones preparadas para la toma de decisiones: Las ontologías proporcionan una base estructurada para copilotos y agentes, por lo que las respuestas reflejan su lenguaje empresarial. Dado que las reglas de negocio y las restricciones residen en la ontología, los agentes pueden ir más allá de las respuestas a acciones seguras y auditables.

Dónde encaja IQ (versión preliminar) en Fabric

Este es el modo en que IQ (versión preliminar) implementa las funcionalidades clave de Fabric:

• Ingesta y almacenamiento: Se basa en datos de tablas de lakehouse, flujos de eventos y modelos semánticos existentes.
• Modelar y representar la semántica: El elemento de ontología (versión preliminar) ofrece funcionalidades de modelado definiendo tipos de entidad, propiedades en tipos de entidad y tipos de relación. Opcionalmente, arranque una estructura de ontología a partir de modelos y orígenes de datos existentes, o bien cree su propia. A continuación, enlace características de ontología a orígenes de datos y expórquelas en un grafo navegable que se compila automáticamente.
• Analizar y visualizar: El elemento de ontología (versión preliminar) se integra con Graph en Microsoft Fabric para proporcionar un gráfico visual y una experiencia de consulta basada en los conceptos empresariales. También puede crear modelos de Power BI basados en su ontología, o usar la ontología para informar a los agentes informados sobre el dominio de energía.
• Operar y gobernar: Puede versionar, validar y gobernar las definiciones de ontología. También puede supervisar el estado de la ontología a través de las herramientas de supervisión de Fabric.

Elementos de IQ (versión preliminar)

IQ (versión preliminar) contiene los siguientes elementos:

• Ontología (versión preliminar):La ontología (versión preliminar) es un elemento para el vocabulario empresarial y la capa semántica que unifica el significado entre dominios y orígenes de OneLake. Define tipos de entidad, relaciones, propiedades y reglas y restricciones, y los enlaza a datos reales para que las herramientas de bajada compartan el mismo lenguaje.
• Agente de datos de Fabric (versión preliminar):El agente de datos de Fabric (versión preliminar) le permite crear sus propios sistemas de preguntas y respuestas conversacionales mediante inteligencia artificial generativa.
• Graph en Microsoft Fabric (versión preliminar): Graph en Microsoft Fabric (versión preliminar) ofrece almacenamiento y cómputo nativos para nodos, aristas y recorridos a través de datos conectados. Es bueno para buscar rutas de acceso, análisis de dependencias y algoritmos de grafos.
• Agente de operaciones (versión preliminar):el agente de operaciones (versión preliminar) permite crear un agente de IA para supervisar los datos en tiempo real y recomendar acciones empresariales.
• Modelo semántico de Power BI: Un modelo semántico es un modelo de análisis mantenido optimizado para informes e análisis interactivos con medidas, jerarquías de cuadros de mandos y relaciones para objetos visuales y DAX.

Elegir el elemento correcto

Esta sección contiene instrucciones para elegir las herramientas adecuadas para su escenario en las opciones de modelado de Fabric. En la tabla siguiente se incluyen elementos relacionados con el modelado de IQ y Real-Time Intelligence.

Relaciones de elemento

En esta sección se describe cómo funcionan los elementos juntos o se relacionan entre sí.

• Ontología (versión preliminar) y modelo semántico: Defina conceptos empresariales (como Customer, Shipment y Breach) una vez y genere o alinee modelos de Power BI para que los KPI sigan siendo coherentes entre los informes.
• Ontología (versión preliminar) y Graph en Microsoft Fabric: La ontología declara qué cosas se conectan y por qué. Graph en Microsoft Fabric almacena y calcula recorridos (como "Buscar envíos expuestos a rutas de riesgo y infracciones relacionadas").
• Ontología (versión preliminar) y agente de datos: La ontología fundamenta a los agentes en la semántica empresarial compartida y las reglas, para que puedan recuperar el contexto pertinente, razonar entre dominios y recomendar o activar acciones reguladas.
• Todos los elementos: La ontología define el lenguaje de su empresa. El constructor de gemelos digitales lo hace operativo para los activos. Graph en Microsoft Fabric potencia el análisis de dependencias/impacto y los modelos semánticos presentan KPI de confianza.

Pasos siguientes

Obtenga información sobre cómo crear una ontología en ¿Qué es la ontología (versión preliminar)?