Entitätsspeicher in Ihrem eigenen Business Data Lake

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Wichtig

Dieser Inhalt ist archiviert und wird nicht aktualisiert. Die neueste Dokumentation finden Sie unter Microsoft Dynamics 365-Produktdokumentation. Die neuesten Veröffentlichungspläne finden Sie unter Dynamics 365- und Microsoft Power Platform-Veröffentlichungspläne.

Hinweis

In diesen Versionshinweisen werden Funktionen beschrieben, die unter Umständen noch nicht veröffentlicht worden sind. Wann die Veröffentlichung dieser Funktionen geplant ist, erfahren Sie unter Neuerungen und geplante Funktionen für Dynamics 365 for Finance and Operations. Die Zeitpläne für die Veröffentlichung und die geplanten Funktionen ändern sich möglicherweise oder erfolgen möglicherweise nicht (weitere Informationen finden Sie in der Microsoft-Richtlinie).

Die Kunden schätzen die Möglichkeiten der analytischen Arbeitsbereiche, die in Dynamics 365 for Finance and Operations integriert sind:

  • Einbettung im Finance and Operations-Kontext: Sicherheits- und Datenfilter basieren auf dem Kontext des Benutzers. Benutzer können Maßnahmen über Drillthrough ausführen.

  • Planbare Preise: Kunden erhalten die Umgebung bei der Lizenzierung von Finance and Operations.

Eine häufige Anforderung ist es jedoch, eingebettete Berichte durch Hinzufügen von KPIs, Berechnungen oder Zusammenführen mit eigenen Daten zu erweitern. Die Kosten für die Änderung eingebetteter Berichte sind hoch (es sind Entwickler erforderlich). Daher verwenden die Kunden auch BYOD-Möglichkeiten und exportieren Daten in ihre eigenen Datenbanken für Berichte – oft wird der Bericht einfach mit ein paar Änderungen dupliziert. Das Datenmanagement unterstützt weiterhin den Export von Daten in SQL-Datenbanken (wie BYOD). Wir wollen jedoch den Verwaltungsaufwand für den Datenexport und die Verwaltung von Ausnahmen reduzieren.

Um Probleme zu reduzieren und die Umgebung zu vereinfachen, nutzen wir die Business Data Lake (ADL Gen2) Infrastruktur zusammen mit Power BI-Datenflüssen. Die Funktionalität sieht folgendermaßen aus:

Kunden können ihren eigenen Data-Lake (Azure Data Lake Storage Gen2) nutzen und in Finance and Operations konfigurieren. Ein Data-Lake ist eine kostengünstige Option im Vergleich zu SQL-Datenbanken.

Transaktions- und Masterdaten im Entitätsspeicher werden im Data-Lake des Kunden veröffentlicht. Microsoft hält die Daten in Echtzeit auf dem neuesten Stand. Während der anfängliche Fokus darauf liegt, aggregierte Messdaten und Dimensionen im Data-Lake zu ermöglichen, werden wir im Laufe der Zeit die Bereitstellung regulärer Dateneinheiten im Data-Lake als Funktionsverbesserungen ermöglichen.

Kunden können außerdem ihr eigenes PowerBI.com-Abonnement nutzen und in Finance and Operations konfigurieren. Diese Funktion ist bereits im System vorhanden. Wenn der Kunde diese Informationen bereitstellt, werden Power BI-Berichte, die in analytischen Arbeitsbereichen enthalten sind, auch im eigenen PowerBI.com-Abonnement des Kunden veröffentlicht. Power-User und Nutzer von PowerBI.com können Berichte und Dashboards verwenden und erweitern. Sie können außerdem alle Funktionen von PowerBI.com verwenden, einschließlich der Nutzung von Power Q&A und mobilen Dashboards.

Diese Funktion beseitigt nicht nur die derzeitigen Schwierigkeiten bei der Entwicklung von operativen Berichten, sondern bringt auch strategische Vorteile mit sich:

  • Die im Entitätsspeicher verfügbaren Transaktions- und Masterdaten werden über einen Data-Lake zugänglich sein. Es ist nicht erforderlich, die gleichen Transaktionsdaten in BYOD zu exportieren. Die vorgefertigte Integration mit PowerBI.com über Datenströme ermöglicht einfache Daten-Mashups.

  • Die Kunden können ihre eigenen Daten in den Data-Lake einbringen und einfach Mashup-Szenarien erstellen, ohne die Daten in lokale Data-Warehouses herunterladen zu müssen. Die Kosten für die Speicherung von Daten in einem Data-Lake sind viel geringer als für die Speicherung in einer SQL-Datenbank.

  • Die Erstellung von analytischen Apps für alle Anwendungen innerhalb der Dynamics-Domäne wird möglich. Beispielsweise können Kunden Daten zwischen Customer Engagement-Anwendungen und Finance and Operations kombinieren.

  • Die Kosten für den COGS (Wareneinsatz) für Kunden werden reduziert (reduzierte Nutzung von BYOD).