¿Qué es Fabric IQ?

Fabric IQ forma parte de Microsoft IQ, un conjunto de funcionalidades que forman el nivel de inteligencia empresarial de la pila de Microsoft. En Microsoft IQ, Fabric IQ trabaja junto con Work IQ, Foundry IQ y Web IQ para proporcionar contexto para obtener una visión completa de su organización. Work IQ proporciona contexto sobre cómo trabajan los empleados, Foundry IQ proporciona contexto sobre las directivas de una organización y los documentos autoritativos, Web IQ proporciona contexto desde la web y Fabric IQ proporciona contexto sobre entidades y datos empresariales.

Fabric IQ proporciona contexto sobre el estado de su negocio. Se basa en todos los datos analíticos, en tiempo real y operativos sobre su negocio, pero los datos solos no son suficientes. Fabric IQ eleva esos datos hasta el idioma de su empresa. Con ese contexto más completo, las personas y los agentes pueden interpretar correctamente los datos y la razón y tomar decisiones en términos de conceptos y objetivos empresariales.

Capas de Fabric IQ

Fabric IQ lleva tres niveles de contexto empresarial a Microsoft IQ: unified data, business intelligence y operational intelligence. Estas capas se ofrecen a través de dos elementos principales de la carga de trabajo de Fabric IQ, la ontología (versión preliminar) y el modelo semántico, creando un contexto compartido en torno a los datos empresariales en OneLake.

Datos unificados con OneLake

OneLake es la base de Fabric IQ, unificando los datos empresariales entre nubes y datos locales en una única fuente de verdad regulada. Mediante accesos directos, la replicación y el catálogo de OneLake, elimina la fragmentación y crea un lago de datos unificado de múltiples nubes que Fabric IQ utiliza para descubrir y acceder de forma segura al contexto pertinente. También sirve como capa de distribución de esos datos, poniéndolos a disposición de forma consistente para las cargas de trabajo de Fabric, Foundry y Copilot Studio, de modo que toda la inteligencia procedente de los modelos semánticos, la ontología (versión preliminar) y los agentes se base en los mismos datos fiables de toda la organización.

Inteligencia empresarial con modelos semánticos de Power BI

Power BI modelos semánticos proporcionan una capa de análisis seleccionada con medidas, jerarquías y dimensiones. Las ontologías se pueden generar directamente a partir de modelos semánticos que ya están en producción, lo que mantiene el lenguaje empresarial coherente entre experiencias.

Los modelos semánticos y las ontologías funcionan juntos. Puede generar o alinear ontologías directamente a partir de modelos semánticos para que la terminología y los KPI permanezcan coherentes entre informes, agentes y aplicaciones. Defina conceptos de empresa, como Cliente, Envío e Incumplimiento, solo una vez y reutilícelos en todas las experiencias de Fabric IQ.

Inteligencia operativa con ontologías

La ontología (versión preliminar) define las entidades empresariales principales, las relaciones, las propiedades, las reglas y las acciones. Los agentes comprenden qué acciones están disponibles y cómo invocarlas. Los agentes de operaciones supervisan los datos activos, detectan anomalías y realizan acciones reguladas.

Las ontologías se pueden generar a partir de modelos semánticos de Power BI existentes, lo que le permite arrancar desde la lógica de confianza y las definiciones que ya están en producción. Tanto los seres humanos como los agentes de inteligencia artificial pueden usar este lenguaje compartido para el razonamiento entre dominios y las acciones preparadas para la toma de decisiones. También puede consultar la ontología mediante lenguaje natural a través del nivel de consulta NL2Ontology, que convierte las preguntas empresariales en consultas estructuradas.

¿Por qué usar Fabric IQ?

Las organizaciones trabajan con datos a nivel de tablas y esquemas, que son estructuras creadas para las máquinas, no para el significado. Sin embargo, se basan en conceptos empresariales como clientes, envíos y activos. Sin la comprensión semántica, la inteligencia artificial sigue sin adaptarse a las decisiones de alto riesgo porque cada pregunta requiere traducción manual por parte de un experto en dominio.

