피드로 돌아가기![[FabCon Atlanta 2026 Report] My Take on Fabric IQ Ontology](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ftsewlmecqtvqphyhezcm.supabase.co%2Fstorage%2Fv1%2Fobject%2Fpublic%2Fthumbnails%2Fc7b75275-78d8-4944-87bf-b66ab6a0cf2a.webp%3F&w=3840&q=75)
Dev.toAI/ML
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Fabric IQ Ontology의 Preview 한계 극복을 위한 Semantic Model 중심 설계 전략
[FabCon Atlanta 2026 Report] My Take on Fabric IQ Ontology
AI 요약
Context
비즈니스 언어를 통해 데이터 의미를 일관되게 정의하려는 Fabric IQ Ontology의 도입 단계임. 그러나 현재 Preview 상태로 인한 실무 적용의 불확실성과 구체적인 Implementation Pattern의 부재가 병목 지점으로 작용함.
Technical Solution
- Semantic Model의 속성 정의를 통한 비즈니스 메타데이터 주입 및 AI 에이전트의 컨텍스트 이해도 향상
- DAX를 활용한 계산 로직 사전 정의로 Data Agent의 쿼리 정확도 및 비즈니스 로직 일관성 확보
- 대규모 데이터 처리를 위한 Lakehouse/Warehouse와 지표 정의용 Semantic Model의 계층적 분리 구조 설계
- Git Integration 기반의 Data Agent 설정 관리로 프롬프트 변경 이력 추적 및 롤백 체계 구축
- Ontology를 Semantic Model의 대체재가 아닌 비즈니스 관계 확장을 위한 상위 Layer로 정의하는 확장형 아키텍처 지향
실천 포인트
1. Data Agent 도입 시 Semantic Model의 Table/Column Description에 비즈니스 의미 명시 여부 확인
2. 복잡한 계산 로직을 AI에게 맡기지 않고 DAX로 사전 정의하여 정밀도 확보
3. Data Agent의 Prompt 및 설정 변경 사항을 관리하기 위한 Git Integration 파이프라인 구축
4. 다층 관계 쿼리나 실시간-누적 데이터 통합 컨텍스트 필요 여부에 따른 Ontology 도입 시점 검토