Eksplorowanie usługi Microsoft Dataverse
Microsoft Dataverse to oparte na chmurze rozwiązanie, które umożliwia łatwe tworzenie struktur różnych danych i logiki biznesowej w celu obsługi połączonych aplikacji i procesów w bezpieczny i zgodny sposób. Zarządzane i obsługiwane przez firmę Microsoft usługa Dataverse jest dostępna globalnie, ale wdrożona geograficznie, aby zapewnić zgodność z potencjalnym miejscem przechowywania danych. Nie jest ona przeznaczona do użytku autonomicznego na serwerach, dlatego do uzyskiwania do niego dostępu i korzystania z niego potrzebne jest połączenie internetowe.
Usługa Dataverse różni się od tradycyjnych baz danych, ponieważ jest to coś więcej niż tylko tabele. Obejmuje ona zabezpieczenia, logikę, dane i magazyn w centralnym punkcie. Jest ona przeznaczona do centralnego repozytorium danych dla danych biznesowych i może być nawet używana już. W tle obsługuje wiele rozwiązań firmy Microsoft Dynamics 365, takich jak Field Service, Marketing, Customer Service i Sales. Jest ona również dostępna w ramach usług Power Apps i Power Automate z natywną łącznością wbudowaną bezpośrednio. Funkcje narzędzia AI Builder i portali platformy Microsoft Power Platform również korzystają z usługi Dataverse.
Obraz przedstawia wizualizację, która łączy wiele ofert usługi Microsoft Dataverse.
Oto krótkie wyjaśnienie każdej kategorii funkcji.
Zabezpieczenia: usługa Dataverse obsługuje uwierzytelnianie za pomocą Tożsamość Microsoft Entra, aby umożliwić dostęp warunkowy i uwierzytelnianie wieloskładnikowe. Obsługuje autoryzację na poziomie wiersza i kolumny oraz zapewnia zaawansowane możliwości inspekcji.
Logika: usługa Dataverse umożliwia łatwe stosowanie logiki biznesowej na poziomie danych. Niezależnie od sposobu interakcji użytkownika z danymi te same reguły mają zastosowanie. Te reguły mogą być powiązane z wykrywaniem duplikatów, regułami biznesowymi, przepływami pracy lub nie tylko.
Dane: usługa Dataverse oferuje kontrolkę umożliwiającą kształtowanie danych, umożliwiając odnajdywanie, modelowanie, weryfikowanie i raportowanie danych. Ta kontrola zapewnia, że dane wyglądają tak, jak chcesz, niezależnie od sposobu ich użycia.
Magazyn: usługa Dataverse przechowuje dane fizyczne w chmurze platformy Azure. Ten magazyn oparty na chmurze eliminuje obciążenie związane z miejscem przechowywania danych lub ich skalowaniem. Wszystkie te obawy są obsługiwane dla Ciebie.
Integracja: usługa Dataverse łączy się na różne sposoby, aby obsługiwać potrzeby biznesowe. Interfejsy API, elementy webhook, zdarzenia i eksporty danych zapewniają elastyczność pobierania danych do i wychodzących.
Jak widać, microsoft Dataverse to zaawansowane rozwiązanie oparte na chmurze do przechowywania i pracy z danymi biznesowymi. W poniższych sekcjach zapoznasz się z usługą Microsoft Dataverse z perspektywy magazynu danych dla platformy Microsoft Power Platform, gdzie rozpoczynasz swoją podróż. Pamiętaj o innych rozbudowanych możliwościach, które można dokładniej zbadać w miarę wzrostu użycia.
