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Behandeln von Erfassungsfehlern oder beschädigten Daten

Hinweis

Am 1. September 2023 haben wir Dynamics 365 Marketing und Dynamics 365 Customer Insights zusammengeführt und umbenannt. Dynamics 365 Marketing heißt jetzt Dynamics 365 Customer Insights - Journeys. Dynamics 365 Customer Insights heißt jetzt Dynamics 365 Customer Insights - Data. Weitere Informationen finden Sie unter häufig gestellte Fragen zu Dynamics 365 Customer Insights.

In diesem Artikel werden häufige Gründe für Datenerfassungsfehler oder beschädigte Daten bei der Verwendung von Azure Data Lake Storage oder Power Query in Microsoft Dynamics 365 Customer Insights - Data vorgestellt.

Erfassungsfehler oder beschädigte Daten mit Azure Data Lake Storage

Während der Datenerfassung sind einige der häufigsten Gründe, warum ein Datensatz als beschädigt betrachtet werden kann:

Schema- oder Datentypkonflikt

Wenn die Daten nicht dem Schema entsprechen, wird der Erfassungsprozess mit Fehlern abgeschlossen.

Um dieses Problem zu beheben, korrigieren Sie entweder die Quelldaten oder das Schema, und erfassen Sie die Daten erneut.

Partitionsdateien fehlen

  • Wenn der Erfassungsprozess ohne beschädigte Datensätze erfolgreich ist, Sie aber keine Daten sehen können, bearbeiten Sie Ihre model.json oder manifest.json Datei, um sicherzustellen, dass Partitionen angegeben sind. Aktualisieren Sie dann die Datenquelle.

  • Wenn die Datenerfassung zur gleichen Zeit erfolgt, zu der Datenquellen während einer automatischen Zeitplanaktualisierung aktualisiert werden, sind die Partitionsdateien möglicherweise leer oder für den Systemprozess nicht verfügbar. Um den Upstream Aktualisierungszeitplan anzupassen, ändern Sie den Systemaktualisierungszeitplan oder den Aktualisierungszeitplan für die Datenquelle. Richten Sie die Zeitsteuerung so aus, dass nicht alle Aktualisierungen gleichzeitig erfolgen.

Datetime-Felder weisen das falsche Format auf.

Die datetime Felder in der Tabelle weisen nicht das Iso 8601- oder en-US -Format auf. Das Standardformat datetime in Dynamics 365 Customer Insights - Data ist en-US. datetime Alle Felder in einer Tabelle sollten das gleiche Format aufweisen. Customer Insights unterstützt andere Formate, sofern Anmerkungen oder Merkmale auf Quell- oder Tabellenebene im Modell oder manifest.json vorgenommen werden. Zum Beispiel:

Model.json

  "annotations": [
    {
      "name": "ci:CustomTimestampFormat",
      "value": "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss:SSS"
    },
    {
      "name": "ci:CustomDateFormat",
      "value": "yyyy-MM-dd"
    }
  ]   

In einer manifest.json-Datei kann das datetime Format auf Tabellen- oder Attributebene angegeben werden. Verwenden Sie "exhibitsTraits" auf Tabellenebene in der Tabelle in *.manifest.cdm.json , um das datetime Format zu definieren. Verwenden Sie "appliedTraits" auf Attributebene im -Attribut in tablename.cdm.json.

Manifest.json auf Tabellenebene

"exhibitsTraits": [
    {
        "traitReference": "is.formatted.dateTime",
        "arguments": [
            {
                "name": "format",
                "value": "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss"
            }
        ]
    },
    {
        "traitReference": "is.formatted.date",
        "arguments": [
            {
                "name": "format",
                "value": "yyyy-MM-dd"
            }
        ]
    }
]

table.json auf Attributebene

   {
      "name": "PurchasedOn",
      "appliedTraits": [
        {
          "traitReference": "is.formatted.date",
          "arguments" : [
            {
              "name": "format",
              "value": "yyyy-MM-dd"
            }
          ]
        },
        {
          "traitReference": "is.formatted.dateTime",
          "arguments" : [
            {
              "name": "format",
              "value": "yyyy-MM-ddTHH:mm:ss"
            }
          ]
        }
      ],
      "attributeContext": "POSPurchases/attributeContext/POSPurchases/PurchasedOn",
      "dataFormat": "DateTime"
    }

Erfassungsfehler oder beschädigte Daten mit Power Query

Der Datentyp stimmt nicht mit den Daten überein.

Der häufigste Datentypkonflikt tritt auf, wenn ein Datumsfeld nicht auf das richtige Datumsformat festgelegt ist.

Um das Problem zu beheben, beheben Sie die Daten an der Quelle, und erfassen Sie sie erneut. Oder beheben Sie die Transformation in Customer Insights – Data. So beheben Sie die Transformation:

  1. Wechseln Sie zu Datenquellen>.
  2. Wählen Sie neben der Datenquelle mit den beschädigten Daten bearbeiten aus.
  3. Wählen Sie Weiter aus.
  4. Wählen Sie jede der Abfragen aus, und suchen Sie nach den falschen Transformationen, die in den Schritten Angewendet angewendet wurden, oder nach den date Spalten, die nicht mit einem Datumsformat transformiert wurden.
  5. Ändern Sie den Datentyp so, dass er den Daten ordnungsgemäß entspricht.
  6. Klicken Sie auf Speichern. Diese Datenquelle wird aktualisiert.

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