Dezelfde klant heet in het ene systeem 'klant', in het andere 'debiteur' en in je Power BI-rapport weer iets anders. Dat gaat goed zolang mensen de context kennen, maar het wordt lastig zodra AI-agents met je data aan de slag gaan.
Met Fabric IQ en het ontology-item in Microsoft Fabric probeer je die gedeelde taal vast te leggen. In deze blog lees je wat een ontology is, wat je ermee kunt en waar je in de huidige preview op moet letten.
Een ontology (preview) is een gedeelde, door machines te begrijpen beschrijving van je organisatie. Je legt begrippen vast zoals klanten, producten, orders en locaties, samen met hun eigenschappen, onderlinge relaties en bedrijfsregels.
Die definities koppel je vervolgens aan je bedrijfsdata. Zo gebruiken mensen, applicaties en AI-agents dezelfde woorden en dezelfde context.
De ontology vormt de brug tussen hoe data technisch is opgeslagen en hoe de business erover praat. Niet elke gebruiker hoeft dan zelf tabellen, kolommen en joins te interpreteren.
Fabric IQ is een workload in Microsoft Fabric die gedeelde bedrijfscontext toevoegt aan data in OneLake. De twee kernonderdelen zijn de ontology en het Power BI semantic model.
De ontology is de laag met bedrijfscontext tussen je data en de toepassingen die het gebruiken. Ze bewaart definities en koppelingen, maar is zelf geen query-engine. De uiteindelijke query wordt uitgevoerd op de gekoppelde bron.
Je kunt een ontology helemaal zelf opbouwen of laten genereren uit bestaande Power BI semantic models. Dat is handig als je de bedrijfslogica daar al hebt vastgelegd.
Je definieert herbruikbare entity types, hun properties en de relaties ertussen. Het model ondersteunt onder meer namespaces, hiërarchieën en overerving, zodat je niet je brondata hoeft aan te passen om het model te laten passen.
Een data binding koppelt een ontologydefinitie aan echte data. Tijdens de preview kunnen bronnen onder andere semantic models, lakehouses, eventhouses, warehouses, SQL databases en mirrored databases zijn.
De data blijft in het systeem waar ze nu staat. De ontology werkt als virtuele laag en is dus geen aparte kopie van je data.
DAX-measures uit een Power BI semantic model verschijnen in de ontology als metrics. Het semantic model blijft eigenaar van de berekening, zodat agents bestaande definities gebruiken in plaats van zelf formules te verzinnen.
Met rules leg je bedrijfslogica in gewone taal vast en koppel je die aan entities, properties of relaties. Zo hoef je dezelfde instructie niet in elke prompt of agent te herhalen.
De ontology agent helpt via natuurlijke taal bij het genereren van definities en bindings en stelt wijzigingen voor die jij eerst kunt beoordelen. Daarnaast kun je handmatig benoemde versies bewaren en herstellen.
Toegang loopt via Fabric workspace- en itemrechten. Beveiliging op de gekoppelde data, zoals row-level security, wordt gerespecteerd bij het ontwerpen en bevragen.
Graph in Microsoft Fabric is een optionele laag voor vragen waarbij het pad tussen entities zelf belangrijk is, zoals afhankelijkheidsanalyses. Gewone opzoekingen en aggregaties kunnen gewoon op de bronsystemen blijven draaien.
Je hebt in een Power BI semantic model al vastgelegd hoe omzet wordt berekend. Via een ontology kan een agent dezelfde measure gebruiken in plaats van een eigen variant te bedenken.
Sales, finance en operations gebruiken verschillende termen voor hetzelfde begrip. Met namespaces en overerving leg je een gemeenschappelijke entity type vast en breid je die per domein uit.
Wil je weten hoe een storing in één machine doorwerkt naar andere onderdelen? Dan kun je de relaties uit de ontology optioneel laten uitvoeren via Graph in Microsoft Fabric.
De ontology is op dit moment nog in preview. Verwacht dus dat functionaliteit en gedrag nog kunnen wijzigen, en bouw er voorlopig geen kritieke processen op zonder dat te toetsen.
Fabric IQ is een workload in Microsoft Fabric die gedeelde bedrijfscontext toevoegt aan data in OneLake. Ontology en het Power BI semantic model zijn de kernonderdelen.
Een semantic model beschrijft tabellen, relaties en measures voor analyse. Een ontology voegt daar bedrijfsbegrippen, hiërarchieën, regels en bindings aan toe voor operationeel en agentgebruik.
Nee. De ontology legt definities en koppelingen vast, de data blijft in de bron staan. Alleen als je Graph wilt gebruiken, kun je ervoor kiezen relevante data te materialiseren.
Ja, dat is een van de manieren om te starten. Tabellen, relaties, calculated columns en DAX-measures uit het model kunnen worden meegenomen, waarbij het semantic model eigenaar van de measures blijft.
Nee, het item is nog in preview. Controleer de status bij publicatie en voordat je een productiescenario inricht.
Twijfel je of een ontology past bij jouw datalandschap, of hoe je begint met je bestaande Power BI semantic models? Mount Data denkt graag met je mee over de mogelijkheden en de beperkingen van de preview.
Neem gerust vrijblijvend contact op via https://mountdata.nl.
Deze website maakt gebruik van cookies voor een goede werking van de site.
Cookies zijn kleine tekstbestanden die door websites kunnen worden gebruikt om de gebruikerservaring efficiënter te maken. Volgens de wet mogen wij cookies op uw apparaat opslaan als ze strikt noodzakelijk zijn voor het functioneren van deze site. Voor alle andere soorten cookies hebben wij uw toestemming nodig. Deze site maakt gebruik van verschillende soorten cookies. Sommige cookies worden geplaatst door diensten van derden die op onze pagina’s worden weergegeven.