Aby rozpocząć pracę, usługa Microsoft Dataverse umożliwia utworzenie jednego lub wielu wystąpień w chmurze ustandaryzowanej bazy danych. Baza danych zawiera wstępnie zdefiniowane tabele i kolumny, które przechowują dane często spotykane w prawie wszystkich organizacjach i firmach. Możesz dostosować i rozszerzyć przechowywane dane, dodając nowe kolumny lub tabele. Łatwość konfigurowania bazy danych Microsoft Dataverse i ustandaryzowanego modelu danych w ramach tej usługi upraszcza skoncentrowanie wysiłków na tworzeniu rozwiązań bez martwienia się o integrację infrastruktury, magazynu i danych. W przypadku danych przechowywanych w usłudze Microsoft Dataverse istnieje wiele sposobów uzyskiwania do niego dostępu. Dane można natywnie pracować z narzędziami, takimi jak Power Apps lub Power Automate. Każde rozwiązanie biznesowe może łączyć się z usługą Dataverse przy użyciu interfejsów API łączników. Dzięki możliwościom funkcji, takich jak zabezpieczenia oparte na rolach i reguły biznesowe, możesz mieć pewność, że twoje dane są bezpieczne niezależnie od sposobu uzyskiwania do niego dostępu.
Skalowalność
Baza danych Dataverse obsługuje duże zestawy danych i złożone modele danych. Tabele mogą przechowywać miliony elementów i można rozszerzyć magazyn w każdym wystąpieniu bazy danych Microsoft Dataverse na cztery terabajty na wystąpienie. Ilość danych dostępnych w wystąpieniu usługi Microsoft Dataverse zależy od liczby i typu skojarzonych z nim licencji. Magazyn danych jest pulowany między wszystkimi licencjonowanymi użytkownikami, dzięki czemu można przydzielić magazyn zgodnie z potrzebami dla każdego utworzonego rozwiązania. Magazyn przyrostowy można kupić, jeśli potrzebujesz więcej miejsca do magazynowania niż to, co jest oferowane w ramach licencjonowania standardowego.
Struktura i korzyści usługi Microsoft Dataverse
Struktura bazy danych Microsoft Dataverse jest oparta na definicjach i schemacie w usłudze Common Data Model. Kluczową zaletą korzystania z usługi Common Data Model jako podstawy bazy danych Microsoft Dataverse jest uproszczenie integracji rozwiązań korzystających ze schematu modelu Common Data Model. Standardowe tabele rozwiązania są takie same. Możesz skorzystać z bogatego ekosystemu rozwiązań utworzonych przez dostawców przy użyciu usługi Common Data Model. Co najlepsze, nie ma praktycznie żadnych ograniczeń dotyczących tego, jak daleko można rozszerzyć bazę danych Microsoft Dataverse.
Opisywanie tabel, kolumn i relacji
Tabela to struktura logiczna zawierająca wiersze i kolumny reprezentujące zestaw danych. Na zrzucie ekranu zostanie wyświetlona tabela kont standardowych i różne elementy, którymi można zarządzać.
Typy tabel
Trzy typy tabel to:
Standardowa — kilka standardowych tabel, znanych również jako tabele gotowe do użycia, jest dołączonych do środowiska Usługi Dataverse. Przykładami tabel konta, jednostki biznesowej, kontaktu, zadania i użytkownika są tabele standardowe w usłudze Dataverse. Większość standardowych tabel zawartych w usłudze Dataverse można dostosować.
Zarządzane — tabele, które nie można dostosowywać i zostały zaimportowane do środowiska w ramach rozwiązania zarządzanego.
Niestandardowe — tabele niestandardowe to tabele niezarządzane, które są importowane z rozwiązania niezarządzanego lub są nowymi tabelami utworzonymi bezpośrednio w środowisku usługi Dataverse.
kolumny
Kolumny przechowują dyskretny fragment informacji w wierszu w tabeli. Możesz traktować je jako kolumnę w programie Excel. Kolumny mają typy danych, co oznacza, że można przechowywać dane określonego typu w kolumnie zgodnej z tym typem danych. Jeśli na przykład masz rozwiązanie, które wymaga dat, takich jak przechwytywanie daty zdarzenia lub kiedy coś wystąpiło, należy przechowywać datę w kolumnie z typem Data. Podobnie, jeśli chcesz przechowywać liczbę, należy przechowywać liczbę w kolumnie o typie Liczba.
Liczba kolumn w tabeli różni się od kilku kolumn do setek lub więcej. Każda baza danych w usłudze Microsoft Dataverse rozpoczyna się od standardowego zestawu tabel, a każda tabela standardowa ma standardowy zestaw kolumn.
Informacje o relacjach
Aby utworzyć wydajne i skalowalne rozwiązanie dla większości rozwiązań, które tworzysz, należy podzielić dane na różne kontenery (tabele). Próba przechowywania wszystkiego w jednym kontenerze prawdopodobnie byłaby nieefektywna i trudna do zrozumienia.
Poniższy przykład pomaga zilustrować tę koncepcję.
Załóżmy, że musisz utworzyć system do zarządzania zamówieniami sprzedaży. Potrzebna będzie lista produktów wraz ze spisem, kosztem przedmiotu i ceną sprzedaży. Potrzebna jest również główna lista klientów z ich adresami i ocenami kredytowymi. Na koniec musisz zarządzać fakturami sprzedaży, a także przechowywać dane faktur. Faktura powinna zawierać informacje, takie jak data, numer faktury, sprzedawca, informacje o kliencie, w tym adres i ocena kredytowa, oraz element wiersza dla każdego elementu na fakturze. Pozycje liniowe powinny zawierać odwołanie do sprzedanego produktu i mieć możliwość zapewnienia właściwego kosztu i ceny dla każdego produktu oraz zmniejszenia ilości ręcznie na podstawie ilości sprzedanej w tym elemencie wiersza.
Utworzenie pojedynczej tabeli do obsługi funkcji w powyższym przykładzie byłoby nieefektywne. Lepszym sposobem podejścia do tego scenariusza biznesowego jest utworzenie następujących czterech tabel:
Klienci
Produkty
Faktury
Elementy wiersza
Utworzenie tabeli dla każdego z tych elementów i powiązanie ich ze sobą umożliwi utworzenie wydajnego rozwiązania, które można skalować przy zachowaniu wysokiej wydajności. Podzielenie danych na wiele tabel oznacza również, że nie trzeba przechowywać powtarzających się danych ani obsługiwać ogromnych wierszy z dużą ilością pustych danych. Ponadto raportowanie będzie znacznie łatwiejsze w przypadku podzielenia danych na oddzielne tabele.
Tabele powiązane ze sobą mają połączenie relacyjne. Relacje między tabelami istnieją w wielu formach, ale dwa najczęściej są jeden do wielu i wiele do wielu, z których obie są obsługiwane przez usługę Microsoft Dataverse. Aby dowiedzieć się więcej o różnych typach relacji, zobacz: Relacje tabel.
Logika biznesowa w usłudze Microsoft Dataverse
Wiele organizacji ma logikę biznesową, która ma wpływ na sposób pracy z danymi. Na przykład organizacja, która używa usługi Dataverse do przechowywania informacji o klientach, może chcieć utworzyć pole, takie jak i pole Numer identyfikacyjny wymagane na podstawie typu klienta. W usłudze Microsoft Dataverse tworzysz tę logikę przy użyciu reguł biznesowych. Reguły biznesowe umożliwiają stosowanie i konserwację logiki biznesowej w warstwie danych zamiast warstwy aplikacji. Zasadniczo podczas tworzenia reguł biznesowych w usłudze Microsoft Dataverse te reguły obowiązują niezależnie od tego, gdzie użytkownicy korzystają z danych.
Na przykład reguły biznesowe mogą być używane w aplikacjach kanwy i opartych na modelu, aby ustawiać lub czyścić wartości w jednej lub wielu kolumnach w tabeli. Mogą również służyć do weryfikowania przechowywanych danych lub wyświetlania komunikatów o błędach. Aplikacje oparte na modelu mogą używać reguł biznesowych do pokazywania lub ukrywania kolumn, włączania lub wyłączania kolumn, a także tworzenia zaleceń na podstawie analizy biznesowej.
Reguły biznesowe zapewniają zaawansowany sposób wymuszania reguł, ustawiania wartości lub weryfikowania danych niezależnie od formularza używanego do wprowadzania danych. Ponadto reguły biznesowe skutecznie pomagają zwiększyć dokładność danych, uprościć tworzenie aplikacji i usprawnić formularze prezentowane użytkownikom końcowym.
Poniżej przedstawiono przykład prostego, ale zaawansowanego użycia reguł biznesowych. Reguła biznesowa jest skonfigurowana do zmiany pola Limit środków Vp Approver jako wymagane pole, jeśli limit środków jest ustawiony na większy niż $1,000,000. Jeśli limit środków jest mniejszy niż $1,000,000 wtedy pole jest opcjonalne.
Zastosowanie tej reguły biznesowej na poziomie danych zamiast poziomu aplikacji zapewnia lepszą kontrolę nad danymi. Dzięki temu logika biznesowa będzie dostępna bezpośrednio z poziomu usługi Power Apps, usługi Power Automate, a nawet za pośrednictwem interfejsu API. Reguła jest powiązana z danymi, a nie z aplikacją.
Aby dowiedzieć się więcej na temat używania reguł biznesowych w usłudze Dataverse, zobacz: Twórca regułę biznesową dla tabeli.
Praca z przepływami danych
Przepływy danych to samoobsługowa, oparta na chmurze technologia przygotowywania danych. Przepływy danych służą do pozyskiwania, przekształcania i ładowania danych do środowisk Microsoft Dataverse, obszarów roboczych usługi Power BI lub konta Azure Data Lake Storage organizacji. Przepływy danych są tworzone przy użyciu Power Query, ujednoliconego środowiska łączności i przygotowywania danych, które są już dostępne w wielu produktach firmy Microsoft, w tym w programach Excel i Power BI. Klienci mogą wyzwalać przepływy danych do uruchamiania na żądanie lub automatycznie zgodnie z harmonogramem, dane są zawsze aktualne.
Ponieważ przepływ danych przechowuje wynikowe jednostki w magazynie w chmurze, inne usługi mogą wchodzić w interakcje z danymi generowanymi przez przepływy danych.
Na przykład usługi Power BI, Power Apps, Power Automate, Power Virtual Agents i Dynamics 365 aplikacje mogą pobierać dane generowane przez przepływ danych, łącząc się z usługą Dataverse, łącznikiem przepływu danych platformy Power Platform lub bezpośrednio za pośrednictwem jeziora, w zależności od miejsca docelowego skonfigurowanego w czasie tworzenia przepływu danych.
Na poniższej liście przedstawiono niektóre zalety korzystania z przepływów danych:
Przepływ danych oddziela warstwę przekształcania danych od warstwy modelowania i wizualizacji w rozwiązaniu usługi Power BI.
Kod przekształcania danych może znajdować się w centralnej lokalizacji, przepływie danych, a nie być rozłożony na wiele artefaktów.
Twórca przepływu danych potrzebuje tylko Power Query umiejętności. W środowisku z wieloma twórcami twórca przepływu danych może być częścią zespołu, który razem tworzy całe rozwiązanie analizy biznesowej lub aplikację operacyjną.
Przepływ danych jest niezależny od produktu. Nie jest to tylko składnik usługi Power BI, ponieważ można pobrać jego dane w innych narzędziach i usługach.
Przepływy danych korzystają z Power Query, zaawansowanego, graficznego, samoobsługowego środowiska przekształcania danych.
Przepływy danych działają całkowicie w chmurze. Nie jest wymagana żadna dodatkowa infrastruktura.
Istnieje wiele opcji rozpoczęcia pracy z przepływami danych przy użyciu licencji dla usługi Power Apps, usługi Power BI i usługi Customer Insights.
Mimo że przepływy danych są w stanie wykonać zaawansowane przekształcenia, są one przeznaczone dla scenariuszy samoobsługi i nie wymagają żadnego środowiska INFORMATYCZNEgo ani dewelopera.