详细内容或原文请订阅后点击阅览
什么是数据代理？
简单解释什么是数据代理及其工作原理什么是数据代理？首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学，我有机会尝试新的人工智能驱动的分析工具，包括 Microsoft Fabric 的数据代理。这就是为什么我想分享我所学到的知识，解释什么是数据代理，并强调它与“标准”人工智能代理之间的区别。
所以，言归正传，这是我对数据代理的定义：
数据代理是一个可以与您交谈的报表。
对于我们这些从事分析工作的人来说，这意味着两个长期的愿望可能最终成为现实：
#1：分析师花费更少的时间构建可视化。
#2：自助服务洞察更加贴近业务用户。
让我更详细地阐述每一点。
更少的可视化，而不是更少的见解
我真的很喜欢一份好的报告，它可以告诉我当前感兴趣的指标“发生了什么”。但是，接受过分析方面的培训，我知道报告有时会以错误的方式呈现指标，从而导致业务用户经常向分析师询问 KPI 的解释，通常是在重要会议前 10 分钟。
这就是我们经常陷入恶性循环的原因之一：没有人使用仪表板，而利益相关者不断希望临时或通过电子表格提供“数字”。
从好的方面来说，可视化和电子表格不会消失，但使用 Fabric 数据代理提供见解的新方法。
您可以将查询包装在提示和指令中，并与 Fabric 中可供消费的受控数据资产（即 Lakehouse、仓库、Power BI 语义模型、KQL 数据库甚至本体）配合使用，而不是将查询包装在图形中。这意味着仍然需要准备基础数据并对其进行建模，以回答诸如“与上周相比，本周的收入是多少？”之类的业务问题。
但是，从设计角度来看，您现在不是创建范围可视化报告来回答此业务问题，而是创建范围数据代理来提供此问题以及从基础数据模型派生的其他答案子集。
更准确地说，输入输出流程如下：