Información general sobre el primer lanzamiento de versiones de 2021 para integración de datos

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Este contenido está archivado y no se actualiza. Para obtener la documentación más reciente, vaya a Integrar datos en Microsoft Dataverse. Para conocer los últimos planes de lanzamiento, vaya a los planes de lanzamiento de Dynamics 365 y Microsoft Power Platform.

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Parte de la funcionalidad descrita en este plan de lanzamiento aún no se ha publicado. Es posible que cambien los plazos y aún no se haya lanzado la funcionalidad prevista (consulte la Directiva de Microsoft). Más información: Características nuevas y previstas

La visión del equipo respecto a la integración de datos consiste en democratizar los datos para usuarios empresariales con el fin de poder extraer, transformar y cargar con facilidad estos datos en Microsoft Dataverse y Azure Data Lake Storage desde cualquier origen de datos, así como para permitir que otros productos de Microsoft puedan utilizar estos datos.

Vamos a trabajar en algunos pilares fundamentales:

  • Flujos de datos de Microsoft Power Platform. Power Query es la herramienta de preparación de datos inteligentes líder del sector, y va un paso más allá al incorporar AI/ML en las transformaciones de datos y al ampliar los flujos de datos en la totalidad de Microsoft Power Platform. En el primer lanzamiento de versiones de 2021, habilitaremos la experiencia de flujos de datos en Dataverse en Teams para que los clientes puedan completar datos fácilmente y crear mejores aplicaciones.

  • Mejore la integración de datos habilitando los análisis en datos de Dataverse a través de Exportar a Data Lake en formato de Common Data Model, conectores nuevos y mejorados y mejoras en la plataforma de conectividad. Otras mejoras son la integración de datos de Office para habilitar nuevos conocimientos, extensión de doble escritura para más entidades, mejora del servicio de exportación de datos y optimización de puertas de enlace para empresas y automatización de procesos robóticos (RPA).

  • Diagnósticos de extremo a extremo para que los clientes puedan diagnosticar y solucionar mejor los problemas en las consultas o la puerta de enlace.

  • Common Data Model establece una amplia estructura y semántica de datos subyacentes en todo el sector, para que los clientes puedan razonar sobre esos datos a través de diversas soluciones de aplicaciones empresariales, análisis y algoritmos de aprendizaje automático (ML).