Ontologia:
dados com contexto.

1. Baixe os dados de exemplo. Na pasta Ontology samples · New experience ↗, obtenha os CSVs e SalesReport.pbix. O cenário representa a empresa fictícia Lakeshore Retail.
2. Crie o Lakehouse. No workspace, use + New item → Lakehouse e nomeie LakeshoreStaticDataLH. Mantenha Lakehouse schemas selecionado. Em Get data → Upload files, envie os CSVs estáticos. Não envie refrigeration_telemetry.csv nem SalesReport.pbix aqui. Para cada CSV, use Load to Tables → New table.
3. Crie o Eventhouse. Faça + New item → Eventhouse, nomeie LakeshoreTelemetryDataEH e, no banco KQL criado, use Get data → Local file. Importe refrigeration_telemetry.csv para uma tabela chamada RefrigerationTelemetry.
4. Importe o relatório. No workspace, use Import → Report, Paginated Report or Workbook → From this computer e escolha SalesReport.pbix. Isso cria também o modelo semântico com dados de vendas e medidas DAX.

Ao terminar: o workspace deve conter Lakehouse, Eventhouse e modelo semântico antes da criação da ontologia.

1. Descreva entidades. Abra Store → View Entity Type details → Entity metadata e explique que lojas de prioridade Tier 1 exigem resposta no mesmo dia. Descreva também centro de distribuição, produtos congelados e perecíveis. Sinônimos podem ajudar o agente a reconhecer termos usados pelo time.
2. Defina as métricas. Em Inventory, registre que On-Shelf Availability % é a soma de ShelfAvailableUnits dividida pela soma de ShelfCapacityUnits, deixando em branco quando o denominador é zero. No exemplo, menos de 95% indica baixa disponibilidade.
3. Explique propriedades e relações. Em ProductId, informe que é o identificador corporativo, não um SKU de fornecedor. Documente TemperatureC como graus Celsius e descreva relações como deliversTo e stockedAt em linguagem de negócio.
4. Cadastre regras. Em Overview → Rules → + Create rule, registre as condições abaixo e vincule cada regra aos conceitos relevantes.

1. Abra o painel. Na página inicial da ontologia, escolha Ontology agent. O painel abre em Plan, modo em que explora e consulta sem alterar o modelo.
2. Comece pequeno. Pergunte quais produtos congelados estão em lojas prioritárias da região Oeste. Em seguida, pergunte quais posições estão abaixo do estoque de segurança.
3. Adicione os sinais. Peça as lojas com exceção de temperatura, a disponibilidade de prateleira, as remessas previstas e a margem bruta em queda.
4. Faça a pergunta final. Combine os critérios para identificar lojas que exigem intervenção e mostre a próxima remessa e a chegada esperada. Revise as fontes e os critérios antes de usar a conclusão operacionalmente.