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Daten exportieren

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Der Zweck des Datenexports in Microsoft Sustainability Manager ist es, die Extraktion und Übertragung von nachhaltigkeitsbezogenen Daten an externe Systeme oder Tools zu ermöglichen. Es lässt zu, dass Organisationen die gesammelten Daten für andere Zwecke als den Sustainability Manager nutzen. Zu den wichtigsten Zwecken des Datenexports in Nachhaltigkeitslösungen gehören:

  • Zusammenarbeit und Aktivität mit Stakeholdern: Organisationen können exportierte Nachhaltigkeitsdaten können mit internen und externen Stakeholdern geteilt werden, einschließlich Investoren, Kunden, Mitarbeitern und Partnern. Diese gemeinsam verwendeten Daten tragen dazu bei, die Aktivität zu fördern, Transparenz zu schaffen und Vertrauen aufzubauen, indem sie den Beteiligten Zugriff auf relevante Nachhaltigkeitsinformationen bieten.

  • Berichterstattung und Einhaltung von Vorschriften: Der Datenexport ermöglicht es Organisationen, angepasste Nachhaltigkeitsberichte zu erstellen, gesetzliche Vorschriften einzuhalten und Stakeholdern gegenüber Transparenz zu schaffen. Exportierte Daten können von Organisationen für externe Reporting Frameworks wie Global Reporting Initiative (GRI), Carbon Disclosure Project (CDP) oder Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) verwendet werden.

  • Datenanalyse und Insights: Organisationen können exportierte Daten mit fortschrittlichen Analyse-Tools und -Methoden weiter analysieren. Durch den Export von berechneten Nachhaltigkeitsdaten können Organisationen wertvolle Einblicke in ihre ökologische und soziale Leistung gewinnen, Trends, Muster und Verkaufschancen erkennen und datengestützte Entscheidungen treffen.

  • Integration mit anderen Systemen: Der Datenexport erleichtert die Integration mit anderen Unternehmenssystemen oder Anwendungen von Dritten. Sie können Nachhaltigkeitsdaten mit Finanz-, Vorgangs- oder Vorratsdaten kombinieren, um einen ganzheitlichen Überblick über die Leistung eines Unternehmens zu erhalten und Abhängigkeiten zu erkennen.

  • Langfristige Datenerhaltung: Der Datenexport ermöglicht es Unternehmen, Datensicherungen oder -archive zur langfristigen Aufbewahrung zu erstellen. Datensicherungen gewährleisten die Kontinuität und Zugänglichkeit der Daten für zukünftige Referenzen, Audits oder historische Analysen.

Herausforderungen

Zu den Herausforderungen des Datenexports bei Nachhaltigkeitslösungen gehören:

  • Sicherstellung der Datenqualität und -konsistenz.
  • Umgang mit Datenschutz- und Sicherheitsbedenken.
  • Erreichen von Standardisierung und Interoperabilität.
  • Verwaltung großer Datenmengen und Verarbeitungszeiten.
  • Aufrechterhaltung von Data-Governance und Compliance.
  • Sicherstellung der richtigen Dateninterpretation und Kontextualisierung.

Methoden

Es gibt sechs empfohlene Methoden für den Export von Daten aus Microsoft Sustainability Manager. In der folgenden Tabelle werden diese Methoden zusammen mit den jeweiligen Designüberlegungen dargestellt.

Methode Beschreibung Einschränkungen Verwenden wenn
Azure Synapse Link for Dataverse Dataverse unterstützt den Export von Daten in den Azure Synapse Workspace unter Verwendung von Azure Data Lake Storage Gen2, was die Speicherung und Analyse von Daten in größerem Umfang ermöglicht. Eine Begrenzung, die Sie bei dieser Option beachten sollten, ist, dass Tabellen, bei denen die Änderungsverfolgung nicht aktiviert ist, für den Export nicht unterstützt werden.

Beispieltabellen: Anhänge und Terminkalender.		 Nützlich für die Analyse von Daten und die angepasste Berichterstattung über die Berichte und Dashboards des Sustainability Manager hinaus.
Azure Data Factory oder Synapse Pipelines Aufbau von nachgelagerten Daten-Pipelines vom Sustainability Manager zu anderen Systemen. Azure Data Factory hat bestimmte Begrenzungen, und die Benutzer erhalten eine Fehlermeldung, wenn diese Grenzen überschritten werden. Zu den spezifischen Begrenzungen gehören die maximale Anzahl von Pipelines, Datasets, Aktivitäten, ausgelösten Pipelines und gleichzeitigen Ausführungen.

Weitere Informationen finden Sie unter Data Factory Service Begrenzungen.		 Nützlich für den Aufbau von Pipelines zum Export von berechneten Daten aus dem Sustainability Manager in andere Systeme und Ziele.
Manuell Manueller Datenexport der ausgewählten Entität in CSV-, XML- oder Excel-Dateien. Speziell für den Excel-Export können Sie nur 10.000 Datensätze auf einmal exportiert werden.

Weitere Informationen finden Sie unter Begrenzungen des Exports.		 Nützlich, wenn Daten an Personen weitergegeben werden müssen, die keine Benutzer des Sustainability Manager sind, und für die Offline-Bearbeitung von Excel- und CSV-Daten.
Exportieren nach Power BI Verbinden Sie Dataverse-Daten mit Power BI, um interaktive Visualisierungen und Berichte zu erstellen. Erfordert Power BI Pro- oder Premium-Lizenz. Microsoft Dataverse Konnektor kann keine elastischen Tabellen lesen.

Der Common Data Service (veralteter Konnektor) ist veraltet und wird nicht empfohlen.		 Wenn Sie mit Dataverse-Daten aussagekräftige Visualisierungen und ausführliche Analyseberichte erstellen müssen.
API-Zugriff Greifen Sie programmatisch über APIs (Beispiel: OData) auf Daten in Dataverse zu und exportieren Sie Daten in einem angepassten Format. Microsoft Power Platform hat Grenzen für die Anzahl der API-Anfragen, die Sie in einem Zeitraum von 24 Stunden stellen können.

Diese Begrenzungen dienen dazu, die Plattform vor übermäßiger Ladung zu schützen.
Weitere Informationen finden Sie unter Dienst-Schutz API Begrenzungen (Microsoft Dataverse)		 Wenn Sie den Datenabruf und die Integration mit externen Systemen automatisieren oder angepasste Anwendungen erstellen müssen, die programmatisch mit Dataverse-Daten interagieren.
Mit Power Automate exportieren Nutzen Sie Power Automate, um Datenexportprozesse zu verschiedenen Zielen zu automatisieren. Es gibt bestimmte Begrenzungen, die auf der Lizenz basieren, und das Szenario ist transaktionsspezifisch und nicht für den Massenexport gedacht.

Für weitere Informationen, gehen Sie zu Begrenzungen und Konfiguration – Power Automate		 Sie müssen sich wiederholende Datenexportaufgaben ohne großen Programmieraufwand automatisieren. Beispiele für sich wiederholende Datenexportaufgaben sind das Versenden von Daten per E-Mail, das Speichern bestimmter Daten auf SharePoint auf der Grundlage eines Szenarios oder das Speichern von Daten auf OneDrive.

Nächste Schritte,