El uso del marco de Fabric IQ permite estas ventajas:

• Razonamiento entre dominios. Las relaciones entre conceptos mediante enlaces del grafo le permiten recorrer las relaciones (como Pedido > Envío > Sensor de temperatura > Ruptura de la cadena de frío) para explicar los resultados.
• Incorporación más rápida. Los nuevos paneles y experiencias de inteligencia artificial obtienen un significado empresarial coherente, ya que los conceptos empresariales solo deben declararse una vez.
• Gobernanza y confianza. Se redujo la duplicación y las definiciones incoherentes en todos los equipos aplicando una semántica clara, mientras que las restricciones mejoran la calidad de los datos.

Las tres capas de Fabric IQ garantizan que cada agente parta del mismo entendimiento del negocio y pueda aplicarlo correctamente en todos los flujos de trabajo. Sin embargo, las organizaciones de frontera no pueden empezar en la capa de IQ. La creación de esta funcionalidad requiere una base de datos unificada. Microsoft Fabric ofrece esto a través de cuatro funcionalidades principales:

• Unifique el entorno de datos. Unifique los datos analíticos y operativos mediante la combinación de datos de varios orígenes en OneLake (como lakehouses, eventhouses y Power BI modelos semánticos) en un único modelo coherente. Fabric IQ también puede unificar datos operativos externos mediante accesos directos de OneLake, referenciándolos directamente sin copiar ni compilar canalizaciones ETL.
• Procesar y armonizar los datos. La aceleración de consultas y el análisis impulsado por IA permiten una configuración más sencilla, conclusiones más rápidas y desarrollo impulsado por IA. Dedique menos tiempo a administrar el rendimiento y más tiempo a ofrecer información significativa.
• Gestiona el conocimiento semántico. Teams, las aplicaciones y los agentes de IA operan sobre una base coherente y fiable de conceptos y datos compartidos. Una única definición de un concepto (como Customer, Material o Asset) impulsa cómo Power BI, cuadernos e agentes interpretan los datos. Los usuarios descubren información que refleja no solo los datos sin procesar, sino el significado semántico, incluido cómo se relacionan las entidades, lo que más importa y qué acciones se deben realizar. Esto elimina la ambigüedad y garantiza que tanto las personas como la inteligencia artificial reflejen una visión unificada de la empresa.
• Capacitar a los agentes de inteligencia artificial. Fabric IQ proporciona bases estructuradas para copilotos y agentes, por lo que las respuestas reflejan el lenguaje empresarial tal como se define en la ontología (versión preliminar).

IQ como carga de trabajo en Fabric

En Microsoft Fabric, el IQ (versión preliminar)workload es una agrupación de elementos de Fabric relacionados para unificar y contextualizar datos empresariales. Además de los elementos principales de la ontología (versión preliminar) y el modelo semántico, la carga de trabajo de IQ proporciona elementos adicionales para analizar, consumir y poner en funcionamiento ese contexto (en la ontología, el modelo semántico y OneLake).

En la tabla siguiente se enumeran todos los elementos contenidos en la carga de trabajo IQ (versión preliminar):

Relaciones de elemento

• Ontología (versión preliminar) y modelo semántico: Defina conceptos empresariales como Customer o Shipment una vez, genere o alinee ontologías a partir de modelos semánticos para que la terminología y los KPI permanezcan coherentes entre informes y agentes.
• Ontología (versión preliminar) y Grafo: La ontología declara lo que se conecta y por qué. Graph almacena y recorre esas conexiones, como rastrear un envío por una ruta de riesgo hasta una ruptura de la cadena de frío. La experiencia del grafo se integra directamente en elementos de ontología.
• Ontología (versión preliminar) y agentes de datos y operaciones: La ontología sirve de base a los agentes en un lenguaje empresarial y unas reglas compartidos, para que puedan razonar entre distintos dominios y desencadenar acciones sujetas a gobernanza.
• Plan y modelo semántico: Plan se conecta a los modelos semánticos existentes para que sus dimensiones y medidas se incorporen a las hojas de planificación para el análisis de plan frente a resultados reales y la previsión dinámica.
• Todos los elementos juntos: Los modelos semánticos ofrecen KPI de confianza; La ontología (versión preliminar) define el lenguaje empresarial compartido para esos KPI; Gráfico potencia la relación y el análisis de impacto; el plan convierte la información en acciones coordinadas; y los agentes de datos y operaciones proporcionan interacciones inteligentes y conscientes del concepto sobre datos activos e históricos.

Pasos siguientes

Obtenga información sobre las otras funcionalidades de Microsoft IQ:

• Work IQ
• Foundry IQ
• Web IQ