Споделяне чрез

Подготовка на данни за самообслужване с потоци от данни

  • Статия

Тъй като обемът данни продължава да нараства, нараства и предизвикателството за оформянето на тези данни в добре структурирана, действаща информация. Искате данни, които са готови за приложения, ИИ натоварвания или анализи, за да можете бързо да превърнете обемите от данни в полезни данни. С предварителна подготовка на данните за самообслужване в портал на Power Apps можете да трансформирате и зареждате данни към Microsoft Dataverse или акаунт на вашата организация в Azure Data Lake Storage Gen2 само с няколко щраквания.

Потоците от данни са въведени , за да помогнат на организациите да обединят данните от различни източници и да ги подготвят за потребление. Можете лесно да създавате потоци от данни, като използвате познати инструменти за самообслужване за поглъщане, преобразуване, интегриране и обогатяване на големи данни. Когато създавате поток от данни, ще дефинирате източник на данни връзки, логика на ETL (извличане, преобразуване, зареждане) и местоназначение, за да заредите получените данни. Веднъж създаден, можете да конфигурирате графика за обновяване на потока от данни, за да посочите колко често трябва да се изпълнява. В допълнение новият модел, задвижван от изчисления, прави процеса на подготовка на данни по-управляем, по-детерминиран и по-малко тромав за клиентите на потока от данни. С потоци от данни задачи, които някога са изисквали ИТ организация за създаване и надзор (и много часове или дни за завършване), сега могат да се обработват с няколко щраквания от хора, които дори не са специалисти по отношение на данните, например създатели на приложения, бизнес анализатори и създатели на отчети.

Потоците от данни съхраняват данни в таблици. Таблицата е набор от редове, използвани за съхранение на данни, подобно на това как таблицата съхранява данни в база данни. Клиентите могат да дефинират персонализирана схема на таблица или да използват стандартните таблици на Common Data Model. Общият модел на данни е споделен език за данни, който бизнес и аналитичните приложения могат да използват. Системата за метаданни на Общия модел на данни дава възможност за съгласуваност на данните и има значение за приложенията и бизнес процесите, като Power Apps, Power BI, някои приложения на Dynamics 365 (базирани на модела приложения) и Azure, които съхраняват данни в съответствие с Общия модел на данни. След това получените таблици от потока от данни могат да се съхраняват в едно от следните:

  • Dataverse. Позволява ви да съхранявате защитено и да управлявате данни, които се използват от бизнес приложения, създадени с помощта на Power Apps и Power Automate.

  • Azure Data Lake Storage Gen2. Позволява ви да си сътрудничите с хора от вашата организация, които използват Power BI, Azure Data и ИИ услуги или персонализирани приложения за бизнес, които четат данни от хранилището. Потоци от данни, които зареждат данни в акаунт в Azure Data Lake Storage Gen2 и съхраняват данни в папки на Общ модел на данни. Папки на Общ модел на данни съдържат схематизирани данни и метаданни в стандартизиран формат, за да се улесни обменът на данни и да се даде възможност за пълна оперативна съвместимост между услугите, които произвеждат или консумират данни, съхранявани в акаунта на организацията в Azure Data Lake Storage като споделен слой за съхранение.

Можете да използвате потоци от данни, за да поглъщате данни от голям и нарастващ набор от поддържани локални и облачни източници на данни, включително Excel, Azure SQL база данни, SharePoint, Azure Data Explorer, Salesforce, база данни Oracle и други.

След като изберете източник на данни, можете да използвате изживяването с минимален код/без код на Power Query, за да преобразувате данните и да ги нанесете към стандартни таблици в Common Data Model или да създадете персонализирани таблици. Напредналите потребители могат директно да редактират M-езика на потока данни, за да персонализират напълно потоците от данни, подобно на изживяването в Power Query, който милиони потребители на Power BI Desktop и Excel вече познават.

След като създадете и запазите поток от данни, ще трябва да го стартирате в облака. Можете да изберете да задействате поток от данни, който да се изпълнява ръчно или да планирате честотата за услугата за поток от данни на Power Platform, за да го стартирате за вас. Когато потокът от данни завърши изпълнение, неговите данни са достъпни за използване. За да получите данни за потока от данни, заредени в Dataverse, конекторът на Common Data Service може да се използва в Power Apps, Power Automate, Excel и всички други приложения, които поддържат конектор на Dataverse. За да получите от потоци от данни, съхранени в акаунта на организацията в Azure Data Lake Storage Gen2, можете да използвате конектор за Power Platform за поток на данни в Power BI Desktop или да използвате файловете директно в хранилището.

Как да използвате потоци от данни

Предишният раздел предостави информация за технологията на потоците от данни. В този раздел получавате насоки за това как потоците от данни могат да се използват в организация.

Бележка

Трябва да имате платен план за Power Apps, за да използвате потоци от данни, но не се таксувате отделно за използването на потоци от данни.

Зареждане на данни в Dataverse

Потоците от данни могат да се използват за попълване на таблици в Common Data Service, които след това да се използват в приложения на Power Apps. С няколко щраквания можете да интегрирате данни от онлайн и локални източници на данни.

Разширете общия модел на данни за вашите бизнес нужди

За организации, които искат да разширят и надграждат Common Data Model, потоците от данни дават възможност на специалистите по бизнес разузнаване да персонализират стандартните таблици или да създадат нови. Този подход за самообслужване за персонализиране на модела на данни след това може да се използва с потоци от данни за изграждане на табла на Power BI, които са пригодени за организация.

Разширете възможностите си с Azure Data и ИИ услуги

Потоците от данни на Power Platform могат да бъдат конфигурирани да съхраняват данни от потока на данни в акаунта на организацията ви в Azure Data Lake Storage Gen2. Когато дадена среда е свързана с хранилището за необработени данни на вашата организация, специалистите и разработчиците на данни могат да използват мощни продукти на Azure, като Azure Machine Learning, Azure Databricks, Azure Data Factory и други.

За повече информация за интегриране на Azure Data Lake Storage Gen2 и потоци от данни, включително как да създадете потоци от данни, които се намират в Azure Data Lake на вашата организация, вижте Свързване на Azure Data Lake Storage Gen2 за съхранение на поток от данни.

Обобщение на подготовката на данните за самообслужване за големи данни в Power Apps

Има множество сценарии и примери, при които потоците от данни могат да ви позволят да получите по-добър контрол, както и по-бърза информация, от вашите бизнес данни. Други хора във вашата организация могат да използват потоци от данни чрез Dataverse, конекторът на Power Platform за поток на данни в Power BI или чрез директен достъп до папката за данните на потока в Common Data Service в акаунта на организацията в Azure Data Lake Storage Gen2. Като се използва стандартен модел (схема) за данни, дефиниран от Common Data Model, бизнес приложенията могат да зависят от схемата на таблица и да бъдат абстрахирани от това как са създадени данните или от които източник на данни. Когато потокът от данни завърши планирано изпълнение, данните са готови за моделиране и създаване на приложения, потоци или аналитични данни на BI за много кратък период, което преди отнемаше месеци или повече за създаване.

Стандартизираният формат на общия модел на данни позволява на хората от вашата организация да създават приложения, които генерират бързи, лесни и автоматични визуализации и отчети. Те включват, но не се ограничават до:

  • Нанасяне на вашите данни от различни източници към стандартни таблици в Common Data Model, за да се унифицират данните и да се използва известната схема за задвижване на приложения, които се предлагат предварително подготвени.

  • Създайте собствени потребителски таблици за обединяване на данни във вашата организация.

  • Създаване на отчети на и табла за управление на Power BI, които използват данни от потока на данни.

  • Създайте интеграция с Azure Data и ИИ услуги чрез акаунта на организацията ви в Azure Data Lake Storage Gen2.

Следващи стъпки

Тази статия предостави преглед на подготовката на данните за самообслужване в портал на Power Apps и начините, по които можете да го използвате. Следните теми обхващат повече подробности за често срещаните сценарии за използване на потоци от данни:

За повече информация относно Power Query и планирано обновяване можете да прочетете тези статии:

За повече информация относно общия модел на данни можете да прочетете статията за общ преглед:

Бележка

Можете ли да ни споделите повече за езиковите си предпочитания за документацията? Попълнете кратко проучване. (имайте предвид, че това проучване е на английски език)

Проучването ще отнеме около седем минути. Не се събират лични данни (декларация за поверителност).