Share via

Tworzenie i używanie przepływów danych na platformie Microsoft Power Platform

  • Artykuł

Korzystanie z przepływów danych za pomocą platformy Microsoft Power Platform ułatwia przygotowywanie danych i umożliwia ponowne użycie pracy nad przygotowywaniem danych w kolejnych raportach, aplikacjach i modelach.

W świecie stale rozszerzających się danych przygotowanie danych może być trudne i kosztowne. Może zużywać od 60 do 80 procent czasu i kosztów dla typowego projektu analitycznego. Takie projekty mogą wymagać fragmentowania i niekompletnych danych, złożonej integracji systemu, danych z niespójnością strukturalną i bariery zestawu umiejętności.

Aby ułatwić przygotowywanie danych i ułatwić uzyskanie większej wartości z danych, zostały utworzone przepływy danych dodatku Power Query i platformy Power Platform.

Screenshot showing how to select the Power Platform Dataflows connector.

Dzięki przepływom danych firma Microsoft oferuje samoobsługowe możliwości przygotowywania danych dodatku Power Query do usługi Power BI i Power Apps Usługi online oraz rozszerza istniejące możliwości na następujące sposoby:

  • Przygotowywanie danych samoobsługi dla danych big data za pomocą przepływów danych: przepływy danych mogą służyć do łatwego pozyskiwania, oczyszczania, przekształcania, integrowania, wzbogacania i schematowania danych z dużej i stale rosnącej tablicy transakcyjnych i obserwacyjnych źródeł obejmujących całą logikę przygotowywania danych. Wcześniej logika wyodrębniania, przekształcania, ładowania (ETL) mogła zostać uwzględniona tylko w modelach semantycznych w usłudze Power BI, skopiowanych między modelami semantycznymi i powiązanych z ustawieniami zarządzania modelami semantycznymi.

    W przypadku przepływów danych logika ETL jest podwyższona do najwyższej klasy artefaktu w usługach Microsoft Power Platform i obejmuje dedykowane środowiska tworzenia i zarządzania. Analitycy biznesowi, specjaliści ds. analizy biznesowej i analitycy danych mogą używać przepływów danych do obsługi najbardziej złożonych wyzwań związanych z przygotowywaniem danych i opierać się na pracy ze sobą dzięki rewolucyjnemu aparatowi obliczeniowemu opartemu na modelu. Ten aparat zajmuje się wszystkimi procesami przekształcania i ograniczania logiki zależności, kosztami i wiedzą, aby ułamek tego, co tradycyjnie było wymagane dla tych zadań. Przepływy danych można tworzyć przy użyciu dobrze znanego, samoobsługowego środowiska przygotowywania danych dodatku Power Query. Przepływy danych są tworzone i łatwo zarządzane w obszarach roboczych aplikacji lub środowiskach, odpowiednio w usłudze Power BI lub Power Apps, korzystających ze wszystkich możliwości, które te usługi mają do zaoferowania, takich jak zarządzanie uprawnieniami i zaplanowane odświeżanie.

  • Ładowanie danych do usługi Dataverse lub Azure Data Lake Storage: w zależności od przypadku użycia możesz przechowywać dane przygotowane przez przepływy danych platformy Power Platform na koncie usługi Azure Data Lake Storage lub organizacji:

    • Usługa Dataverse umożliwia bezpieczne przechowywanie danych używanych przez aplikacje biznesowe i zarządzanie nimi. Dane w usłudze Dataverse są przechowywane w zestawie tabel. Tabela to zestaw wierszy (nazywanych wcześniej rekordami) i kolumn (nazywanych wcześniej polami/atrybutami). Każda kolumna w tabeli służy do przechowywania określonego typu danych, takich jak nazwa, wiek, wynagrodzenie itd. Usługa Dataverse zawiera podstawowy zestaw standardowych tabel, które obejmują typowe scenariusze, ale można również tworzyć tabele niestandardowe specyficzne dla organizacji i wypełniać je danymi przy użyciu przepływów danych. Twórcy aplikacji mogą następnie tworzyć rozbudowane aplikacje korzystające z tych danych przy użyciu usług Power Apps i Power Automate.

