फाइनेंशियल डेटा से AI-Ready निर्णय तक: Power BI, Microsoft Fabric, Semantic Models और AI Agents पर Rishi Sapra [MVP] के साथ चर्चा

AI एजेंट्स जब वित्तीय और व्यावसायिक डेटा को केवल दिखाने के बजाय उसका अर्थ समझने लगें तो क्या होता है?M365.FM के इस एपिसोड में Mirko Peters, Microsoft MVP Rishi Sapra के साथ उस आर्किटेक्चर पर चर्चा करते हैं जो पारंपरिक डैशबोर्ड से आगे बढ़कर Microsoft Fabric, Power BI, Copilot Studio, semantic models, ontologies और data agents के साथ AI-संचालित, संदर्भ-जागरूक एनालिटिक्स की ओर ले जाता है।संगठनों के पास ERP सिस्टम, Excel workbooks, Power BI reports, Microsoft Fabric, SharePoint, वित्तीय सिस्टम, बजट, पूर्वानुमान और परिचालन एप्लिकेशन में फैली बहुत बड़ी मात्रा में जानकारी पहले से मौजूद है।उस डेटा के ऊपर AI जोड़ने से यह अपने आप नहीं हो जाता कि AI व्यवसाय को समझने लगे।"Revenue" का वास्तव में क्या अर्थ है? AI एजेंट को margin की कौन-सी परिभाषा इस्तेमाल करनी चाहिए? कौन-से KPI सत्य के आधिकारिक संस्करण को दर्शाते हैं? और एक एजेंट ग्राहकों, उत्पादों, क्षेत्रों, cost centers, अनुबंधों और व्यावसायिक प्रक्रियाओं के बीच संबंधों को कैसे समझता है?इसका उत्तर अधिकाधिक उस context layer में निहित है जो कच्चे डेटा और AI के बीच स्थित है।

सेल्फ-सर्विस BI से सेल्फ-सर्विस AI तक
Rishi बताते हैं कि कैसे वे financial modeling और Excel से होते हुए Power Query और Power BI के शुरुआती दिनों से आज के Microsoft Fabric और AI इकोसिस्टम तक पहुंचे।Power BI ने business intelligence को केंद्रीकृत IT विभागों से निकालकर व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के हाथों में पहुंचाने में मदद की।लेकिन यह प्लेटफ़ॉर्म अब काफी अधिक परिष्कृत हो चुका है।Semantic models, DAX, lakehouses, OneLake, Direct Lake, Copilot Studio, data agents, ontologies, MCP-आधारित टूल्स, governance और AI मिलकर एक ऐसा आर्किटेक्चर बनाते हैं जिसे अकेले व्यावसायिक उपयोगकर्ता के लिए समझना तेजी से कठिन हो सकता है।AI एजेंट इस संबंध को बदल सकते हैं।हर व्यावसायिक उपयोगकर्ता से यह अपेक्षा करने के बजाय कि वह डेटा इंजीनियर, BI डेवलपर और AI इंजीनियर बने, एजेंट तकनीकी आर्किटेक्चर के कुछ हिस्सों को बनाने और संचालित करने में मदद कर सकते हैं, जबकि मनुष्य व्यावसायिक संदर्भ प्रदान करते हैं।

AI के लिए व्यावसायिक संदर्भ क्यों मायने रखता है
इस एपिसोड का एक केंद्रीय प्रश्न आश्चर्यजनक रूप से सरल है:आपकी व्यावसायिक प्रक्रियाएं और निर्णय कितने अच्छे से दस्तावेज़ित हैं?संगठन का अधिकांश वास्तविक ज्ञान किसी database में नहीं रहता। वह Excel formulas, Power BI measures, SharePoint files, व्यावसायिक प्रक्रियाओं, दस्तावेज़ीकरण और लोगों के दिमाग में मौजूद होता है।AI एजेंट्स से सार्थक व्यावसायिक अंतर्दृष्टि पाने के लिए संगठनों को केवल डेटा नहीं, बल्कि संदर्भ भी कैप्चर करना होगा।कौन प्रश्न पूछ रहा है?उस व्यक्ति को कौन-से निर्णय लेने हैं?कौन-से KPI मायने रखते हैं?कौन-से व्यावसायिक नियम लागू होते हैं?किसी विशेष संदर्भ में किसी मेट्रिक का क्या अर्थ है?इससे persona-driven insights की अवधारणा सामने आती है: विश्लेषण को केवल अधिक डेटा दिखाने के बजाय विशिष्ट व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के निर्णयों और प्रश्नों के आधार पर डिज़ाइन करना।

