Del via

Analysér og automatiser forretningsdata med Dataverse SDK til Python

Dataverse SDK til Python er en omfattende værktøjspakke, der gør det muligt for professionelle udviklere og datateknikere at låse op for avanceret analyse, automatisering og innovation i Microsoft Dataverse. Udviklere kan bruge SDK'et til at bygge skalerbare og sikre virksomhedsprogrammer og orkestrere agentiske arbejdsprocesser. Datateknikere og analytikere kan bruge velkendte Python-værktøjer – f.eks. Pandas, Jupyter-notesbøger og biblioteker til maskinel indlæring – til at oprette analysemodeller og simuleringsmodeller og operationalisere AI-drevet indsigt. Dette SDK bygger bro over kløften mellem datastyring i virksomhedsklassen og Fleksibiliteten i Python, fremskynder tids-til-værdi og skaber et dynamisk udviklerøkosystem.

Tips

Denne artikel indeholder et eksempelscenarie og et arkitektonisk overblik over, hvordan Dataverse SDK til Python muliggør datadrevet innovation. Denne løsning er et generelt eksempel, der kan tilpasses forskellige brancher og use cases.

Start med at se introduktionsvideoen om brug af Dataverse SDK til Python med forretningsdata.

Arkitekturdiagram

Diagram over arbejdsprocessen for Dataverse SDK, der viser dataudtrækning til Pandas, sprogmodelopgaver, Jupyter Notebook og outputvisualisering.

Workflow

Den typiske arbejdsproces til udnyttelse af Dataverse-forretningsdata ved hjælp af Python omfatter:

  1. Opret forbindelse til dataverse: Du kan få sikker adgang til virksomhedsdata ved hjælp af SDK'et.
  2. Udtræk og transformér: Indlæs tabeller i Pandas DataFrames til rengøring, funktionskonstruktion og udforskningsanalyse.
  3. Vurderingsmodellering: Anvend algoritmer til maskinel indlæring (f.eks. klassificering, regression) til at evaluere forretningsscenarier, forudsige resultater og identificere tendenser.
  4. Tilbageskrivning til Dataverse: Send AI-genererede vurderinger til Dataverse-tabeller for dashboards og rapportering.
  5. Regeringsførelse: Sørg for, at alle arbejdsprocesser overholder virksomhedens standarder for sikkerhed og styring.

Scenariedetaljer

Denne arkitektur understøtter en lang række scenarier og use cases på tværs af brancher.

Udviklerscenarie

En Python-udvikler bygger et medarbejder onboardingsystem til Fabrikam Enterprises ved at oprette tabeller med medarbejderoplysninger, afdelingsreference og onboarding af anmodningsstatus. Ved hjælp af SDK'et definerer de skemaer, tilføjer kolonner og relationer og bruger oprettelse, læsning og opdatering af API'er til at oprette og redigere poster – alt sammen samtidig med at sikkerhed og styring på virksomhedsniveau bevares.

Scenarie for dataforsker

En dataforsker bruger Python-værktøjer som Jupyter-notesbøger og Visual Studio Code til at udtrække forretningsdata fra Dataverse og forme dem til Pandas DataFrames. Dataforskeren bruger de udtrukne forretningsdata med avancerede analyse- og modeller til maskinel indlæring til risikovurdering, overvågning af serviceniveauaftale (SLA) eller rapportering af overholdelse af angivne standarder. Dataforskeren visualiserer og deler output for at muliggøre hurtig beslutningstagning.

generativ anvendelse af AI

Brug Python-analyser og sprogmodeller til at opsummere kundetendenser eller klassificere segmenter, f.eks. høj værdi eller faldrisiko. Skriv resultaterne tilbage til Dataverse for at aktivere driftsmæssige dashboards og arbejdsprocesser til overholdelse af angivne standarder. Denne fremgangsmåde sikrer, at AI-output gemmes sikkert og styres på virksomhedens dataplatform.

Forudsætninger

Derudover:

  • Integration: Sørg for kompatibilitet med eksisterende etl-pipelines ( Extract, Transform, Load ), automatiseringsværktøjer og politikker for virksomhedsstyring.
  • Skalerbarhed: Design arbejdsprocesser til håndtering af store datasæt og samtidige analyseopgaver.

Overvejelser

Disse overvejelser implementerer søjlerne i Power Platform Well-Architected, et sæt retningslinjer, der forbedrer kvaliteten af en arbejdsbelastning. Få mere at vide i Microsoft Power Platform Well-Architected.

Reliability

  • Robust dataadgang: Understøtter pålidelige handlinger af typen Create, Read, Update og Delete (CRUD) og skemastyring.

  • Automatisering: Aktiverer gentagne, automatiserede arbejdsprocesser til udtrækning, transformation og analyse af data.

  • Driftseffektivitet: Reducerer den manuelle indsats og fremskynder moderniseringen af analyser.

Sikkerhed

  • Rollebaseret adgangskontrol: Gennemtvinger Dataverse-sikkerhedsroller og -politikker for alle datahandlinger.

  • Datastyring: Sikrer overholdelse af virksomhedsstandarder for beskyttelse af personlige oplysninger, overvågningslogføring og kryptering.

Næste trin

  • Download og installér SDK'et fra PyPI. Udforsk GitHub-kildelageret for at få dokumentation, eksempelprojekter og communitybidrag.
  • Begynd at bygge Python-drevne analyser og AI-arbejdsprocesser med Dataverse-data.
  • Del feedback, og deltag i community'et for at hjælpe med at forme fremtiden for Dataverse til Python.

Bidragydere

Microsoft vedligeholder denne artikel. Følgende bidragydere skrev denne artikel.

Hovedforfattere:

  • Last updated on