Power Apps में डेटा प्रवाह बनाएँ और उपयोग करें

Power Apps में उपलब्ध उन्नत डेटा तैयारी के साथ, आप डेटा प्रवाह नामक डेटा संग्रह बना सकते हैं, जिसका उपयोग आप विभिन्न स्रोतों के व्यावसायिक डेटा से कनेक्ट करने, डेटा साफ़ करने, उसे रूपांतरित करने और फिर उसे Microsoft Dataverse पर या आपके संगठन के Azure Data Lake जेन2 स्टोरेज अकाउंट पर लोड करने के लिए उपयोग कर सकते हैं.

डेटाफ़्लो, टेबल्स का संग्रह होता है जो Power Apps सेवा में परिवेशों में बनाये और प्रबन्धित किए जाते हैं. आप सीधे उस परिवेश से, जिसमें आपका डेटा प्रवाह बना था, अपने डेटा प्रवाह में टेबल को जोड़ और संपादित कर सकते हैं, साथ ही डेटा रीफ़्रेश शेड्यूल प्रबंधित कर सकते हैं.

एक बार जब आप पोर्टल में डेटा प्रवाह बना लेते हैं, तो आप डेटा प्रवाह बनाते समय आपके द्वारा चुने गए गंतव्य के आधार पर कनेक्टर या डेटा प्रवाह कनेक्टर का उपयोग करके उससे डेटा प्राप्त कर सकते हैं। Power Apps Dataverse Power BI Desktop

डेटा प्रवाह का उपयोग करने के लिए तीन प्राथमिक चरण हैं:

1. Power Apps पोर्टल में डेटा प्रवाह का लेखन करें. आप उन Microsoft उपकरणों के उपयोग द्वारा आउटपुट डेटा लोड करने के लिए गंतव्य का चयन करते हैं, डेटा प्राप्त करने के लिए स्रोत का चयन करते हैं और डेटा रूपांतरित करने के लिए Power Query का चयन करते हैं, इन उपकरणों का डिज़ाइन इन कार्यों के बिलकुल सीधे तरीके से करने के लिए किया गया है.

2. शेड्यूल डेटा प्रवाह चलता है. यह वह आवृत्ति है जिसमें Power Platform डाटा प्रवाह को वह डेटा रीफ़्रेश करना चाहिए जिसे आपका डेटा प्रवाह लोड और रूपांतरित करेगा.

3. उस डेटा का उपयोग करें जिसे आपने गंतव्य संग्रहण में लोड किया है. आप Azure डेटा सेवाओं, जैसे Azure डेटा फ़ैक्टरी, Azure डेटाब्रिक्स या कॉमन डेटा मॉडल फ़ोल्डर मानक समर्थित किसी अन्य सेवा के उपयोग द्वारा ऐप्स, प्रवाह, Power BI रिपोर्ट और डैशबोर्ड बना सकते हैं या अपने संगठन के लेक में डेटा प्रवाह के कॉमन डेटा मॉडल फ़ोल्डर में सीधे कनेक्ट कर सकते हैं.

निम्न सेक्शन में इन प्रत्येक चरणों पर गौर किया गया है ताकि आप प्रत्येक चरण को पूरा करने के लिए प्रदान किए गए उपकरणों से परिचित हो सकें.

एक डेटा प्रवाह बनाएँ

डेटा प्रवाह एकल परिवेश में बनाए जाते हैं. इसलिए, आप उन्हें केवल उसी परिवेश से देख और प्रबंधित कर सकेंगे। इसके अलावा, आपके डेटा प्रवाह से डेटा प्राप्त करने के इच्छुक व्यक्ति के पास उस परिवेश तक पहुंच होनी चाहिए, जिसमें आपने इसे बनाया था.

नोट

वर्तमान में डेटाप्रवाह बनाना Power Apps डेवलपर प्लान लाइसेंस के साथ उपलब्ध नहीं है.

1. Power Apps पर साइन इन करें, और सत्यापित करें कि आप किस परिवेश में हैं, आदेश पट्टी के दाईं ओर स्थित परिवेश स्विचर ढूँढ़ें.