डेटा मॉडल बनाम semantic model बनाम ontologies
बातचीत में आधुनिक Microsoft एनालिटिक्स आर्किटेक्चर की तीन तेजी से महत्वपूर्ण होती अवधारणाओं की पड़ताल की जाती है।एक data model अंतर्निहित डेटा और उसके संबंधों को संरचित करता है।Power BI semantic model इसमें व्यावसायिक तर्क, measures, गणनाएं, संबंध और सुरक्षा जोड़ता है, जिससे एक शासित (governed) विश्लेषणात्मक परत और KPI के लिए भरोसेमंद स्रोत बनता है।लेकिन AI को अक्सर इससे अधिक की आवश्यकता होती है।एक ontology व्यावसायिक इकाइयों और उनके संबंधों का वर्णन कर सकती है, जिससे AI ग्राहकों, उत्पादों, स्टोरों, कर्मचारियों, क्षेत्रों, अनुबंधों, राजस्व और व्यावसायिक प्रक्रियाओं जैसी अवधारणाओं पर तर्क कर सके।Semantic models इस प्रश्न का उत्तर देने में मदद करते हैं: "संख्या क्या है?"Ontologies और अतिरिक्त संदर्भ AI को इसकी जांच में मदद कर सकते हैं: "संख्या क्यों बदली?"इन परतों को एक साथ रखने से AI एजेंट्स को कहीं अधिक मजबूत आधार मिलता है।

AI के लिए आधार के रूप में Microsoft Fabric
इस आर्किटेक्चर में Microsoft Fabric केंद्रीय भूमिका निभाता है।OneLake, Lakehouses, Delta tables, semantic models, Direct Lake, Fabric Data Agents और Copilot Studio के साथ एकीकरण संरचित और असंरचित संगठनात्मक डेटा के लिए एक एकीकृत आधार बना सकते हैं।एपिसोड यह भी समझाता है कि Direct Lake क्यों मायने रखता है।पारंपरिक Power BI semantic models में डेटा को बार-बार import और refresh करने के बजाय, Direct Lake Power BI को Delta फ़ॉर्मेट में संग्रहीत डेटा के साथ सीधे काम करने देता है और साथ ही विश्लेषणात्मक प्रदर्शन बनाए रखता है।इससे उद्यम डेटा से एनालिटिक्स और AI तक का मार्ग काफी सरल हो सकता है।

संगठनात्मक मस्तिष्क की पांच परतें
Rishi एक "organizational brain" का वर्णन करते हैं, जो पांच परस्पर जुड़ी परतों पर बना है:Data — भरोसेमंद उद्यम सूचना और स्रोत सिस्टम।Logic — DAX, SQL, Python, गणनाएं, KPI और व्यावसायिक नियम।Tools — semantic models, APIs, MCP servers, एप्लिकेशन और अन्य क्षमताएं जिनका एजेंट उपयोग कर सकते हैं।Skills — निर्देश और व्यावसायिक प्रक्रियाएं जो बताती हैं कि एजेंट्स को इन टूल्स का उपयोग कैसे करना चाहिए और जानकारी की व्याख्या कैसे करनी चाहिए।Governance — अनुमतियां, नीतियां, सुरक्षा, नियंत्रण और नियम जो तय करते हैं कि एजेंट्स क्या कर सकते हैं।लक्ष्य केवल LLM को अधिक डेटा तक पहुंच देना नहीं है।लक्ष्य AI को एक शासित वातावरण देना है, जिसमें वह समझ सके कि किसी व्यावसायिक प्रश्न के लिए कौन-सा डेटा, तर्क, टूल्स और प्रक्रियाएं उपयोग होनी चाहिए।

