डेटा कहां है?

आप डेटा को तीन अलग-अलग तरीकों से पुनर्प्राप्त और संग्रहीत कर सकते हैं.

नया डेटा यदि आपका अनुप्रयोग ऐसा डेटा बना रहा है जो पहले से कहीं मौजूद नहीं है, जैसे कि उन स्थितियों में जहां कागज़ का उपयोग करके मौजूदा व्यवसाय प्रक्रिया की गई थी, तो हम डेटा को Microsoft Dataverse या SharePoint कस्टम सूची में संग्रहीत करने की सलाह देते हैं.

हम इस विषय पर डेटा मॉडलिंग: अपनी डेटा संरचना डिज़ाइन करना में चर्चा करेंगे.

किसी मौजूदा सिस्टम से पढ़ें/लिखें यह एक प्रकार का डेटा है जहां आपको मौजूदा डेटाबेस या सिस्टम से नवीनतम जानकारी प्राप्त करनी होती है. इन मामलों में, डेटा का अनुरोध उस समय करना होता है जब आपको इसकी आवश्यकता होती है.

डेटा की एक प्रतिलिपि बनाएं उन स्थितियों में जहां मूल डेटा को कभी भी संशोधित या अधिलेखित नहीं किया जाना चाहिए, आप डेटा को किसी अन्य डेटा स्टोर जैसे Dataverse में कॉपी कर सकते हैं. यह सुनिश्चित करता है कि मूल प्रणाली में डेटा नहीं बदला जाएगा, फिर भी आपका अनुप्रयोग इसके साथ काम कर सकता है. लेखा विभाग और राजस्व-संबंधित प्रणालियों में डेटा के साथ काम करते समय यह परिदृश्य आम है.

मौजूदा डेटा तक पहुंचना

Power Apps के साथ बनाए गए अनुप्रयोगों में मौजूदा डेटा का उपयोग करने के दो तरीके होते हैं. एक होता है कनेक्टर का उपयोग करके, जो आपको डेटा स्रोत से सीधे कनेक्ट करने की अनुमति देता है. दूसरा होता है डेटाफ़्लो का उपयोग करके, जो डेटा के स्नैपशॉट की प्रतिलिपि बनाता है.

• एक कनेक्टर का उपयोग: कनेक्टर Power Apps में सुविधा होती है, जहां आप विभिन्न प्रणालियों और स्रोतों से कनेक्ट कर सकते हैं—जैसे कि SharePoint, SQL Server, या Office 365—और सीधे उनसे डेटा पुनर्प्राप्त कर सकते हैं या उनमें डेटा सहेज सकते हैं. और जानकारी: Power Apps के लिए कैनवास-अनुप्रयोग कनेक्टर्स का अवलोकन

• डेटाफ़्लो का उपयोग करना: डेटाफ्लो Power Apps में एक सुविधा है जहां आप किसी अन्य सिस्टम से डेटा को Dataverse या Azure Data Lake storage में निकाल सकते हैं, बदल सकते हैं और लोड कर सकते हैं. किसी कनेक्टर के विपरीत, यह एक अनुसूचित बैच में डेटा प्राप्त करता है. डेटा को डेटा स्रोत से जैसा है वैसे पुनर्प्राप्त करने के बजाय, आप डेटा को लक्ष्य स्टोरेज में संग्रहीत करने से पहले उसमें हेरफेर करने, साफ़ करने और बदलने के लिए Power Query ऑनलाइन का उपयोग कर सकते हैं. और जानकारी: डेटाफ़्लोज़ के साथ स्वयं-सेवा डेटा तैयारी

आपके द्वारा चुनी गई विधि आपके उपयोग मामलों और डेटा को कैसे प्रबंधित करना है उस पर निर्भर करती है. निम्न तालिका तुलना के लिए उपयोग करने के लिए कुछ आइटम को सूचीबद्ध करती है.

आइटम पर तुलना	कनेक्टर	डेटा प्रवाह
डेटा की नवीनता	वास्तविक-समय	स्थैतिक या स्नैपशॉट
दिशा	द्विदिशी	एक दिशा (मूल से Dataverse तक)
मौजूदा डेटा को संशोधित करें?	हां	नहीं
उपयोग मामले	उत्पादन आदेश, टाइमशीट, विक्रय कोटेशन	ग्राहक मास्टर, पिछले चालान, कर्मचारी सूची

हम अगले आलेख में अतिरिक्त तकनीकी जानकारी प्रदान करते हैं, एंटरप्राइज़ सिस्टम्स के साथ काम करना.

उदाहरण: व्यय रिपोर्ट डेटा

हमारी व्यय रिपोर्ट परियोजना में तीनों प्रकार की डेटा स्टोरेज आवश्यकताएं शामिल हैं:

• नया डेटा: चूंकि व्यय रिपोर्टें कागज पर थीं, इसलिए हमें व्यय रिपोर्ट भर रहे कर्मचारी द्वारा बनाए गए डेटा के लिए एक नई स्टोरेज प्रणाली की आवश्यकता है. हमें उसके लिए एक डेटा मॉडल तैयार करना होगा.

• किसी मौजूदा प्रणाली को लिखना: जब लेखा विभाग टीम व्यय रिपोर्टिंग से वित्त प्रणाली में डेटा निर्यात करती है, तो उन्हें डेटा कनेक्टर का उपयोग करने की आवश्यकता होगी.

• कॉपी किया गया डेटा: हमारी व्यय रिपोर्ट में कुछ डेटा भी शामिल है जिसे हमने Microsoft Entra आईडी से देखा, जैसे कर्मचारी आईडी, प्रबंधक और विभाग। हम मूल सिस्टम में उस डेटा को बदलना नहीं चाहते हैं, लेकिन हमारे लिए इसकी प्रति रखना आवश्यक है. हम रिपोर्ट बनाते समय कर्मचारी के प्रबंधक और विभाग का रिकॉर्ड रखना चाहते हैं, न कि भविष्य में किसी समय जब हम रिपोर्ट को फिर से देखेंगे. (हो सकता है उन्होंने विभाग बदल दिया हो या कंपनी ही छोड़ दी हो.)

अगला चरण: एंटरप्राइज़ सिस्टम के साथ काम करना

नोट

क्या आप हमें अपनी दस्तावेज़ीकरण भाषा वरीयताओं के बारे में बता सकते हैं? एक छोटा सर्वेक्षण पूरा करें. (कृपया ध्यान दें कि यह सर्वेक्षण अंग्रेज़ी में है)

सर्वेक्षण में लगभग सात मिनट लगेंगे. कोई भी व्यक्तिगत डेटा एकत्र नहीं किया जाता है (गोपनीयता कथन).