   

2. बाएँ नेविगेशन फलक पर, डेटा प्रवाह चुनें. यदि आइटम साइड पैनल फलक में नहीं है, तो ...अधिक चुनें और फिर अपने इच्छित आइटम का चयन करें।

3. नया डेटा प्रवाह चुनें. नया डेटा प्रवाह पृष्ठ पर, डेटा प्रवाह के लिए नाम दर्ज करें. डिफ़ॉल्ट रूप से, डेटा प्रवाह तालिकाओं को Dataverse में संग्रहित करते हैं. यदि आप चाहते हैं कि तालिकाएँ आपके संगठन के Azure Data Lake Storage खाते में संग्रहित हों, तो केवल विश्लेषणात्मक निकाय चुनें. बनाएँ चुनें.

   महत्वपूर्ण

   किसी भी डेटा प्रवाह का केवल एक ही स्वामी होता है—वह व्यक्ति जिसने इसे बनाया है. डेटा प्रवाह को केवल स्वामी ही संपादित कर सकता है. डेटा प्रवाह द्वारा बनाए गए डेटा तक प्राधिकरण और पहुँच उस गंतव्य पर निर्भर करती है जिस पर आपने डेटा लोड किया है. Dataverse में लोड किया गया डेटा Dataverse कनेक्टर के माध्यम से उपलब्ध होगा और इसके लिए आवश्यक है कि डेटा पर पहुँचने वाला व्यक्ति Dataverse पर अधिकृत हो. आपके संगठन के Azure Data Lake जेन2 संग्रहण खाते में लोड किए गए डेटा पर Power Platform डेटा प्रवाह कनेक्टर के माध्यम से पहुँचा जा सकता है और इसमें पहुँचने के लिए उस परिवेश के भीतर सदस्यता आवश्यक होती है, जिसमें इसे बनाया गया था.

4. डेटा स्रोत चुनें पृष्ठ पर, वह डेटा स्रोत चुनें, जहाँ तालिकाएँ संग्रहित हैं. प्रदर्शित डेटा स्रोतों का चयन करने के बाद आप डेटा प्रवाह टेबल बना सकते हैं.

   

5. जब आप एक डेटा स्रोत का चयन करते हैं, तो आपको कनेक्शन सेटिंग्स, और साथ ही वह खाता भी प्रदान करने के लिए कहा जाता है, जिसका उपयोग डेटा स्रोत पर कनेक्ट करते समय करते हैं. अगला चुनें.

   

6. एक बार कनेक्ट होने के बाद, आप अपने टेबल के लिए उपयोग के लिए डेटा का चयन करते हैं. जब आप डेटा और एक स्रोत चुनते हैं, तो Power Platform डेटा प्रवाह सेवा डेटा स्रोत को पुनः कनेक्ट करेगी ताकि जब आप बाद में सेटअप प्रक्रिया में जो आवृत्ति चुनें, उस पर आपके कार्य प्रवाह में डेटा रीफ़्रेश रहे.

   

अब आपने टेबल में उपयोग के लिए डेटा का चयन कर लिया है, तो आप डेटा को उस स्वरूप में आकार देने या रूपांतरित करने के लिए डेटा प्रवाह संपादक का उपयोग कर सकते हैं, जो आपके डेटा प्रवाह में उपयोग करने के लिए आवश्यक है.

डेटा को आकार देने या रूपांतरित करने के लिए डेटा प्रवाह संपादक का उपयोग करें

आप Power Query संपादन अनुभव के प्रयोग से, जो Power BI Desktop में Power Query संपादक के समान ही, अपने डेटा चयन को वह आकार दे सकते हैं जो आपके टेबल के लिए सबसे अच्छा कार्य करता है. Power Query के बारे में अधिक जानने के लिए, Power BI Desktop में क्वेरी अवलोकन. देखें.

यदि आप क्वेरी संपादक द्वारा प्रत्येक चरण में बनाया जाने वाला कोड देखना चाहते हैं, या यदि आप अपना स्वयं का आकार देने वाला कोड बनाना चाहते हैं, तो आप उन्नत संपादक का उपयोग कर सकते हैं.

