Elegir un almacén de datos
En esta unidad se comparan los almacenes de datos de sus aplicaciones.
Ubicación de los datos
Al diseñar su solución, debería considerar los orígenes de datos existentes para su solución.
Nuevos datos
Si su aplicación va a crear datos que aún no existen, por ejemplo en situaciones en las que el proceso de negocio existente se ha realizado en papel, recomendamos que almacene los datos en Dataverse.
Leer/escribir desde un sistema existente
Los datos que leen/escriben en un sistema existente son un tipo de datos en el que se necesita recuperar la información más reciente de una base de datos o sistema existente. En estos casos, los datos deben solicitarse en el momento en que se necesiten.
Hacer una copia de los datos existentes
En situaciones en las que los datos originales nunca deben modificarse o sobrescribirse, puede copiar los datos a otro almacén de datos, como Dataverse. Este enfoque garantiza que los datos del sistema original no cambien pero que su aplicación pueda trabajar con ellos. Este escenario es habitual cuando trabaja con datos en sistemas contables y relacionados con los ingresos.
Dónde almacenar datos
El modelado de datos en Microsoft Power Platform debe analizar la imagen completa de la arquitectura de datos e incluir una visión lógica de los datos de Dataverse, lagos de datos y orígenes externos mediante conectores.
Dataverse
Dataverse abstrae sus aplicaciones de cómo se almacenan los datos. A los datos de Dataverse se accede a través de las API de REST. Actualmente, las tablas de Dataverse son tablas relacionales. Dataverse almacena sus datos en diversos almacenes y formatos:
- Grupos elásticos de Microsoft Azure SQL Database
- Microsoft Azure Cosmos DB
- Microsoft Azure Storage
- Microsoft Azure Data Lake Storage en las carpetas de Common Data Model
Datos existentes
Las aplicaciones de Power Apps tienen tres formas de utilizar los datos existentes:
- Connector: un conector permite a la aplicación conectarse a varios sistemas y orígenes, como SharePoint, SQL Server o Microsoft 365, y recuperar datos directamente de ellos o guardarlos en ellos.
- Flujos de datos: los flujos de datos extraen, transforman y cargan datos de otro sistema en Dataverse o Azure Data Lake Storage. A diferencia de un conector, captura datos en un lote programado. En lugar de simplemente recuperar los datos tal como están del origen de datos, puede utilizar Microsoft Power Query Online para manipular, depurar y transformar los datos antes de guardarlos en el almacenamiento de destino.
- Tablas virtuales: una tabla virtual es una tabla personalizada en Dataverse que contiene datos de un origen de datos externo. Las tablas virtuales aparecen en su aplicación para los usuarios como filas de tablas normales, pero contienen datos que provienen de una base de datos externa, como la base de datos de Azure SQL. Las tablas virtuales ya no son de solo lectura, y las aplicaciones pueden crear y escribir datos en tablas virtuales.
Seleccionar dónde almacenar datos
Para seleccionar dónde almacenar los datos para su solución, considere estas recomendaciones:
- Dataverse: para los datos transaccionales que sus aplicaciones van a consumir y manipular.
- Azure Data Lake: para datos de otros sistemas, enfocados en la lectura e incorporados a una estructura de Common Data Model.
- Conectores: para dejar los datos existentes donde están y acceder a otros servicios que hagan que sus datos estén disponibles.