AI एजेंट्स को नियतात्मक (deterministic) डेटा चाहिए
Generative AI लचीले तर्क की क्षमता के कारण शक्तिशाली है।वित्तीय रिपोर्टिंग पूरी तरह लचीलेपन पर निर्भर नहीं रह सकती।Revenue, margins, पूर्वानुमान, लागत और अन्य व्यावसायिक मेट्रिक्स को अक्सर नियतात्मक गणनाओं और सत्य के शासित स्रोत की आवश्यकता होती है।इसलिए एपिसोड इस विचार की पड़ताल करता है कि उद्यम AI का भविष्य संभवतः दो दुनियाओं को जोड़ने पर निर्भर करेगा:भरोसेमंद गणनाओं और व्यावसायिक तर्क के लिए नियतात्मक कंप्यूटिंग।तर्क, व्याख्या, अन्वेषण और प्राकृतिक-भाषा संवाद के लिए generative AI।Semantic models और Microsoft Fabric नियतात्मक आधार प्रदान कर सकते हैं, जबकि AI एजेंट्स लचीली तर्क परत प्रदान करते हैं।

डैशबोर्ड से व्यक्तिगत बुद्धिमत्ता तक
पारंपरिक डैशबोर्ड बताते हैं कि क्या हुआ।एक डैशबोर्ड दिखा सकता है कि राजस्व सात प्रतिशत घटा है। फिर उपयोगकर्ता को यह समझने के लिए dimensions, filters, reports और datasets में ड्रिल-थ्रू करना पड़ता है कि ऐसा क्यों हुआ।AI एजेंट्स संभावित रूप से इस अन्वेषण का बड़ा हिस्सा स्वचालित रूप से कर सकते हैं।लेकिन अच्छी कहानी कहने के लिए अब भी संदर्भ चाहिए।सबसे महत्वपूर्ण संख्या हमेशा सबसे बड़ी संख्या नहीं होती। किसी व्यावसायिक मेट्रिक की व्याख्या राजस्व, बजट, पिछली अवधियों, संगठनात्मक संरचना या अन्य कारकों के संदर्भ में करनी पड़ सकती है।यहीं persona-driven एनालिटिक्स विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो जाता है।CFO, सेल्स लीडर और परिचालन प्रबंधक सभी एक ही KPI के बारे में पूछ सकते हैं, लेकिन उन्हें बिल्कुल अलग स्पष्टीकरण और कार्रवाई की आवश्यकता हो सकती है।

Copilot Studio और एजेंट्स की अगली पीढ़ी
बातचीत Microsoft Copilot Studio के विकास की भी पड़ताल करती है, जो पारंपरिक topic- और knowledge-आधारित chatbot अनुभवों से आगे बढ़कर अधिक सक्षम agentic systems की ओर जा रहा है।आधुनिक एजेंट्स संभावित रूप से टूल्स, skills, उद्यम डेटा, workflows और तर्क को एक साथ जोड़ सकते हैं।यह अतिरिक्त क्षमता अतिरिक्त जोखिम भी लाती है।एजेंट को जितनी अधिक स्वायत्तता मिलती है, grounding, अनुमतियां, governance, मूल्यांकन और स्पष्ट रूप से परिभाषित निर्देश उतने ही महत्वपूर्ण हो जाते हैं।AI एजेंट्स को वित्तीय संख्याएं नहीं गढ़नी चाहिए और मनमाने ढंग से डेटा स्रोत नहीं चुनने चाहिए।उन्हें भरोसेमंद semantic models, शासित डेटा, स्पष्ट skills और स्पष्ट guardrails की आवश्यकता होती है।

Governance को फिर से महत्वपूर्ण बनाना
एजेंटिक संगठन में governance और भी महत्वपूर्ण हो जाता है।Governance को ऐसा दस्तावेज़ मानने के बजाय जिसे कर्मचारियों से पढ़ने की अपेक्षा की जाती है, संगठन governance को सीधे उन वातावरणों, नीतियों, skills और निर्देशों में एन्कोड कर सकते हैं जिनका AI एजेंट्स उपयोग करते हैं।चर्चा इस विचार की पड़ताल करती है कि एजेंट्स को डिजिटल कर्मचारियों की तरह देखा जाए।उनकी स्पष्ट ज़िम्मेदारियां, स्वीकृत टूल्स, पहुंच अनुमतियां, व्यावसायिक नियम, प्रदर्शन अपेक्षाएं और सीमाएं होनी चाहिए।इस प्रकार governance कम दस्तावेज़ीकरण के बारे में और अधिक स्वचालित प्रवर्तन (automated enforcement) के बारे में बन जाता है।

Fabric और AI के लिए संचालन मॉडल
अंत में, एपिसोड इस बात की जांच करता है कि संगठन इस