Catatan
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba masuk atau mengubah direktori.
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba mengubah direktori.
Dengan aliran data di Microsoft Power Platform, Anda dapat memiliki satu sumber penyimpanan data organisasi di mana analis bisnis dapat menyiapkan dan mengelola data mereka sekali, lalu menggunakannya kembali di antara berbagai aplikasi analitik di organisasi.
Saat Menautkan tabel antar aliran data, Anda dapat menggunakan kembali tabel yang telah diserap, dibersihkan, dan diubah oleh aliran data yang dimiliki oleh orang lain, tanpa perlu mempertahankan data tersebut. Tabel tertaut hanya menunjuk ke tabel di aliran data lain, dan hanya membuat salinan data saat aliran data tujuan berada di ruang kerja atau lingkungan lain.
Tabel tertaut bersifat baca-saja, jadi jika Anda ingin membuat transformasi untuk tabel tertaut, Anda harus membuat tabel komputasi baru dengan referensi ke tabel tertaut.
Important
Microsoft menghentikan entitas tertaut yang direferensikan dalam aliran data Power Platform.
- 1 September 2026: Pembuatan entitas tertaut yang dirujuk baru dinonaktifkan.
- 31 Oktober 2026: Aliran data yang ada yang masih menggunakan entitas tertaut yang direferensikan berhenti berfungsi.
Penghentian ini hanya berlaku untuk entitas tertaut yang direferensikan dalam aliran data Power Platform. Ini tidak menghentikan konektor Aliran Data atau kemampuan untuk membaca tabel dari aliran data analitis melalui konektor tersebut. Tabel tertaut dalam aliran data Power BI tidak terpengaruh.
Apa yang sedang dipensiunkan
Alur data konsumen membaca tabel dari alur data hulu. Untuk tabel tertaut, sumber upstream adalah aliran data analitis. Dataflow standar menuliskan data ke Dataverse dan bukan sumber asal bagi tabel tertaut. Di sini, mengkonsumsi menjelaskan peran aliran data, bukan jenisnya.
Entitas tertaut yang direferensikan melacak dependensi antara aliran data ini. Mereka mendukung penyegaran berjenjang, yang secara otomatis memicu penyegaran dataflow konsumen saat dataflow hulunya disegarkan, serta validasi dependensi atau penghapusan.
Setelah migrasi, aliran data yang mengkonsumsi masih menggunakan konektor Aliran Data untuk membaca tabel aliran data analitik. Saat di-refresh, data upstream terbaru yang tersedia akan dibaca, tetapi koneksi tidak lagi menyediakan refresh berjenjang, validasi dependensi, atau validasi penghapusan. Membaca data hulu tetap didukung.
Menggunakan konektor Dataflows untuk membaca dataflow lain tidak serta-merta berarti bahwa suatu dataflow terdampak oleh penghentian ini. Referensi harus menggunakan perilaku entitas tertaut yang dirujuk yang akan dipensiunkan.
Mengidentifikasi aliran data yang terpengaruh
Jika Anda menerima pemberitahuan Pusat Pesan MC1466304, organisasi Anda diidentifikasi menggunakan entitas tertaut yang direferensikan. Untuk mengidentifikasi alur data konsumsi yang terdampak, hubungi Dukungan Microsoft dan sertakan referensi MC1466304. Minta lingkungan yang terpengaruh dan ID aliran data yang menggunakan data tersebut, beserta ID aliran data sumber hulunya.
Dukungan menggunakan telemetri penyegaran selama sekitar 30 hari untuk penemuan ini. Hasilnya mungkin tidak menyertakan aliran data yang tidak di-refresh baru-baru ini. Hasil kosong tidak mengonfirmasi bahwa organisasi Anda tidak terpengaruh. Bekerja dengan Dukungan dan administrator lingkungan Anda untuk menilai lingkungan atau aliran data tidak aktif yang tidak tercakup oleh hasilnya.
Administrator lingkungan dapat menggunakan ID yang dikembalikan untuk menemukan aliran data dan mengidentifikasi nama dan pemiliknya dalam metadata Dataverse lingkungan. Daftar semua alur data dengan sendirinya bukan inventaris referensi yang terdampak.
Bermigrasi dari entitas tertaut yang direferensikan dalam aliran data Power Platform
Aliran data yang terpengaruh yang ada tidak dikonversi secara otomatis. Sebelum 31 Oktober 2026, selesaikan langkah-langkah ini untuk setiap alur data konsumen yang terdampak:
- Buat salinan aliran data konsumen yang mereferensikan entitas tertaut. Salinan membaca tabel hulu melalui konektor Dataflows tanpa menerapkan perilaku entitas tertaut referensi.
- Refresh aliran data yang disalin dan konfirmasikan bahwa alur data berhasil diselesaikan.
- Tinjau dan perbarui referensi hilir dan refresh orkestrasi untuk menggunakan salinan. Validasi aliran data dependen sebelum menghapus yang asli.
- Hapus aliran data yang mengkonsumsi lama setelah validasi selesai.
Jika dataflow yang terpengaruh membentuk sebuah rantai, migrasikan dataflow hulu yang terpengaruh sebelum dataflow yang mengonsumsinya. Sumber upstream tidak perlu dimigrasikan hanya karena alur data lain membacanya, kecuali jika sumber tersebut juga menggunakan entitas tertaut yang dirujuk.
Alur data yang disalin dapat terus mengakses data hulu. Namun, penyegaran berjenjang dan validasi dependensi atau penghapusan tidak lagi tersedia setelah migrasi. Jika solusi Anda bergantung pada refresh bertingkat, konfigurasikan jadwal refresh terpisah atau gunakan Power Automate untuk memicu refresh hilir setelah refresh aliran data upstream berhasil diselesaikan.
Untuk informasi tentang tabel tertaut di Power BI, lihat Tabel tertaut di Power BI.
Ketersediaan tabel tertaut
Ketersediaan tabel tertaut bergantung pada apakah Anda menggunakan aliran data di Power BI atau Power Apps. Bagian berikut ini menjelaskan detail untuk masing-masing.
Tabel yang tertaut di Power BI
Untuk di-refresh, tabel tertaut memerlukan langganan Power BI Premium . Tabel tertaut tersedia di aliran data apa pun di ruang kerja yang dihosting pada kapasitas Power BI Premium. Tidak ada batasan pada aliran data sumber.
Tabel tertaut hanya berfungsi dengan baik di ruang kerja Power BI baru, dan, demikian juga, semua aliran data tertaut harus terletak di ruang kerja baru. Informasi selengkapnya: Membuat ruang kerja baru di Power BI
Nota
Tabel berbeda berdasarkan apakah tabel standar atau tabel komputasi. Tabel standar (sering kali hanya disebut sebagai tabel) mengkueri sumber data eksternal, seperti database SQL. Tabel komputasi memerlukan kapasitas Premium di Power BI dan menjalankan transformasinya pada data yang sudah ada di penyimpanan Power BI.
Jika aliran data Anda tidak terletak di ruang kerja kapasitas Premium, Anda masih dapat mereferensikan satu kueri—atau menggabungkan dua kueri atau lebih—selama transformasi tidak didefinisikan sebagai transformasi dalam penyimpanan. Referensi tersebut dianggap sebagai tabel standar. Untuk melakukan ini, nonaktifkan opsi Aktifkan beban untuk kueri yang direferensikan untuk mencegah data terwujud dan diserap ke dalam penyimpanan. Dari sana, Anda dapat mereferensikan kueri Aktifkan pemuatan = tidak aktif, dan atur Aktifkan pemuatan menjadi Aktif hanya untuk kueri hasil yang ingin Anda aktifkan.
Tabel tertaut di Power Apps
Di Power Apps, Anda dapat terus membaca tabel dari aliran data analitis melalui konektor Aliran Data. Pembuatan entitas tertaut yang direferensikan dinonaktifkan. Aliran data yang terpengaruh yang ada harus mengikuti langkah-langkah migrasi sebelum 31 Oktober 2026.
Untuk persyaratan lisensi, lihat Lisensi apa yang Anda butuhkan untuk menggunakan aliran data.
Cara menautkan tabel antar aliran data
Ada beberapa cara untuk menautkan tabel antar aliran data. Untuk menautkan tabel di Power BI, Anda harus masuk dengan kredensial Power BI Anda.
Anda dapat memilih Dapatkan data dari alat penulisan aliran data, yang menampilkan kotak dialog untuk memilih kategori dan setiap sumber data. Kemudian pilih konektor Power Platform Dataflows.
Di Power Apps, koneksi baru ke alur data analitis melalui konektor Dataflows tidak menggunakan perilaku entitas tertaut referensi.
Jendela koneksi untuk koneksi data terpilih ditampilkan. Jika kredensial diperlukan, Anda akan diminta untuk memberikannya.
Di Power BI, Anda bisa memilih Tambahkan tabel tertaut dari alat penulisan aliran data.
Anda juga bisa memilih Tambahkan tabel tertaut dari menu Tambahkan tabel di layanan Power BI.
Jendela Navigator terbuka, dan Anda bisa memilih sekumpulan tabel yang bisa Anda sambungkan. Jendela menampilkan tabel yang izinnya Anda miliki di semua ruang kerja dan lingkungan di organisasi Anda.
Di Power BI, setelah Anda memilih tabel tertaut, tabel tersebut muncul dalam daftar tabel untuk aliran data Anda di alat penulisan, dengan ikon khusus yang mengidentifikasinya sebagai tabel tertaut.
Anda juga dapat melihat aliran data sumber dari pengaturan aliran data tabel tertaut Anda.
Segarkan logika tabel yang tertaut
Logika refresh tabel tertaut sedikit berbeda berdasarkan apakah Anda menggunakan Power BI atau Power Apps, seperti yang dijelaskan di bagian berikut ini.
Refresh logika di Power BI
Logika refresh default tabel tertaut bergantung pada apakah aliran data sumber berada di ruang kerja Power BI yang sama dengan aliran data tujuan. Bagian berikut menjelaskan perilaku masing-masing.
Tautan antar ruang kerja: Refresh untuk tautan dari tabel di ruang kerja yang berbeda berulah seperti tautan ke sumber data eksternal. Saat aliran data disegarkan, ia mengambil data terbaru untuk tabel dari dataflow sumber. Jika aliran data sumber disegarkan, aliran data tersebut tidak secara otomatis memengaruhi data dalam aliran data tujuan.
Tautan di ruang kerja yang sama: Saat refresh data terjadi untuk aliran data sumber, peristiwa tersebut secara otomatis memicu proses refresh untuk tabel dependen di semua aliran data tujuan di ruang kerja yang sama, termasuk tabel terhitung berdasarkannya. Semua tabel lain dalam aliran data tujuan disegarkan sesuai dengan jadwal aliran data. Tabel yang bergantung pada lebih dari satu sumber me-refresh datanya setiap kali salah satu sumbernya berhasil di-refresh.
Nota
Seluruh proses refresh dilakukan sekaligus. Karena itu, jika refresh data untuk aliran data tujuan gagal, refresh data untuk aliran data sumber juga gagal.
Penyegaran logika pada Power Apps
Setelah migrasi, dataflow konsumen di Power Apps mengakses sumber analitik melalui konektor Dataflows. Setiap refresh membaca data upstream terbaru yang tersedia. Menyegarkan alur data hulu tidak secara otomatis memicu penyegaran alur data yang menggunakannya.
Perilaku ini berbeda dari refresh kaskade yang disediakan oleh entitas tertaut yang direferensikan. Untuk cakupan penghentian dan migrasi yang diperlukan, lihat Apa yang sedang dihentikan dan Migrasi dari entitas tertaut yang direferensikan dalam aliran data Power Platform.
Izin saat menampilkan laporan dari aliran data
Saat membuat laporan Power BI yang menyertakan data berdasarkan aliran data, Anda bisa melihat tabel tertaut hanya saat Anda memiliki akses ke aliran data sumber.
Batasan dan pertimbangan
Ada beberapa batasan yang perlu diingat saat bekerja dengan tabel tertaut:
- Tabel dapat dirujuk oleh aliran data lain. Tabel referensi tersebut juga dapat dirujuk oleh aliran data lain, dan sebagainya, hingga lima kali.
- Dependensi siklus tabel tertaut tidak diizinkan.
- Aliran data harus berada di ruang kerja Power BI baru atau lingkungan Power Apps.
- Tabel tertaut tidak dapat digabungkan dengan tabel biasa yang mendapatkan datanya dari sumber data lokal.
- Saat menggunakan parameter M untuk mengakses tabel tertaut, jika aliran data sumber diperbarui, hal tersebut tidak secara otomatis memengaruhi data dalam aliran data tujuan.
- Mencoba menyambungkan dua tabel aliran data antara dua ruang kerja dari jenis penyimpanan yang berbeda—Bring Your Own Storage Account (BYOSA) dan Internal—tidak didukung.
Langkah selanjutnya
Artikel berikut mungkin berguna saat Anda membuat atau bekerja dengan aliran data:
- Persiapan data layanan mandiri di Power BI
- Menggunakan refresh bertahap dengan aliran data
- Membuat tabel komputasi dalam aliran data
- Menyambungkan ke sumber data untuk aliran data
Artikel berikut ini menyediakan informasi selengkapnya tentang aliran data dan Power BI:
- Membuat dan menggunakan aliran data di Power BI
- Menggunakan tabel komputasi di Power BI Premium
- Menggunakan aliran data dengan sumber data lokal
- Sumber daya pengembang untuk aliran data Power BI
Untuk informasi selengkapnya tentang Power Query dan refresh terjadwal, Anda bisa membaca artikel ini:
Untuk informasi selengkapnya tentang Common Data Model, Anda dapat membaca artikel gambaran umumnya: