Treballar amb qualsevol dada

El Microsoft Dataverse proporciona una abstracció que permet treballar amb qualsevol tipus de dades, incloent-hi relacionals, no relacionals, imatges, fitxers, cerca relativa, o llac de dades. No cal entendre el tipus de dades perquè el Dataverse exposa un conjunt de tipus de dades que us permeten crear el model. El tipus d'emmagatzematge està optimitzat per al tipus de dades triat.

Les dades es poden importar i exportar fàcilment amb fluxos de dades, Power Query i Azure Data Factory. Els clients del Dynamics poden utilitzar el servei d'exportació de dades.

El Dataverse també té un connector per al Power Automate i l'Azure Logic Apps que es pot utilitzar amb centenars d'altres connectors d'aquests serveis per a serveis locals, d'infraestructura com a servei (IaaS), plataforma com a servei (PaaS) o programari com a servei (SaaS). Això inclou fonts de l'Azure, Microsoft 365, Dynamics 365, SAP ERP, Salesforce, Amazon Redshift, Access, Excel, text/CSV, llistes del SharePoint, bases de dades de l'SQL Server, Oracle, MySQL, PostgreSQL, Blockchain i Azure Synapse Analytics.

Model de dades comú

Si mai heu hagut d'incorporar dades de diversos sistemes i aplicacions, ja sabeu el que és una tasca cara i que consumeix temps. Sense poder compartir i comprendre les mateixes dades fàcilment, cada projecte d'integració d'aplicacions o dades requereix una implementació personalitzada.

El Common Data Model proporciona una arquitectura de referència destinada a agilitzar aquest procés proporcionant un llenguatge de dades compartit per a les aplicacions de negoci i d'anàlisi que s'utilitzaran. El sistema de metadades del Common Data Model permet que les dades es puguin compartir entre aplicacions i processos empresarials, com ara el Power Apps, el Power BI, el Dynamics 365 i l'Azure.

El Common Data Model inclou un conjunt d'esquemes de dades ampliable i extensible que Microsoft i els seus associats han publicat. Aquesta col·lecció d'esquemes predefinits inclou taules, atributs, metadades semàntiques i relacions. Els esquemes representen conceptes i activitats utilitzats habitualment, com ara Compte i Campanya, per simplificar la creació, l'agregació i l'anàlisi de les dades.

Els esquemes del Common Data Model es poden utilitzar per informar la creació de taules al Dataverse. Aleshores les taules resultants seran compatibles amb les aplicacions i les anàlisis adreçades a aquesta definició del Common Data Model.

La imatge següent mostra alguns elements de les taules estàndard del Common Data Model. 

Taules

Al Dataverse, les taules s'utilitzen per modelar i administrar dades empresarials. Per augmentar la productivitat, el Dataverse inclou un conjunt de taules conegudes com a taules estàndard. Aquestes taules estan dissenyades d'acord amb les pràctiques recomanades per capturar els conceptes i escenaris més habituals d'una organització. Les taules estàndards s'adhereixen al Common Data Model.

Un conjunt de taules que s'utilitzen comunament entre sectors, com Usuari i Equip, s'inclouen al Dataverse i es coneixen com a taules estàndard. Aquestes taules de fàbrica també es poden personalitzar, com ara incloure columnes addicionals. A més, podeu crear fàcilment les vostres pròpies taules personalitzades al Dataverse.

Columnes

Les columnes defineixen els elements de dades individuals que es poden utilitzar per emmagatzemar dades en una taula. De vegades, els desenvolupadors anomenen atributs els camps. Una taula que representi un curs universitari podria contenir columnes com "Nom", "Ubicació", "Departament", "Alumnes registrats", i així successivament.

Les columnes poden tenir diferents tipus de dades, com ara números, cadenes de caràcters, dades digitals, imatges i fitxers. No cal mantenir les dades relacionals i no relacionals separades artificialment si formen part del mateix procés de negoci o flux. El Dataverse emmagatzema les dades en el millor tipus d'emmagatzematge per al model creat.

Cadascuna d'aquestes columnes es pot associar amb un dels molts tipus de dades compatibles amb el Dataverse.

Més informació: Tipus de columnes

Relacions

Les dades d'una taula sovint es relacionen amb les dades d'una altra taula. Les relacions de taula defineixen com es poden relacionar les files entre elles en el model del Dataverse.

El Dataverse proporciona dissenyadors visuals fàcils d'utilitzar per definir els diferents tipus de relacions d'una taula a una altra (o entre una taula i ella mateixa). Cada taula pot tenir una relació amb més d'una taula, i cada taula pot tenir més d'una relació amb una altra taula.

Els tipus de relacions són:

• Diversos a un: en aquest tipus de relació, molts registres de la taula A es poden associar amb un registre de la taula B. Per exemple, una classe d'alumnes té un sol aula.

• Un a diversos: en aquest tipus de relació, un registre de la taula B es poden associar amb molts registres de la taula A. Per exemple, un únic professor pot ensenyar a moltes classes.

• Diversos a diversos: en aquest tipus de relació, cada registre de la taula A pot coincidir amb més d'un registre de la taula B i viceversa. Per exemple, els alumnes assisteixen a moltes classes i cada classe pot tenir diversos alumnes.

