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Imaginez une société de services publics qui a du mal à suivre la croissance des volumes de données et qui souhaite intégrer des technologies de réseau intelligent. Comment Microsoft Dataverse permet de relever ces défis ?
En se mettant à l’échelle pour s’adapter à de gros volumes de données et en permettant une intégration facile aux systèmes de réseau intelligent.
En exigeant une configuration manuelle des tables et des relations pour organiser efficacement les données.
En proposant des outils de base de données traditionnels pour le développement d’applications gourmandes en codage.
Un utilisateur métier doit importer des enregistrements client dans une table Dataverse à l’aide de l’Assistant Importation de données. Quelle est la première étape qu’il doit suivre ?
Sélectionner la table où les données sont stockées
Mapper les colonnes du fichier source aux champs de la table Dataverse
Valider les données pour identifier les erreurs ou incohérences
Quel est l’un des principaux avantages de l’utilisation de règles métier dans Dataverse ?
Elles permettent aux utilisateurs d’appliquer une logique sans codage personnalisé.
Elles sont applicables uniquement aux applications pilotées par modèle.
Elles nécessitent Power Fx pour l’implémentation.
Un étudiant affine une table Dataverse créée avec Copilot. Il souhaite ajouter une nouvelle colonne pour « priorité » et redéfinir le format de la colonne « date d’échéance » sur Date et heure. Comment peut-il y parvenir ?
En utilisant des invites en langage naturel comme « Ajouter une colonne pour la priorité » et « Redéfinir le format de la colonne de date d’échéance sur Date et heure ».
En modifiant manuellement la structure de table dans le back-end Dataverse.
En exportant la table vers Excel, en y apportant des modifications et en la réimportant.
Vous devez répondre à toutes les questions avant de vérifier votre travail.
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