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微軟推出全新資料創新技術 深度整合AI與企業核心商業智慧

Zeek玩家誌

更新於 09月29日15:50 • 發布於 09月29日15:42

每個組織都擁有獨一無二的專屬知識,包含其商業運作模式、長期累積的資料、人員專業素養,以及成千上萬項日常決策背後的脈絡。隨著強大的人工智慧模型日益普及,這些獨特的商業智慧比以往任何時候都更加重要。關鍵差異在於,組織如何有效地將這些模型與其獨有的資料、專業知識和商業脈絡結合。

三大核心要素驅動長久優勢

將這些智慧轉化為持久優勢需要三個要素協同運作:設定方向的人類企圖心、奠基於組織獨特知識的智慧,以及提供大規模營運基礎的信任。微軟的方法旨在將這些要素結合,讓組織能夠立足於既有知識之上,隨著時間創造出更巨大的價值。

這種價值可以透過持續學習的迴圈來加乘,AI能夠汲取組織的資料與專業知識,改善其所建立的系統與體驗,並在不依賴任何單一模型提供者的情況下,隨著時間產生更好的成果。在2026年9月28日於巴塞隆納舉行的歐洲Microsoft Fabric + SQL Community大會上,微軟推出了Microsoft Fabric與Azure Databases的各項重大進展,協助組織將其資料資產置於成功AI策略的核心地位。

Fabric IQ:將獨特的商業脈絡帶入Microsoft Copilot

隨著Microsoft Copilot在Home、Code與Autopilot等層面的演進,取得受治理的商業脈絡變得至關重要。Fabric IQ將受治理的商業脈絡引入Copilot中,將體驗根基於組織已經信任的Power BI語意模型、指標、關係和商業定義中。隨著Microsoft Copilot Chat與Cowork中的Fabric IQ正式全面推出,使用者可以詢問商業問題並獲得根基于受治理Power BI資料的解答,而Cowork則能將這些見解作為更廣泛的多步驟工作的一部分。

IQ Sharing:在維持控制權的同時分享獨特商業脈絡

商業知識並不會止步於團隊或業務部門的邊界。組織越來越需要跨客戶、合作夥伴與更廣泛的生態系進行協作,同時保持對所共享資訊的控制權。Fabric中的IQ Sharing作為Fabric IQ的一部分推出預覽版,透過使組織能夠安全地共享資料及其賦予意義的商業脈絡,打破了公司邊界,同時對底層資產保持治理。

Fabric觀察能力:在AI規模化時維持能見度與控制權

隨著組織將更多工作負載部署到其統一的資料平台上,他們需要了解系統健康狀況,並在問題影響商業與AI成果之前加以解決。Fabric中的觀察能力助團隊從被動故障排除轉向主動營運。跨工作區監控與強化的Monitor Hub提供跨作業、容量、工作區和工作負載的統一檢視,而營運代理與啟動器則助團隊調查問題、透過AI識別根本原因並自動化回應。

Fabric Apps:直接在受治理的商業資料上建構應用程式

AI正在轉變應用程式的建立方式,但企業仍然需要從構想到生產的安全、受治理路徑。Fabric Apps將應用程式開發直接帶入Microsoft Fabric的受治理資料中,協助組織更快建構並規模化由AI驅動的商業應用程式。

代理式資料工程:自動化工作並保持控制

持續學習迴圈的好壞取決於其背後的資料,這些資料必須不斷準備、精煉和改進。隨著這些環境變得更加複雜,組織需要能夠承擔更多此類工作的自動化,而不會將人員或控制權擠出迴圈之外。微軟全新的代理式資料工程功能將自主執行能力帶入複雜的資料工程計畫中,同時讓組織保持控制。工程師定義成果並設定邊界,在此限制內,代理會規劃和執行工作、驗證結果並精煉方法。

Azure Local上的SQL Server:將關鍵資料與工作負載留在所需之處

保持對商業知識的控制也意味著對關鍵資料和工作負載運行位置的靈活性。現已全面推出的Azure Local上的SQL Server將SQL Server與Azure服務帶入本地環境,為組織提供更多選擇,以在更靠近其應用程式與營運的地方運行工作負載。

Fabric中的資料庫中樞:透過代理式協助簡化資料庫管理

智慧應用程式依賴於營運資料。團隊需要清楚檢視驅動這些應用程式的資料庫,以及管理它們的實用工具。Fabric中的資料庫中樞目前處於公開預覽階段。它為管理Fabric中的SQL Server、Azure SQL、PostgreSQL、Cosmos DB和SQL資料庫提供了一個中央控制平面,協助管理員監控和治理其資料庫資產。

玩家總結

微軟此次在Microsoft Fabric與Azure Databases推出多項重大更新,核心在於透過Fabric IQ、IQ Sharing、觀察能力、Fabric Apps、代理式資料工程以及Azure Local上的SQL Server等創新技術,幫助企業將自身獨特的商業資料與脈絡深度結合至AI策略中。這不僅讓組織在維持嚴格治理與控制權的同時提升營運效率,也確保AI應用能夠真正轉化為長期且具價值的商業優勢。

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