    • Usługa Azure Data Lake Storage umożliwia współpracę z osobami w organizacji przy użyciu usług Power BI, Azure Data i AI lub niestandardowych aplikacji biznesowych, które odczytują dane z magazynu typu lake. Przepływy danych ładujące dane do konta usługi Azure Data Lake Storage przechowują dane w folderach usługi Common Data Model. Foldery common Data Model zawierają schematyzowane dane i metadane w standardowym formacie, aby ułatwić wymianę danych i umożliwić pełną współdziałanie między usługami tworzącymi lub zużywającą dane przechowywane na koncie usługi Azure Data Lake Storage organizacji jako warstwę magazynu udostępnionego.

  • Usługa Advanced Analytics i sztuczna inteligencja z platformą Azure: przepływy danych platformy Power Platform przechowują dane w usłudze Dataverse lub Azure Data Lake Storage, co oznacza, że dane pozyskiwane za pośrednictwem przepływów danych są teraz dostępne dla inżynierów danych i analityków danych w celu zastosowania pełnej mocy usług Azure Data Services, takich jak Azure Machine Edukacja, Azure Databricks i Azure Synapse Analytics na potrzeby zaawansowanej analizy i sztucznej inteligencji. Dzięki temu analitycy biznesowi, inżynierowie danych i analitycy danych mogą współpracować nad tymi samymi danymi w organizacji.

  • Obsługa modelu Common Data Model: Common Data Model to zestaw ustandaryzowanych schematów danych i systemu metadanych, który umożliwia spójność danych i ich znaczenia w aplikacjach i procesach biznesowych. Przepływy danych obsługują usługę Common Data Model, oferując łatwe mapowanie danych z dowolnego kształtu do standardowych tabel usługi Common Data Model, takich jak Konto i Kontakt. Przepływy danych są również lądowane zarówno w tabelach standardowych, jak i niestandardowych w postaci schematyzowanego modelu Common Data Model. Analitycy biznesowi mogą korzystać ze standardowego schematu i jego spójności semantycznej lub dostosowywać tabele na podstawie unikatowych potrzeb. Usługa Common Data Model nadal rozwija się w ramach inicjatywy Open Data Initiative.

Możliwości przepływu danych w usługach Microsoft Power Platform

Większość funkcji przepływu danych jest dostępna zarówno w usłudze Power Apps, jak i w usłudze Power BI. Przepływy danych są dostępne w ramach planów tych usług. Niektóre funkcje przepływu danych są specyficzne dla produktu lub dostępne w różnych planach produktów. W poniższej tabeli opisano funkcje przepływu danych i ich dostępność.

Możliwość przepływu danych Power Apps Power BI
Zaplanowane odświeżanie Do 48 dziennie Do 48 dziennie
Maksymalny czas odświeżania tabeli Do 2 godzin Do 2 godzin
Tworzenie przepływu danych za pomocą dodatku Power Query Online Tak Tak
Zarządzanie przepływem danych W portalu administracyjnym usługi Power Apps W portalu administracyjnym usługi Power BI
Nowe łączniki Tak Tak
Ustandaryzowany schemat/wbudowana obsługa modelu Common Data Model Tak Tak
Dataflows Dataflows Data Połączenie or in Power BI Desktop (Przepływy danych Połączenie or w programie Power BI Desktop) W przypadku przepływów danych za pomocą usługi Azure Data Lake Storage jako miejsca docelowego Tak
Integracja z usługą Azure Data Lake Storage organizacji Tak Tak
Integracja z Dataverse Tak Nie.
Tabele połączone przepływu danych W przypadku przepływów danych za pomocą usługi Azure Data Lake Storage jako miejsca docelowego Tak
Obliczone tabele (przekształcenia w magazynie przy użyciu języka M) W przypadku przepływów danych za pomocą usługi Azure Data Lake Storage jako miejsca docelowego Tylko usługa Power BI Premium
Odświeżanie przyrostowe przepływu danych W przypadku przepływów danych z usługą Azure Data Lake Storage jako miejsca docelowego wymagana jest usługa Power Apps (plan 2) Tylko usługa Power BI Premium
Uruchamianie w pojemności usługi Power BI Premium /równoległe wykonywanie przekształceń Nie. Tak

Znane ograniczenia

  • Kopiowanie przepływów danych w ramach operacji kopiowania środowisk Power Platform nie jest obsługiwane.

Następne kroki

Więcej informacji na temat przepływów danych w usłudze Power Apps:

Więcej informacji na temat przepływów danych w usłudze Power BI:

Poniższe artykuły zawierają bardziej szczegółowe informacje na temat typowych scenariuszy użycia przepływów danych.

Aby uzyskać więcej informacji na temat usługi Common Data Model i standardu folderu Common Data Model, przeczytaj następujące artykuły: