Como funciona el nuevo Fabric Data Agent

🚀 𝗙𝗮𝗯𝗿𝗶𝗰 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁 𝗲𝘀 𝘂𝗻 𝗻𝘂𝗲𝘃𝗼 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁𝗲 𝗰𝗼𝗻𝘃𝗲𝗿𝘀𝗮𝗰𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹 𝗴𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝘃𝗼 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗴𝗿𝗮𝗱𝗼 𝗲𝗻 𝗠𝗶𝗰𝗿𝗼𝘀𝗼𝗳𝘁 𝗙𝗮𝗯𝗿𝗶𝗰, que permite realizar consultas en lenguaje natural sobre datos distribuidos en OneLake (lakehouses, warehouses, Power BI, KQL, ontologías... ) y recibir respuestas precisas, estructuradas y enriquecidas

🔎 Es una de las novedades más importantes y aquí se cuenta paso a paso como sacarle todo el partido. 𝗘𝘀𝘁𝗮 𝗱𝗮𝗻𝗱𝗼 𝗺𝘂𝗰𝗵𝗼 𝗾𝘂𝗲 𝗵𝗮𝗯𝗹𝗮𝗿 𝗙𝗮𝗯𝗿𝗶𝗰 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁:

𝗖𝗢𝗠𝗣𝗢𝗡𝗘𝗡𝗧𝗘𝗦 𝗖𝗟𝗔𝗩𝗘:

1, Microsoft-managed Azure OpenAI Assistant API. Orquesta NL→SQL/DAX/KQL: parsea y valida preguntas en lenguaje natural, respetando seguridad, permisos y gobernanza

2. Enrutador de origen de datos. Analiza la pregunta, elige la fuente adecuada (lakehouse, warehouse, modelo semántico, indexación de texto, ontologías), y dispara la consulta. Soporta datos estructurados y no estructurados (PDFs, documentos, Azure AI Search)

2. Configuración de agent-level / source-level instructions. Define: objetivo, prioridades de fuentes, términos, tablas relevantes, lógica de filtrado; mejora precisión y contextualización de consultas mediante templates en Markdown

3. Integraciones y APIs. SDKs (Python, C#, JavaScript, REST); autenticación con OpenID via Entra ID, Identity Passthrough y Foundry Agent; situado en flujos desde Power BI, Copilot, Foundry, Azure SDKs

4. Gobernanza, permisos y seguridad embebida. Estándares de seguridad, control RBAC/permissions, conexiones solo lectura, hereda etiquetas de sensibilidad desde Purview

5. Agente modular y centrado en dominios. Especializable por dominio (finanzas, ventas…); configuraciones específicas mejoran precisión y reducen ambigüedad

¿𝗣𝗢𝗥 𝗤𝗨𝗘 𝗘𝗦 𝗜𝗠𝗣𝗢𝗥𝗧𝗔𝗡𝗧𝗘?

- Democratización del dato: cualquier usuario puede formular preguntas en lenguaje cotidiano y obtener insights claros sin saber SQL o Modelado de Datos

- Unificación de fuentes: consulta dispersa en múltiples almacenes, lakehouses, modelos, índices y documentoss... todo mediante un único endpoint conversacional

- Velocidad en la toma de decisiones: respuestas instantáneas basadas en datos confiables facilitan decisiones en tiempo real.

- Seguridad y cumplimiento corporativo: hereda las políticas de Fabric y Purview, garantizando que los usuarios solo accedan a la información permitida

- Escalabilidad y compatibilidad: se integra con ecosistemas existentes (Power BI, Azure SDKs, Foundry...), es compatible con la web agentic y puede ser embebido en apps personalizadas

Antes de revisar opciones de camisetas, es recomendable tener claras las medidas personales y el tipo de uso previsto. Una referencia como camisetas para aficionados del Liverpool puede servir para revisar opciones generales sin depender de una sola característica. También conviene revisar las condiciones descritas para evitar confundir estilo, talla y comodidad.