소매 조직은 Fabric IQ, Ontology 및 ERP MCP를 사용하는 Copilot Studio 에이전트를 활용하여 타사 시스템 및 D365 Finance and Operations의 과거 프로모션 판매 데이터를 분석합니다. 이 시스템은 고객을 도시별 매장과 연결하고 판매 이벤트를 제품 및 매장과 연결함으로써 실적이 우수한 매장, 성공적인 판매 이벤트 및 고객 발자국을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이제 소매업체는 새로운 과제를 해결하고자 합니다. 프로모션 판매에 영향을 미치는 조달 위험을 식별하고 도시별 최적의 마케팅 지출 할당을 결정하는 것입니다. 이러한 새로운 요구를 충족하기 위해 Foundry IQ, Fabric IQ 및 Web IQ를 지식 소스로 활용하는 Foundry 에이전트가 제안됩니다. Foundry IQ는 Azure AI Search를 통해 정확한 결과를 지원하며 Fabric IQ, Work IQ, Web IQ, SharePoint 및 사용자 지정 에이전트를 포함한 다양한 소스의 인사이트를 연결하는 추론 및 오케스트레이션 계층 역할을 합니다.이 솔루션에는 타사 시스템(제품, 매장, 판매 이벤트) 및 D365 F&O(고객 데이터)의 데이터 소스, 고객-매장 도시 정렬 및 판매 이벤트-제품-매장 연관과 같은 설정된 관계를 포함한 여러 전제 조건이 필요합니다. 국가별 마케팅 정책은 SharePoint에 저장되며 Web IQ는 공급업체 뉴스, 시장 혼란 및 지정학적 이벤트에 대한 실시간 정보를 위해 설정됩니다. Finance and Operations 데이터는 Fabric Lakehouse에 연결되고 다른 데이터는 Lakehouse로 수집되어 고객, 매장, 제품 및 이벤트 데이터를 결합하는 Fabric Ontology를 형성합니다. LLM 배포 및 적절한 인증을 갖춘 Azure Foundry 프로젝트도 필요합니다.아키텍처 패턴은 에이전트의 추론을 용이하게 하기 위해 이러한 구성 요소를 통합하는 것을 포함합니다. 구성에는 Azure Search 서비스 설정, ERP MCP를 도구로 사용하는 Azure Foundry 포털에서 에이전트 생성, Fabric IQ, Web 및 SharePoint를 포함하도록 Foundry IQ 지식 구성이 포함됩니다. 그런 다음 이 통합 지식 기반은 Retail Growth Intelligence 에이전트에서 사용됩니다. 에이전트는 M365, Teams 또는 Copilot Studio와 같은 다양한 채널에 게시될 수 있습니다.이 에이전트는 Fabric IQ를 사용하여 엔티티 관계를 이해하고, ERP MCP를 통해 D365 F&O를 사용하여 운영 조달 데이터를 얻고, SharePoint를 사용하여 정책 유효성을 검사하고, Foundry IQ/Web Intelligence를 사용하여 외부 시장 위험을 파악함으로써 "조달 일정 또는 프로모션 판매에 영향을 미치는 기타 위험이 있습니까?"와 같은 복잡한 질문에 답할 수 있습니다. 이 프로세스에는 예정된 판매 이벤트, 구매 주문 및 재고 데이터를 통한 제품 재고 가용성, 정책 준수를 다루는 하위 질문이 포함됩니다. 이 접근 방식은 분산된 정보를 통합된 의사 결정 지원으로 변환합니다. 이를 통해 운영 사실을 비즈니스 맥락 및 외부 신호와 상관 관계를 파악하여 보다 빠르고 고품질이며 확장 가능한 AI 기반 의사 결정을 내릴 수 있으며, 사전 위험 감지 및 개선된 비즈니스 이점을 얻을 수 있습니다.