统一数据架构，避免数据孤岛
以 OneLake 为核心统一数据湖，整合数据仓库、大数据工程、实时流处理、数据集成、商业智能全场景能力，替代传统多组件拼接的复杂架构，降低建设与运维成本；数据多引擎调用，避免数据冗余与重复搬运。
Core Value
核心价值
AI 原生设计，数据智能化处理
全平台内嵌 AI 能力，支持自然语言数据转换、SQL 内置 AI 函数、自动化数据清洗与洞察生成；数据分析师与业务人员均可通过低代码方式完成复杂数据处理，释放数据团队产能。
智能体语义层，解决 AI 用数难题
Fabric IQ 提供业务建模能力，定义统一规则，让 Copilot、自定义智能体理解并调用受治理的业务数据，解决 AI“看不懂、用不对企业数据” 的核心痛点；新增规划预测能力，可直接基于可信数据完成预算编制、业绩预测与场景模拟。
智能体原生对接，数据即 AI 上下文
提供原生支持 MCP，Local MCP 已正式商用，Remote MCP 预览；第三方智能体可通过标准协议安全接入企业数据平台，实现智能体与企业数据的无缝联动，构建 Agentic Fabric 智能体化数据操作系统。
Core Capabilities
核心功能
01
OneLake 统一数据湖
企业级全域数据存储底座，支持结构化、半结构化、非结构化数据统一存储，多工作区、多租户数据共享与隔离
02
全场景数据分析能力
覆盖数据集成、数据仓库、大数据工程、实时分析、数据科学、商业智能全链路，一套平台满足所有数据需求
03
Fabric IQ 智能语义层
业务本体建模、规划预测、业务事件触发、图数据查询，构建 AI 可理解的统一业务数据语言
04
企业级安全治理
统一权限管控、敏感数据识别、数据血缘追踪、出站访问保护，满足数据合规要求
Scenarios
适用场景
企业数据架构统一升级
替代传统零散的数据仓库、数据湖、ETL 工具、BI 平台，以 OneLake 为核心搭建全域统一数据底座，打通 ERP、CRM、生产系统、财务系统等多源数据，解决数据孤岛、报表口径不一致、数据重复搬运的痛点。
AI 应用可信数据供给
为 Microsoft 365 Copilot、业务智能体、企业大模型提供统一、受治理的业务数据来源；通过 Fabric IQ 语义层让 AI 直接理解业务数据含义，解决 AI 用数不准、权限混乱、敏感数据不可控的核心问题。
经营分析与智能决策
自动整合销售、财务、生产、运营全链路数据，支持业务人员通过自然语言生成经营分析报表、业绩波动归因、场景化盈利预测；内置规划预测能力，可直接完成预算编制、业绩目标模拟等经营工作。
企业数据合规治理
统一管控全企业数据访问权限，自动识别客户信息、财务数据等敏感内容，全链路追踪数据血缘与使用记录，满足等保 2.0、行业监管的数据合规审计要求。
NovaTech Service
诺未服务
数据现状评估与迁移规划
全面调研现有数据仓库、数据湖、BI 系统，制定平滑迁移方案与实施排期，保障业务无感切换
OneLake 统一数据湖建设
搭建企业级 OneLake 底座，完成多源数据接入、数据分层建模、数据管道自动化配置，构建全域统一数据架构
Fabric IQ 语义层与 AI 打通
基于业务场景构建统一数据语义模型，完成与 Copilot、Foundry 的对接配置，让 AI 智能体直接调用受治理的业务数据
数据治理与运营体系搭建
建立数据权限、质量监控、血缘追踪体系，配套运营流程与团队培训，保障数据平台长期有效运转
FAQ
常见问题 FAQ
Q1：Microsoft Fabric 和传统数据湖 / 数据仓库有什么区别？
A：传统架构需要分别采购部署数据湖、数仓、BI、ETL 等多个组件，运维复杂且数据重复搬运；Fabric 是 AI 原生的统一数据平台，以 OneLake 为核心，一套产品覆盖全数据场景，天然适配 AI 智能体的数据调用需求，整体成本更低、效率更高。
Q2：Fabric IQ 目前是什么状态？企业可以落地使用吗？
A：Fabric IQ 核心的本体建模、规划能力、MCP 对接目前处于官方预览阶段，核心数据湖仓、分析能力已全面正式商用；诺未可提供预览版落地验证与正式版平滑升级方案，适配企业先行先试需求。
Q3：可以对接我们现有的业务系统数据吗？
A：可以。Fabric 支持对接主流数据库、ERP、CRM、OA 等业务系统，支持实时与批量数据同步；同时可通过 Fabric IQ 将业务数据转化为 AI 可理解的语义模型，供智能体调用。
Q4：企业已经有大数据平台了，还有必要换 Fabric 吗？
A：取决于企业 AI 落地需求。如果需要为 Copilot、业务智能体提供统一、受治理的数据上下文，Fabric 的 AI 原生架构与微软生态深度打通能力具有显著优势；可采用逐步迁移、重点场景先行的方式落地，降低切换风险。