Com que les relacions de diversos a un són més habituals, el Dataverse proporciona un tipus específic de dades anomenat cerca, que no només facilita la definició d'aquesta relació sinó que afegeix productivitat per a la creació de formularis i aplicacions.

Per obtenir més informació sobre la creació de relacions de taula, vegeu Crear una relació entre taules.

Les organitzacions han de complir diferents normatives per garantir la disponibilitat de l'historial d'interacció amb els clients, els registres d'auditoria, els informes d'accés i els informes de seguiment d'incidents de seguretat. Les organitzacions poden voler fer el seguiment dels canvis a les dades del Dataverse per motius de seguretat i anàlisi.

El Dataverse proporciona una capacitat d'auditoria on els canvis a les taules i les dades d'atributs d'una organització es poden reajustar amb el temps per utilitzar-los en anàlisi i informes. L'auditoria és compatible amb totes les taules i atributs personalitzats i la majoria de les taules i atributs personalitzables. L'auditoria no s'admet als canvis de metadades, operacions de recuperació, operacions d'exportació o durant l'autenticació. Per obtenir informació sobre com configurar l'auditoria, aneu a Gestiona l'auditoria Dataverse.

El Dataverse admet l'anàlisi proporcionant la capacitat de triar taules per executar-hi models d'aprenentatge automàtic. Té una capacitat d'IA integrada a través de l'AI Builder.

Cercar

El Dataverse proporciona tres maneres de consultar files:

• Cerca del Dataverse

• Cerca ràpida (una sola taula o diverses taules)

• Cerca avançada

Nota

La cerca ràpida en diverses taules també s'anomena cerca categoritzada.

Per obtenir més informació, vegeu Comparar cerques.

Cerca del Dataverse

La cerca al Dataverse proporciona resultats ràpids i complets de diverses taules, en una sola llista, ordenats per rellevància. Utilitza un servei de cerca dedicat extern al Dataverse (amb tecnologia de l'Azure) per impulsar el rendiment de cerca.

La cerca al Dataverse comporta les millores i els beneficis següents:

• Millora el rendiment amb la indexació externa i la tecnologia de cerca de l'Azure.

• Troba coincidències amb qualsevol paraula en el terme de cerca en qualsevol columna de la taula, en comparació amb la cerca ràpida on totes les paraules del terme de cerca s'han de trobar en una columna.

• Troba coincidències que inclouen paraules d'inflexió, com seqüència, seqüenciació o seqüenciat.

• Retorna els resultats de totes les taules de la cerca en una sola llista ordenada per rellevància, de manera que com millor sigui la coincidència, més amunt apareixerà el resultat a la llista. Una coincidència té una rellevància més alta si es troben més paraules del terme de cerca pròximes entre elles. Com més petita sigui la quantitat de text on s'han trobat les paraules de cerca, més alta serà la rellevància. Per exemple, si trobeu les paraules de cerca en un nom i una adreça d'empresa, és possible que sigui una millor coincidència que no pas trobar les mateixes paraules en un article llarg, molt allunyades entre sí.

• Ressalta les coincidències a la llista de resultats. Quan un terme de cerca coincideix amb un terme en una fila, el terme apareix com a text en negreta i cursiva als resultats de la cerca.

Per obtenir més informació sobre la cerca al Dataverse, vegeu Ús de la cerca al Dataverse per cercar files.

Cerca ràpida

El Dataverse inclou la capacitat de trobar files ràpidament i té enfocaments que només cercaran un tipus de taula, com ara el client, o s'utilitzaran per cercar en diversos tipus de taules alhora, com ara contactes, usuaris, clients, etc.

S'utilitza la cerca ràpida d'una única taula per trobar les files de només un tipus. Aquesta opció de cerca està disponible des d'una visualització.

La cerca ràpida en diverses taules (cerca categoritzada) també s'utilitza per trobar files, però les trobarà en diferents tipus de taules, com ara comptes o contactes.

Llac de dades

El Dataverse admet la replicació contínua de les dades de la taula a l'Azure Data Lake Storage, que després es pot utilitzar per executar anàlisis com informes del Power BI, aprenentatge automàtic, emmagatzematge de dades i altres processos d'integració.

Aquesta característica està dissenyada per a l'anàlisi de dades massives empresarials. És rendible, escalable, té característiques d'alta disponibilitat i recuperació de desastres, i permet un rendiment d'anàlisi punter.

Les dades s'emmagatzemen en el format del Common Data Model, que proporciona coherència semàntica entre aplicacions i implementacions. Les metadades estandarditzades i les dades autodescriptives en el Common Data Model faciliten el descobriment i la interoperabilitat de les metadades entre productors i consumidors de dades, com ara el Power BI, Data Factory, Azure Databricks i l'Aprenentatge automàtic de l'Azure.

Consulteu també

Importació i exportació de dades

Nota

Ens podeu dir quines són les vostres preferències d'idioma per a la documentació? Responeu una breu enquesta. (tingueu en compte que l'idioma de l'enquesta és l'anglès)

Trigareu uns set minuts a completar l'enquesta. No es recopilen dades personals (declaració de privadesa).