डेटा प्रवाह और कॉमन डेटा मॉडल

डेटाफ्लो टेबल में आपके व्यवसाय डेटा को कॉमन डेटा मॉडल में आसानी से मैप करने, उसे Microsoft और गैर-Microsoft डेटा से समृद्ध करने, तथा मशीन लर्निंग तक सरलीकृत पहुंच प्राप्त करने के लिए नए उपकरण शामिल हैं। इन नई क्षमताओं का लाभ लेकर आपके व्यवसाय डेटा में बुद्धिमत्ता और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान किया जा सकता है. जब आप संपादन क्वेरी चरण में नीचे वर्णित कोई भी रूपांतरण पूरा कर लेते हैं, तो आप कॉमन डेटा मॉडल द्वारा परिभाषित किए गए अनुसार अपने डेटा स्रोत तालिकाओं के स्तंभों को मानक टेबल कॉलम पर मैप कर सकते हैं. मानक टेबल में कॉमन डेटा मॉडल द्वारा परिभाषित एक ज्ञात स्कीमा मौजूद होता है.

इस तरीके और कॉमन डेटा मॉडल के बारे में अधिक जानकारी के लिए, कॉमन डेटा मॉडल देखें.

अपने डेटा प्रवाह के साथ कॉमन डेटा मॉडल का लाभ उठाने के लिए, क्वेरी संपादित करें संवाद में मानक पर मैप करें रूपांतरण का चयन करें. स्क्रीन पर दिखाई देने वाले टेबल मैप करें में उस मानक टेबल का चयन करें जिसे आप मैप करना चाहते हैं.

जब आप किसी स्रोत स्तंभ को किसी मानक कॉलम पर मैप करते हैं, तो निम्न होता है:

1. स्रोत कॉलम मानक कॉलम नाम लेता है (यदि नाम अलग-अलग हैं तो कॉलम का नाम बदल दिया जाता है)।

2. स्रोत स्तंभ एक मानक कॉलम डेटा प्रकार लेता है.

कॉमन डेटा मॉडल मानक तालिका को बनाए रखने के लिए, सभी मानक स्तंभ जो मैप नहीं किए गए हैं, उन्हें शून्य मान मिलते हैं.

सभी स्रोत स्तंभ जो मैप नहीं किए गए हैं, वे वैसे ही बने रहते हैं, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि मैपिंग का परिणाम कस्टम स्तंभों वाली एक मानक तालिका है।

जब आप अपने चयन पूरा कर लेते हैं और आपका टेबल और उसकी डेटा सेटिंग्स पूरी हो जाती हैं, तो आप अगले चरण के लिए तैयार होते हैं, जिसमें आप डेटा प्रवाह की रीफ़्रेश आवृत्ति का चयन करते है.

रीफ़्रेश आवृत्ति सेट करें

एक बार आपकी तालिकाएँ परिभाषित हो जाने के बाद, आपको अपने प्रत्येक कनेक्टेड डेटा स्रोत के लिए ताज़ा आवृत्ति निर्धारित करनी चाहिए।

1. डेटा प्रवाह, डेटा को नवीनतम रखने के लिए डेटा रीफ़्रेश प्रक्रिया का उपयोग करता है. Power Platform डेटा प्रवाह ऑथरिंग उपकरण में, आप अपनी पसंद के अनुसार शेड्यूल अंतराल पर मैन्युअल या स्वचालित रूप से अपने डेटा प्रवाह को रीफ़्रेश करना चुन सकते हैं. स्वचालित रूप से रीफ़्रेश शेड्यूल करने के लिए, स्वचालित रूप से रीफ़्रेश करें चयन करें.

   

2. UTC में डेटा प्रवाह रीफ़्रेश आवृत्ति, प्रारंभ तिथि, और समय दर्ज करें.

3. बनाएँ चुनें.

संभवतः कुछ संगठन डेटा प्रवाह बनाने और प्रबंधन के लिए अपने स्वयं के भंडारण का उपयोग करना चाहें. यदि आप संग्रहण खाता ठीक तरीके से सेट अप करने वाली शर्तों का अनुसरण करते हैं, तो आप डेटा प्रवाह को Azure Data Lake Storage जेन2 के साथ एकीकृत कर सकते हैं. अधिक जानकारी: डेटा प्रवाह संग्रहण के लिए Azure Data Lake Storage Gen2 कनेक्ट करें

डेटा कनेक्शन का समस्या निवारण

ऐसे मौके आ सकते हैं जब डेटा प्रवाह के लिए डेटा स्रोतों से कनेक्ट करने में समस्याएँ आती हैं. इस सेक्शन में समस्याएँ आने की स्थिति में समस्या निवारण युक्तियाँ दी गई हैं.

• Salesforce कनेक्टर. डेटा प्रवाह के साथ Salesforce के लिए एक परीक्षण खाते का उपयोग करने पर कनेक्शन विफलता मिल सकती है जिसके साथ कोई जानकारी नहीं होती. इसका समाधान करने के लिए, परीक्षण के लिए उत्पादन Salesforce खाता डेवलपर खाता का उपयोग करें.

• SharePoint कनेक्टर. सुनिश्चित करें कि आप बिना किसी सबफ़ोल्डर या दस्तावेज़ के SharePoint साइट का रूट पता प्रदान करते हैं. उदाहरण के लिए, https://microsoft.sharepoint.com/teams/ObjectModel जैसा लिंक उपयोग करें.

• JSON फ़ाइल कनेक्टर. वर्तमान में आप केवल मूल प्रमाणीकरण का उपयोग कर JSON फ़ाइल से कनेक्ट कर सकते हैं. उदाहरण के लिए, https://XXXXX.blob.core.windows.net/path/file.json?sv=2019-01-01&si=something&sr=c&sig=123456abcdefg जैसा URL वर्तमान में समर्थित नहीं है.

• Azure Synapse Analytics. डेटा प्रवाह वर्तमान में Microsoft Entra के लिए प्रमाणीकरण का समर्थन नहीं करता है। Azure Synapse Analytics इस परिदृश्य के लिए मूल प्रमाणीकरण का उपयोग करें.

नोट

यदि आप HTTP के साथ Microsoft Entra (पूर्व-अधिकृत) कनेक्टर को ब्लॉक करने के लिए डेटा हानि रोकथाम (DLP) नीतियों का उपयोग करते हैं, तो SharePoint और OData कनेक्टर विफल हो जाएंगे। HTTP के साथ Microsoft Entra (पूर्व-अधिकृत) कनेक्टर को SharePoint और OData कनेक्टर के काम करने के लिए DLP नीतियों में अनुमति दी जानी चाहिए।

त्रुटि का निवारण करें: Dataverse से कनेक्शन विफल हुआ. कृपया इस समस्या को ठीक करने के लिए नीचे दिए गए लिंक की जाँच करें

यदि निर्यात के लिए उपयोग किए जा रहे कनेक्शन में सुधार की आवश्यकता है, तो उपयोगकर्ताओं को एक त्रुटि संदेश प्राप्त हो सकता है। इस मामले में, उपयोगकर्ता को एक त्रुटि संदेश प्राप्त होता है जिसमें लिखा होता है कनेक्शन से Dataverse विफल। कृपया इस समस्या को ठीक करने के तरीके के बारे में नीचे दिए गए लिंक की जाँच करें।

इस समस्या को हल करने के लिए:

1. Power Apps (make.powerapps.com) में, बाएँ नेविगेशन फलक से कनेक्शन का चयन करें. यदि आइटम साइड पैनल फलक में नहीं है, तो ...अधिक चुनें और फिर अपने इच्छित आइटम का चयन करें।
2. Microsoft Dataverse (विरासत) कनेक्शन का पता लगाएँ.
3. स्थिति कॉलम में कनेक्शन ठीक करें लिंक का चयन करें और अपनी स्क्रीन पर दिए गए निर्देशों का पालन करें।

सुधार पूर्ण होने के बाद, निर्यात का पुनः प्रयास करें.

अगले कदम

डेटा प्रवाह का उपयोग करते समय अधिक जानकारी और परिदृश्यों के लिए निम्नलिखित लेख उपयोगी हैं:

• Dataverse में टेबल से डेटा जोड़ें

• Power Platform डेटा प्रवाह में ऑन-प्रिमाइसेस डेटा गेटवे का उपयोग करना

• डेटा प्रवाह संग्रहण के लिए Azure Data Lake Storage Gen2 कनेक्ट करें

• समाधानों में डेटा प्रवाह का उपयोग करें

कॉमन डेटा मॉडल के बारे में अधिक जानकारी के लिए:

• कॉमन डेटा मॉडल - अवलोकन

• GitHub पर कॉमन डेटा मॉडल स्कीमा और टेबल के बारे में अधिक जानें

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).