डेटा स्रोत ओवरव्यू
Dynamics 365 Customer Insights - Dataको कॉन्फ़िगर करने के लिए, सबसे पहले प्रोसेसिंग के लिए स्रोत डेटा लाएँ। Customer Insights - Data विभिन्न स्रोतों से डेटा कनेक्ट करने और प्राप्त करने के लिए कई प्रकार के डेटा कनेक्टर उपलब्ध कराता है।
यह आलेख उन विकल्पों का वर्णन करता है जो डेटा अंतर्ग्रहण प्रदर्शन को प्रभावित कर सकते हैं।
डेल्टा प्रारूप
डेल्टा डेटा प्रारूप ग्राहक अंतर्दृष्टि - डेटा द्वारा उपयोग किया जाने वाला मूल प्रसंस्करण प्रारूप है। यदि आप डेल्टा प्रारूप में स्रोत डेटा प्रदान कर सकते हैं, तो इसके कई फायदे हैं।
- Customer Insights - Dataके साथ बेहतर दक्षता: डेल्टा प्रारूप का उपयोग आंतरिक रूप से किया जाता है। Customer Insights - Data
- तेज़ डेटा अंतर्ग्रहण: डेल्टा प्रारूप तेज़ डेटा स्थानांतरण के लिए बेहतर संपीड़न प्रदान करता है।
- तेज़ एकीकरण: डेल्टा टाइम ट्रैवल सुविधा के साथ, ग्राहक अंतर्दृष्टि - डेटा पूरे डेटा सेट को फिर से संसाधित करने के बजाय केवल परिवर्तित डेटा को एकीकृत करता है। ... वृद्धिशील एकीकरण के लिए यह आवश्यक है कि एकीकरण के लिए सभी डेटा इनपुट डेल्टा प्रारूप में हों।
- डेटा भ्रष्टाचार संबंधी समस्याओं में कमी: CSV जैसे पुराने प्रारूपों के कारण होने वाले भ्रष्ट विभाजनों और सामान्य डेटा भ्रष्टाचार संबंधी समस्याओं को कम करता है।
- अधिक विश्वसनीय डेटा प्रबंधन डिज़ाइन: डेल्टा प्रारूप को मैनिफ़ेस्ट, स्कीमा और विभाजन फ़ाइलों के लिए मैन्युअल अपडेट की आवश्यकता नहीं होती है।
- उच्च डेटा वैधता: डेल्टा प्रारूप स्पार्क में परमाणुता, संगति, अलगाव, स्थायित्व (ACID) लेनदेन और अलगाव स्तर प्रदान करता है।
आप डेल्टा प्रारूप का उपयोग निम्नलिखित कनेक्टरों के साथ कर सकते हैं:
डेटा स्रोत अनुलग्नक या आयात
अपने डेटा को अंतर्ग्रहण करने का तरीका चुनते समय एक महत्वपूर्ण बात यह है कि क्या कनेक्टर डेटा से जुड़ता है या डेटा की प्रतियां बनाता है। Customer Insights - Data डेटा को संलग्न करने की अनुशंसा की जाती है क्योंकि जब डेटा को संसाधित करने का समय आता है तो डेटा तक सीधे पहुंच बनाई जाती है। डेटा की प्रतिलिपि बनाने से डेटा अद्यतन होने में विलम्ब होता है।
निम्नलिखित डेटा कनेक्टर आपके डेटा से जुड़ते हैं।
- Azure डेटा लेक डेल्टा टेबल
- Azure Data Lake Storage सामान्य डेटा मॉडल तालिकाएँ
- Microsoft Dataverse
- Azure Synapse Analytics (पूर्वावलोकन)
यदि आप संलग्न कनेक्टरों में से किसी एक का उपयोग नहीं कर सकते हैं, तो किसी एक कनेक्टर Power Query के साथ डेटा कॉपी करें। Power Query डेटा को रूपांतरित करने का एक उपयोगी तरीका प्रदान करता है।
डेटा प्रोफाइलिंग
जब डेटा डाला जाता है, तो ग्राहक अंतर्दृष्टि - डेटा कुछ बुनियादी डेटा प्रोफाइलिंग करता है जैसे कि किसी कॉलम में दोहराए गए मानों की आवृत्ति। आप अपने डेटा को समझने और समस्याओं का समाधान करने के लिए प्रोफ़ाइल डेटा का उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप स्तंभ FullName पर मिलान कर रहे हैं, तो डेटा प्रोफ़ाइल आपको यह पता लगाने में मदद कर सकता है कि "अपना नाम दर्ज करें" का डिफ़ॉल्ट मान 10K पंक्तियों पर दिखाई देता है। इस मान पर मिलान करने से 10K पंक्तियाँ मेल खाएँगी, जो नहीं मिलनी चाहिए। जब आप अपने Azure Data Lake, Delta तालिकाएँ, या Azure Synapse डेटा स्रोत जोड़ते हैं, तो आप अधिक स्तंभों के लिए डेटा प्रोफ़ाइलिंग सक्षम कर सकते हैं.
डेटा को इन्जेक्ट करने के बाद, डेटा प्रोफाइलिंग के परिणाम देखें:
डेटा>तालिकाएँ पर जाएँ और एक तालिका चुनें। किसी फ़ील्ड के लिए सारांश आइकन चुनें, जैसे DateOfBirth.
किसी भी त्रुटि या लुप्त मान के लिए विवरण देखें.
डेटा स्रोत पृष्ठ
डेटा स्रोत पृष्ठ डेटा स्रोतों को दो खंडों में सूचीबद्ध करता है:
- मेरे द्वारा प्रबंधित: Power Platform डेटा प्रवाह केवल आपके द्वारा बनाया और प्रबंधित किया जाता है। अन्य उपयोगकर्ता केवल इन डेटा प्रवाहों को देख सकते हैं, लेकिन उन्हें संपादित, ताज़ा या हटा नहीं सकते।
- अन्य द्वारा प्रबंधित: Power Platform अन्य व्यवस्थापकों द्वारा बनाए गए डेटा प्रवाह. आप केवल उन्हें देख सकते हैं. इसमें किसी भी सहायता के लिए संपर्क करने हेतु डेटाफ्लो के स्वामी की सूची दी गई है।
नोट
सभी तालिकाओं को अन्य उपयोगकर्ताओं द्वारा देखा और उपयोग किया जा सकता है। जबकि डेटा स्रोतों का स्वामित्व उस उपयोगकर्ता के पास होता है जिसने उन्हें बनाया है, डेटा अंतर्ग्रहण से परिणामी तालिकाओं का उपयोग Customer Insights - Data के प्रत्येक उपयोगकर्ता द्वारा किया जा सकता है।
