Introduzione ai flussi di dati e alla preparazione dei dati self-serviceIntroduction to dataflows and self-service data prep

Di pari passo con il costante aumento del volume dei dati, anche la sfida di organizzare tali dati in informazioni strutturate e di utilità pratica si fa sempre più intensa.As data volume continues to grow, so does the challenge of wrangling that data into well-formed, actionable information. I dati devono essere pronti per l'analisi, per poter popolare oggetti visivi, report e dashboard, in modo da trasformare rapidamente i volumi di dati in informazioni dettagliate di uso immediato.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. Con la preparazione dei dati self-service per i Big Data in Power BI, è possibile passare dai dati a informazioni dettagliate di Power BI con un paio di clic.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.

Flusso di dati

Quando usare i flussi di datiWhen to use dataflows

I flussi di dati consentono di supportare gli scenari seguenti:Dataflows are designed to support the following scenarios:

  • Creare una logica di trasformazione riutilizzabile che può essere condivisa da più set di dati e report all'interno Power BI.Create reusable transformation logic that can be shared by many datasets and reports inside Power BI. I flussi di dati favoriscono la riusabilità degli elementi dati sottostanti, evitando la necessità di creare connessioni separate con le origini dati cloud o locali.Dataflows promote reusability of the underlying data elements, preventing the need to create separate connections with your cloud or on-premise data sources.

  • Esporre i dati nella propria istanza di Azure Data Lake Storage Gen 2, che consente di connettere altri servizi di Azure ai dati sottostanti non elaborati.Expose the data in your own Azure Data Lake Gen 2 storage, enabling you to connect other Azure services to the raw underlying data.

  • Creare una singola origine dei dati reali obbligando gli analisti a connettersi ai flussi di dati, invece di connettersi ai sistemi sottostanti, per ottenere il controllo sui dati a cui viene effettuato l'accesso e sulla modalità di esposizione dei dati agli autori di report.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. È anche possibile eseguire il mapping dei dati alle definizioni standard di settore, il che consente di creare visualizzazioni curate e ordinate, che possono essere usate con altri servizi e prodotti in Power Platform.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.

  • Per usare volumi di dati di grandi dimensioni ed eseguire operazioni ETL su larga scala, i flussi di dati con Power BI Premium vengono dimensionati in modo più efficiente e offrono maggiore flessibilità.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. I flussi di dati supportano molte origini cloud e locali diverse.Dataflows supports a wide range of cloud and on-premise sources.

  • Impedire agli analisti di accedere direttamente all'origine dati sottostante.Prevent analysts from having direct access to the underlying data source. Poiché gli autori di report possono fare riferimento ai flussi di dati, può essere più pratico consentire l'accesso alle origini dati sottostanti solo a un numero limitato di utenti e quindi fornire agli analisti l'accesso ai flussi di dati a cui fare riferimento.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. Questo approccio riduce il carico sui sistemi sottostanti e offre agli amministratori un controllo maggiore di quando i sistemi vengono caricati dagli aggiornamenti.This approach reduces the load to the underlying systems, and gives administrators finer control of when the systems get loaded from refreshes.

Dopo aver creato un flusso di dati, è possibile usare Power BI Desktop e il servizio Power BI per creare set di dati, report, dashboard e app che sfruttano il modello CDM per ottenere informazioni dettagliate sulle attività aziendali.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. La pianificazione dell'aggiornamento del flusso di dati viene gestita direttamente dall'area di lavoro in cui è stato creato il flusso di dati, esattamente come per i set di dati.Dataflow refresh scheduling is managed directly from the workspace in which your dataflow was created, just like your datasets.

Passaggi successiviNext steps

Questo articolo ha fornito una panoramica della preparazione dei dati self-service per i Big Data in Power BI e dei tanti modi in cui è possibile usarli.This article provided an overview of self-service data prep for big data in Power BI, and the many ways you can use it.

Gli articoli seguenti contengono altre informazioni sui flussi di dati e su Power BI:The following articles provide more information about dataflows and Power BI:

Per altre informazioni sul modello CDM (Common Data Model), è possibile leggere l'articolo di panoramica:For more information about the Common Data Model, you can read its overview article: