Share via

Adatfolyamok létrehozása és használata a Microsoft Power Platformban

  • Cikk

Az adatfolyamok Használata a Microsoft Power Platform használatával megkönnyíti az adatok előkészítését, és lehetővé teszi az adatelőkészítési munka újbóli használatát a későbbi jelentésekben, alkalmazásokban és modellekben.

Az egyre bővülő adatok világában az adatok előkészítése nehéz és költséges lehet. Egy tipikus elemzési projekt idő- és költségének akár 60–80 százalékát is felhasználhatja. Az ilyen projektekhez töredezett és hiányos adatok, összetett rendszerintegráció, szerkezeti inkonzisztencia esetén adatok és magas képzettségi korlát szükséges.

A Power Query és a Power Platform adatfolyamai azért jöttek létre, hogy egyszerűbbé tegyék az adatok előkészítését, és segítsenek abban, hogy több értéket szerezzenek az adatokból.

Screenshot showing how to select the Power Platform Dataflows connector.

Az adatfolyamokkal a Microsoft a Power Query önkiszolgáló adat-előkészítési képességeit a Power BI-ba és a Power Apps-online szolgáltatások helyezi el, és a meglévő képességeket a következő módokon bővíti:

  • Önkiszolgáló adat-előkészítés big data-hoz adatfolyamokkal: Az adatfolyamok segítségével egyszerűen betölthetők, tisztíthatók, átalakíthatók, integrálhatók, bővíthetők és sémázhatók az adatok a tranzakciós és megfigyelési források nagy és folyamatosan bővülő tömbjeiből, beleértve az összes adat-előkészítési logikát. Korábban az ETL-logika kinyerése, átalakítása, betöltése csak a Szemantikai modellekben szerepelt a Power BI-ban, átmásolható a szemantikai modellek között, és szemantikai modellkezelési beállításokhoz kötött.

    Adatfolyamok esetén az ETL-logika a Microsoft Power Platform szolgáltatásainak első osztályú összetevőjébe kerül, és dedikált szerzői és felügyeleti funkciókat tartalmaz. Az üzleti elemzők, a BI-szakemberek és az adattudósok adatfolyamokkal kezelhetik a legösszetettebb adat-előkészítési kihívásokat, és építhetnek egymás munkájára egy forradalmi modellalapú számítási motornak köszönhetően. Ez a motor gondoskodik az átalakítás és a függőségek logikai vágási idejéről, költségéről és szakértelméről a hagyományosan szükséges feladatok töredékére. Adatfolyamokat a Power Query jól ismert, önkiszolgáló adatelőkészítési felületével hozhat létre. Az adatfolyamok alkalmazás-munkaterületeken vagy -környezetekben, a Power BI-ban vagy a Power Appsben hozhatók létre és kezelhetők, és élvezhetik a szolgáltatások által kínált összes képességet, például az engedélykezelést és az ütemezett frissítéseket.

  • Adatok betöltése a Dataversebe vagy az Azure Data Lake Storage-ba: A használati esettől függően a Power Platform adatfolyamai által előkészített adatokat a Dataverse-ben vagy a szervezet Azure Data Lake Storage-fiókjában tárolhatja:

    • A Dataverse lehetővé teszi az üzleti alkalmazások által használt adatok biztonságos tárolását és kezelését. A Dataverse-ben lévő adatokat táblák halmazában tárolja a rendszer. A táblák sorokat (korábbi nevén rekordokat) és oszlopokat (korábbi nevén mezőket/attribútumokat) tartalmaznak. A táblázat minden oszlopa egy bizonyos típusú adat tárolására szolgál, például név, életkor, fizetés stb. A Dataverse standard táblák alapkészletét tartalmazza, amelyek tipikus forgatókönyveket fednek le, de létrehozhat egyéni, a szervezetre jellemző táblákat is, és adatfolyamok használatával feltöltheti őket adatokkal. Az alkalmazáskészítők ezután a Power Apps és a Power Automate segítségével gazdag alkalmazásokat hozhatnak létre, amelyek ezeket az adatokat használják.

    • Az Azure Data Lake Storage lehetővé teszi, hogy power BI-, Azure Data- és AI-szolgáltatásokkal együttműködjön a szervezet munkatársaival, vagy egyénileg létrehozott üzletági alkalmazások használatával, amelyek adatokat olvasnak a tóból. Az Azure Data Lake Storage-fiókba adatokat betöltő adatfolyamok Common Data Model-mappákban tárolják az adatokat. A Common Data Model mappák sémaalapú adatokat és metaadatokat tartalmaznak szabványosított formátumban, hogy megkönnyítsék az adatcserét, és teljes körű interoperabilitást tegyenek lehetővé az olyan szolgáltatások között, amelyek megosztott tárolási rétegként a szervezet Azure Data Lake Storage-fiókjában tárolt adatokat hoznak létre vagy használnak fel.

  • Advanced Analytics és AI az Azure-ral: A Power Platform adatfolyamai a Dataverse-ben vagy az Azure Data Lake Storage-ban tárolják az adatokat, ami azt jelenti, hogy az adatfolyamokon keresztül betöltött adatok mostantól elérhetők az adatmérnökök és adattudósok számára az Azure Data Services teljes körű kihasználásához, például az Azure Machine Tanulás, az Azure Databricks és az Azure Synapse Analytics fejlett elemzésekhez és AI-hoz. Ez lehetővé teszi, hogy az üzleti elemzők, adatmérnökök és adattudósok ugyanazon adatokon működjenek együtt a szervezeten belül.

  • A Common Data Model támogatása: A Common Data Model egy szabványosított adatséma és egy metaadat-rendszer készlete, amely lehetővé teszi az adatok és jelentésük konzisztenciáját az alkalmazásokban és az üzleti folyamatokban. Az adatfolyamok úgy támogatják a Common Data Modelt, hogy egyszerű leképezést kínálnak bármilyen alakzatban lévő adatokból a standard Common Data Model-táblákba, például a Fiók és a Kapcsolattartó táblába. Az adatfolyamok a standard és az egyéni táblák adatait is sémaalapú Common Data Model formában tartalmazzák. Az üzleti elemzők kihasználhatják a standard sémát és annak szemantikai konzisztenciáját, vagy egyedi igényeik alapján testre szabhatják a táblázataikat. A Common Data Model az Open Data Initiative részeként tovább fejlődik.

Adatfolyam-képességek a Microsoft Power Platform szolgáltatásaiban

A legtöbb adatfolyam-képesség a Power Appsben és a Power BI-ban is elérhető. Az adatfolyamok a szolgáltatáscsomagok részeként érhetők el. Egyes adatfolyam-funkciók termékspecifikusak, vagy különböző termékcsomagokban érhetők el. Az alábbi táblázat az adatfolyam-funkciókat és azok rendelkezésre állását ismerteti.

Adatfolyam-képesség Power Apps Power BI
Ütemezett frissítés Naponta legfeljebb 48 Naponta legfeljebb 48
Táblafrissítési idő maximális száma Legfeljebb 2 óra Legfeljebb 2 óra
Adatfolyam-létrehozás a Power Query Online-nal Igen Igen
Adatfolyam-kezelés A Power Apps felügyeleti portálján A Power BI felügyeleti portálján
Új összekötők Igen Igen
Standardizált séma / beépített támogatás a Common Data Modelhez Igen Igen
Adatfolyamok Csatlakozás or a Power BI Desktopban Az Azure Data Lake Storage-nal célként szolgáló adatfolyamok esetén Igen
Integráció a szervezet Azure Data Lake Storage-jával Igen Igen
Integráció a Dataversevel Igen Nem
Adatfolyamhoz csatolt táblák Az Azure Data Lake Storage-nal célként szolgáló adatfolyamok esetén Igen
Számított táblák (tárolón belüli átalakítások M használatával) Az Azure Data Lake Storage-nal célként szolgáló adatfolyamok esetén Csak Power BI Premium
Adatfolyam növekményes frissítése Az Azure Data Lake Storage-tal célként szolgáló adatfolyamok esetében a Power Apps Plan2 szükséges Csak Power BI Premium
Futtatás Power BI Premium-kapacitáson/ átalakítások párhuzamos végrehajtása Nem Igen

Ismert korlátozások

  • Az adatfolyamok Power Platform-környezetek másolási műveleteként történő másolása nem támogatott.

Következő lépések

További információ a Power Apps adatfolyamairól:

További információ a Power BI adatfolyamairól:

Az alábbi cikkek részletesebben ismertetik az adatfolyamok gyakori használati forgatókönyveit.

A Common Data Modelről és a Common Data Model mappaszabványáról az alábbi cikkekben talál további információt: