Vytváranie a používanie tokov údajov v Microsoft Power Platform

Poznámka

Efektívna November 2020:

  • Common Data Service bol premenovaný na Microsoft Dataverse. Ďalšie informácie
  • Niektoré terminológie v službe Microsoft Dataverse sa aktualizovali. Entita je napríklad teraz Tabuľka a pole je teraz stĺpcom. Ďalšie informácie

Tento článok sa čoskoro aktualizuje tak, aby zodpovedal najnovšej terminológii.

Používanie tokov údajov so Microsoft Power Platform uľahčuje prípravu údajov a umožňuje opätovné použitie práce pri príprave údajov v následných zostavách, aplikáciách a modeloch.

Vo svete neustále sa rozrastaných údajov môže byť príprava údajov zložitá a náročná a spotrebúva až 60 až 80 percent času a nákladov pre typický projekt analýzy. Takéto projekty môžu vyžadovať rozlišovanie fragmentovaných a nedokončených údajov, zložitú integráciu systému, údaje s štrukturálnou nekonzistentnosťou a vysokú bariéru zručností.

Aby bola príprava údajov jednoduchšia a pomohla vám získať z údajov väčšiu hodnotu, Power Query a Power Platform údajov.

Prepojené entity v službe Power BI.

Vďaka toku údajov spoločnosť Microsoft prináša možnosti samoobslužnej prípravy údajov služby Power Query do služieb Power BI a Power Apps online služby a rozširuje existujúce možnosti nasledujúcimi spôsobmi:

  • Samoobslužná príprava údajov pre big data s tokmi údajov: Toky údajov sa môžu použiť na jednoduché vingovanie, vyčistenie, transformáciu, integráciu, obohatenie a schematizáciu údajov z veľkého a neustále rastúcej poľa transakčných a pozorovaných zdrojov, čo zahŕňa celú logiku prípravy údajov. V minulosti bolo možné extrahovať, transformovať, načítať (ETL) logiku iba do množiny údajov v službe Power BI, kopírovať medzi množinami údajov a naviazať sa k nastaveniam spravovania množiny údajov.

    S tokmi údajov je logika ETL zvýšená na artefakt prvej triedy v rámci Microsoft Power Platform služieb a zahŕňa aj vyhradené možnosti vytváranie a správu. Obchodní analytici, profesionáli v oblasti BI a dátoví vedci môžu používať toky údajov na riešenie najkomplexnejších výziev prípravy údajov a na seba stavať vďaka dátovému výpočtovému stroju riadenému modelom, ktorý sa stará o celú logiku transformácie a závislosti – kompiluje čas, náklady a odborné znalosti len vďaka tomu, čo sa tradične vyžaduje v rámci týchto úloh. Toky údajov môžete vytvárať pomocou dobre známych samoobslužných prípravy údajov na Power Query. Toky údajov sa vytvárajú a jednoducho spravujú v pracovných priestoroch aplikácie alebo prostrediach služby Power BI či službe Power Apps, resp. využívať všetky možnosti, ktoré tieto služby ponúkajú, ako napríklad správu povolení a plánované obnovenia.

  • Načítanie údajov do údajovej Azure Data Lake Storage: V závislosti od prípadu použitia môžete ukladať údaje pripravené tokmi údajov spoločnosti Power Platform v údajovejverznej časti alebo vo Azure Data Lake Storage vašej organizácii:

    • Možnosť Dataverse umožňuje bezpečne ukladať a spravovať údaje používané podnikovou aplikáciou. Údaje v rámci funkcie Dataverse sa ukladajú v množine tabuliek. Tabuľka je množina riadkov (predtým označovaná ako záznamy) a stĺpce (predtým označované ako polia/atribúty). Každý stĺpec v tabuľke je navrhnutý tak, aby ukladal určitý typ údajov, napríklad meno, vek, plat atď. Údajeverzná tabuľka obsahuje základnú množinu štandardných tabuliek, ktoré môžete použiť pre typické scenáre, ale môžete vytvoriť aj vlastné tabuľky špecifické pre vašu organizáciu a vyplniť ich údajmi pomocou tokov údajov. Tvorcovia aplikácií následne môžu Power Apps a Power Automate vytvárať bohaté aplikácie, ktoré využívajú tieto údaje.

    • Azure Data Lake Storage vám umožní spolupracovať s ľuďmi vo vašej organizácii pomocou služieb Power BI, Azure Data a AI alebo pomocou vlastných vstavaných čiar Business Applications, ktoré čítajú údaje z jazera. Toky údajov, ktoré načítajú údaje do Azure Data Lake Storage do konta, ukladajú údaje v Common Data Model priečinkoch. Common Data Model priečinky obsahujú schematické údaje a metaúdaje v štandardizovanom formáte Azure Data Lake Storage, čo uľahčuje výmenu údajov a umožňuje úplnú interoperabilitu medzi službami, ktoré vytvárajú alebo spotrebúvajú údaje uložené v konte organizácie vo forme zdieľanej vrstvy úložiska.

  • Pokročilá analýza a AI so službou Azure : Power Platform toky údajov ukladajú údaje v údajovejvere alebo Azure Data Lake Storage, čo znamená, že údaje v toku údajov sú teraz k dispozícii dátovým inžinierom a dátovým vedcom na využitie úplnej výkonu služieb Azure Data Services, ako sú — Azure strojové učenie, Azure Databricks a Azure SQL Data Warehouse na pokročilú analýzu a AI. To umožňuje podnikových analytikom, dátovým inžinierom a dátovým vedcom spolupracovať na rovnakých údajoch v rámci svojej organizácie.

  • Podpora pre Common Data Model: Common Data Model je množina štandardizovaných schém údajov a systému metaúdajov, ktoré umožňujú konzistentnosť údajov a ich významu v aplikáciách a obchodných procesoch. Toky údajov podporujú Common Data Model tým, že ponúkajú jednoduché mapovanie z akýchkoľvek údajov v ľubovoľnom tvare do štandardných Common Data Model, ako je napríklad Konto a Kontakt. Toky údajov taktiež majú k dispozícii údaje štandardných aj vlastných entít v schematickom Common Data Model formulári. Podnikoví analytici môžu využívať štandardnú schému a jej sémantickú konzistentnosť alebo prispôsobovať svoje entity na základe svojich jedinečných potrieb. Common Data Model naďalej vyvíjať v rámci iniciatívy pre otvorené údaje.

Možnosti tokov údajov v Microsoft Power Platform službách

Väčšina funkcií tokov údajov je k dispozícii v službe Power Apps aj službe Power BI. Toky údajov sú k dispozícii v rámci plánov týchto služieb. Niektoré funkcie toku údajov sú buď špecifické pre produkt, alebo sú dostupné v rôznych plánoch produktov. Nasledujúca tabuľka popisuje funkcie toku údajov a ich dostupnosť.

Funkcie toku údajov Power Apps Power BI
Plánované obnovenie Do 48 za deň Do 48 za deň
Maximálny čas obnovenia entity Do 2 hodín Do 2 hodín
Vytváranie tokov údajov pomocou Power Query Online Áno Yes
Spravovanie toku údajov V Power Apps na správu V portáli na správu služby Power BI
Nové konektory Áno Yes
Štandardizovaná schéma/vstavaná podpora pre zákazníkov Common Data Model Áno Yes
Konektor údajov tokov údajov v Power BI Desktop Pre toky údajov Azure Data Lake Storage cieľovým cieľom Yes
Integrácia so vzťahmi organizácie Azure Data Lake Storage Áno Yes
Integrácia s údajovouverse Áno Nie
Prepojené entity toku údajov Pre toky údajov Azure Data Lake Storage cieľovým cieľom Yes
Vypočítané entity (transformácie v úložisku pomocou M) Pre toky údajov Azure Data Lake Storage cieľovým cieľom Len možnosti Premium Power BI
Prírastkové obnovenie toku údajov Pre toky údajov, Azure Data Lake Storage sa ako cieľ, vyžaduje plán Power Apps Plan2 Len možnosti Premium Power BI
Spúšťanie v službe Power BI Premium/paralelné spúšťanie transformácií Nie Áno

Ďalšie informácie o tokov údajov v Power Apps:

Ďalšie informácie o tokov údajov v službe Power BI:

Ďalšie kroky

Nasledujúce články sa možnosťami bežného používania tokov údajov zaoberajú podrobnejšie.

Ďalšie informácie o Common Data Model a Common Data Model štandardnom priečinku nájdete v nasledujúcich článkoch: