Microsoft Fabric zet een grote stap in de richting van conversational data analytics met de introductie van de Fabric Data Agent (een AI-gestuurde gegevensassistent waarmee je rechtstreeks kunt praten met je data). In plaats van eindeloze visuals en dashboards in Power BI bouw je nu in enkele minuten een AI-agent die vragen beantwoordt, inzichten deelt en data begrijpelijk maakt.
Het idee klinkt bijna te mooi om waar te zijn: geen rapport meer bouwen, maar gewoon vragen stellen aan je data. Toch vraagt deze nieuwe manier van werken ook om een andere aanpak. Een AI Data Agent heeft context nodig, betrouwbare definities en een stevig fundament in data governance.
Wat is de Fabric Data Agent?
De Fabric Data Agent (of “gegevensassistent”) is een nieuwe preview-functie binnen Microsoft Fabric. Hiermee kan een data analist, engineer of business user zelf een AI-agent bouwen die data begrijpt en uitlegt. Denk aan een persoonlijke Copilot die weet wat er in je data zit en op basis daarvan direct antwoorden geeft.
In tegenstelling tot Power BI-rapporten, waar visualisaties handmatig worden opgebouwd, draait de Data Agent om natuurlijke interactie met data. De gebruiker stelt vragen, de agent analyseert, zoekt patronen en geeft contextuele antwoorden.
In vijf stappen een AI-agent maken
Het maken van een AI-agent in Fabric is verrassend eenvoudig. In slechts vijf stappen heb je een werkende agent die vragen uit de organisatie beantwoordt.
1. Kies de werkruimte en bronnen: De agent maak je in een werkruimte met Capacity of Premium licenties. Kies voor een nieuw item ‘ Gegevensassistent (preview). Er zijn wel randvoorwaarden van toepassing zoals tenant-instellingen.
Gegevensbronnen selecteren: De agent ondersteunt maximaal vijf gegevensbronnen in elke combinatie, waaronder lakehouses, magazijnen, KQL-databases en semantische Power BI-modellen. In dit geval kies ik een lakehouse met zorgdata. De agent houdt straks rekening met de rechten die de eindgebruiker heeft. Dus zal alleen data gebruiken die mag. Goede data governance en rechten en rollen structuur is onmisbaar.
2. Voeg relevante tabellen toe: Nadat je de gegevensbronnen hebt geselecteerd, moet je ze één voor één toevoegen en de specifieke tabellen definiëren uit elke bron die door de Fabric-gegevensagent wordt gebruikt. Deze stap zorgt ervoor dat de Fabric-gegevensagent nauwkeurige resultaten ophaalt door alleen te focussen op relevante gegevens.
3. Context toevoegen: Om de antwoorden wil verbeteren, kun je meer context bieden via instructies en voorbeeldquery’s van de Fabric-gegevensagent.
4. Testen: De agent werkt direct op het scherm, je kan gericht testen uitvoeren en de querycode terugkijken en de resultaten tabellen nalopen.
5. Publiceren: De agent is na het publiceren te delen als werkruimte item, kan ontsloten worden via Copilot in een PowerBi rapport. Met behulp van AI Foundry kan de agent ook toegevoegd worden COpilot van je organisatie of MS Teams of hij kan in een PowerApp gebruikt worden. De agent kan tot slot aangeroepen worden via een API vanuit andere applicaties of ingebouwd worden met behulp van een SDK.
Praten met je data, sneller dan een PowerBI rapport? IS dat niet te mooi voor woorden?
De eerste ervaringen zijn veelbelovend. Zo zou in plaats van een dashboard snel een AI agent kunnen bouwen op basis van de data uit je semantisch model. Dus sneller bouwen, aanpassen, inzichten opdoen en delen met collega’s. Maar de praktijk laat zien dat je output zo goed is als waar je het mee voedt. Een agent heeft context nodig, in de vorm van instructies, voorbeeldvragen, een goed voorbereid datamodel, row level security. Ook moeten we de uitkomsten evalueren aan de hand van een ground truth, een vragenset met bekende antwoorden. Een geheel eigen ontwikkelproces dus.
Tijd om AI-agents te testen
De komende weken is hét moment om zelf te experimenteren met deze nieuwe technologie. Ontdek hoe een AI-gegevensassistent jouw werk als data-analist, consultant of BI-specialist kan versnellen en waar de grenzen liggen.
Meer leren en ervaringen delen? Kom naar de kennismiddag op 13 november
Wil je meer leren over AI Data Agents, het ontwikkelproces en de vereisten rondom data governance? Kom dan naar onze kennismiddag op 13 november. Ontdek hoe je zelf aan de slag kunt met de nieuwe Fabric Data Agent en leer van de ervaringen van anderen.
Meld je hier gratis aan. Let op: het aantal plaatsen is beperkt!
