Einführung in Dataflows und Self-Service-DatenaufbereitungIntroduction to dataflows and self-service data prep

Mit dem stets wachsenden Datenvolumen wächst auch die Herausforderung, diese Daten in gut geformte, handlungsrelevante Informationen umzuwandeln.As data volume continues to grow, so does the challenge of wrangling that data into well-formed, actionable information. Wir wollen Daten, die für Analysen geeignet sind, um Visuals, Berichte und Dashboards aufzufüllen, damit wir aus den Datenmengen schnell handlungsrelevante Informationen gewinnen.We want data that’s ready for analytics, to populate visuals, reports, and dashboards, so we can quickly turn our volumes of data into actionable insights. Mit der Self-Service-Datenaufbereitung für Big Data in Power BI wandeln Sie Daten mit wenigen Klicks in Power BI-Informationen um.With self-service data prep for big data in Power BI, you can go from data to Power BI insights with just a few clicks.

Dataflow

Gründe für die Verwendung von DataflowsWhen to use dataflows

Der Entwurf von Dataflows sieht die Unterstützung folgender Szenarios vor:Dataflows are designed to support the following scenarios:

  • Erstellen wiederverwendbarer Transformationslogik, die von vielen Datasets und Berichten in Power BI gemeinsam genutzt werden kann.Create reusable transformation logic that can be shared by many datasets and reports inside Power BI. Bei Dataflows wird die Wiederverwendbarkeit zugrunde liegender Datenelemente weitergegeben, was bedeutet, es müssen keine eigenen Verbindungen mit Ihren lokalen Datenquellen oder Ihren Datenquellen in der Cloud erstellt werden.Dataflows promote reusability of the underlying data elements, preventing the need to create separate connections with your cloud or on-premise data sources.

  • Machen Sie die Daten in Ihrem eigenen Azure Data Lake Gen 2-Speicher verfügbar. Dies ermöglicht es Ihnen, eine Verbindung anderer Azure-Dienste zu den zugrunde liegenden Rohdaten herzustellen.Expose the data in your own Azure Data Lake Gen 2 storage, enabling you to connect other Azure services to the raw underlying data.

  • Erstellen Sie eine Single Source of Truth, indem Data Analysts eine Verbindung zu den Dataflows herstellen müssen, anstatt eine Verbindung zu den zugrunde liegenden Systemen herstellen zu können, was Ihnen die Kontrolle darüber gibt, auf welche Daten zugegriffen werden kann und wie Daten für Berichtersteller verfügbar gemacht werden.Create a single source of the truth by forcing analysts to connect to the dataflows, rather than connecting to the underlying systems, providing you with control over which data is accessed, and how data is exposed to report creators. Sie können die Daten auch branchenüblichen Definitionen zuordnen, was es Ihnen ermöglicht, sorgfältig zusammengestellte Ansichten zu erstellen, die mit anderen Dienten und Produkten in Power Platform zusammen verwendet werden können.You can also map the data to industry standard definitions, enabling you to create tidy curated views, which can work with other services and products in the Power Platform.

  • Wenn Sie mit großen Datenvolumes arbeiten und ETL-Vorgänge skaliert durchführen möchten, können Dataflows mit Power BI Premium effizienter skaliert werden, was Ihnen mehr Flexibilität bietet.If you want to work with large data volumes and perform ETL at scale, dataflows with Power BI Premium scales more efficiently and gives you more flexibility. Dataflows unterstützen eine große Bandbreite an Cloudquellen und lokalen Quellen.Dataflows supports a wide range of cloud and on-premise sources.

  • Hindern Sie Data Analysts daran, direkt auf die zugrunde liegende Datenquelle zuzugreifen.Prevent analysts from having direct access to the underlying data source. Da die Berichterstellung oberhalb von Dataflows durchgeführt werden kann, ist es möglicherweise einfacher für Sie, den Zugriff auf zugrunde liegende Datenquellen nur einigen wenige Personen zu gestatten und Data Analysts dann den Zugriff auf die Dataflows zu ermöglichen, damit diese auf dieser Grundlage arbeiten können.Since report creators can build on top of dataflows, it may be more convenient for you to allow access to underlying data sources only to a few individuals, and then provide access to the dataflows for analysts to build on top of. Dieser Ansatz reduziert die Last für zugrunde liegende Systeme und ermöglicht Administratoren eine detaillierte Steuerung darüber, wann in Systemen Ladevorgänge für Aktualisierungen durchgeführt werden.This approach reduces the load to the underlying systems, and gives administrators finer control of when the systems get loaded from refreshes.

Wenn Sie einen Dataflow erstellt haben, können Sie mit Power BI Desktop und dem Power BI-Dienst Datasets, Berichte, Dashboards und Apps erstellen, die mithilfe des Common Data Model wichtige Informationen zu Ihren Geschäftsaktivitäten gewinnen.Once you’ve created a dataflow, you can use Power BI Desktop and the Power BI service to create datasets, reports, dashboards, and apps that leverage the Common Data Model to drive deep insights into your business activities. Die Planung der Dataflowaktualisierung wird direkt in dem Arbeitsbereich verwaltet, in dem der Dataflow erstellt wurde, genau wie bei Ihren Datasets.Dataflow refresh scheduling is managed directly from the workspace in which your dataflow was created, just like your datasets.

Nächste SchritteNext steps

Dieser Artikel hat Ihnen einen Überblick über die Self-Service-Datenaufbereitung für Big Data in Power BI und die vielfältigen Verwendungsmöglichkeiten verschafft.This article provided an overview of self-service data prep for big data in Power BI, and the many ways you can use it.

In den folgenden Artikeln finden Sie weitere Informationen zu Dataflows und Power BI:The following articles provide more information about dataflows and Power BI:

Weitere Informationen zum Common Data Model finden Sie im folgenden Übersichtsartikel:For more information about the Common Data Model, you can read its overview article: