Bagikan melalui

Membuat dan menggunakan aliran data di Power Apps

Dengan persiapan data tingkat lanjut yang tersedia di Power Apps, Anda dapat membuat kumpulan data yang disebut aliran data, yang kemudian dapat Anda gunakan untuk terhubung dengan data bisnis dari berbagai sumber, membersihkan data, mengubahnya, lalu memuatnya ke Microsoft Dataverse atau akun penyimpanan Azure Data Lake Gen2 organisasi Anda.

Aliran data adalah kumpulan tabel yang dibuat dan dikelola di lingkungan di layanan Power Apps. Anda dapat menambahkan dan mengedit tabel di aliran data Anda, serta mengelola jadwal refresh data, langsung dari lingkungan tempat aliran data Anda dibuat.

Setelah membuat aliran data di portal Power Apps, Anda bisa mendapatkan data darinya menggunakan konektor Dataverse atau konektor Power BI Desktop Dataflow, bergantung pada tujuan mana yang Anda pilih saat membuat aliran data.

Ada tiga langkah utama untuk menggunakan aliran data:

  1. Tulis aliran data di portal Power Apps. Anda memilih tujuan untuk memuat data output, sumber untuk mendapatkan data, dan langkah-langkah Power Query untuk mengubah data menggunakan alat Microsoft yang dirancang untuk melakukannya dengan mudah.

  2. Menjadwalkan jalannya alur data. Ini adalah frekuensi di mana Power Platform Dataflow harus memperbarui data yang akan dimuat dan diubah oleh aliran data Anda.

  3. Gunakan data yang Anda muat ke penyimpanan tujuan. Anda dapat membuat aplikasi, alur, laporan Power BI, dan dasbor atau menyambungkan langsung ke folder Common Data Model aliran data di lake organisasi Anda menggunakan layanan data Azure seperti Azure Data Factory, Azure Databricks, atau layanan lain yang mendukung standar folder Common Data Model.

Bagian berikut ini melihat masing-masing langkah ini sehingga Anda dapat terbiasa dengan alat yang disediakan untuk menyelesaikan setiap langkah.

Membuat aliran data

Aliran data dibuat dalam satu lingkungan. Oleh karena itu, Anda hanya akan dapat melihat dan mengelolanya dari lingkungan tersebut. Selain itu, individu yang ingin mendapatkan data dari aliran data Anda harus memiliki akses ke lingkungan tempat Anda membuatnya.

Penting

  1. Masuk ke Power Apps, dan verifikasi lingkungan tempat Anda berada, temukan pengalih lingkungan di dekat sisi kanan bilah perintah.

    Pengalih Lingkungan.

  2. Di panel navigasi kiri, pilih Aliran data. Jika item tidak ada di panel pada panel sisi, pilih …Lainnya, lalu pilih item yang diinginkan.

  3. Pilih Aliran data baru. Pada halaman Aliran Data Baru , masukkan Nama untuk aliran data. Secara default, aliran data menyimpan tabel di Dataverse. Pilih Entitas analitik hanya jika Anda ingin tabel disimpan di akun penyimpanan Azure Data Lake organisasi Anda. Pilih Buat.

    Penting

    Hanya ada satu pemilik aliran data apa pun—orang yang membuatnya. Hanya pemilik yang dapat mengedit aliran data. Otorisasi dan akses ke data yang dibuat oleh aliran data bergantung pada tujuan tempat Anda memuat data. Data yang dimuat ke Dalam Dataverse akan tersedia melalui Konektor Dataverse dan mengharuskan orang yang mengakses data untuk diotorisasi ke Dataverse. Data yang dimuat ke akun penyimpanan Azure Data Lake Gen2 organisasi Anda dapat diakses melalui konektor Power Platform Dataflow dan akses ke akun tersebut memerlukan keanggotaan dalam lingkungan tempat data dibuat.

  4. Pada halaman Pilih sumber data , pilih sumber data tempat tabel disimpan. Pemilihan sumber data yang ditampilkan memungkinkan Anda membuat tabel aliran data.

    Pilih sumber data

  5. Setelah memilih sumber data, Anda diminta untuk menyediakan pengaturan koneksi, termasuk akun yang akan digunakan saat menyambungkan ke sumber data. Pilih Selanjutnya.

    Sambungkan ke sumber data.

  6. Setelah tersambung, Anda memilih data yang akan digunakan untuk tabel Anda. Saat Anda memilih data dan sumber, layanan Power Platform Dataflow kemudian akan terhubung kembali ke sumber data untuk menjaga data dalam aliran data Anda disegarkan, pada frekuensi yang Anda pilih nanti dalam proses penyiapan.

    Pilih data.

Sekarang setelah Anda memilih data yang akan digunakan dalam tabel, Anda bisa menggunakan editor aliran data untuk membentuk atau mengubah data tersebut menjadi format yang diperlukan untuk digunakan dalam aliran data Anda.

Menggunakan editor aliran data untuk membentuk atau mengubah data

Anda bisa membentuk pilihan data Anda ke dalam formulir yang paling sesuai untuk tabel Anda menggunakan pengalaman pengeditan Power Query, mirip dengan Editor Power Query di Power BI Desktop. Untuk mempelajari selengkapnya tentang Power Query, lihat Gambaran umum kueri di Power BI Desktop.

Jika Anda ingin melihat kode yang dibuat Editor Kueri dengan setiap langkah, atau jika Anda ingin membuat kode pembentukan Anda sendiri, Anda bisa menggunakan editor tingkat lanjut.

Editor tingkat lanjut.

Aliran Data dan Model Data Umum

Tabel aliran data menyertakan alat baru untuk memetakan data bisnis Anda dengan mudah ke Model Data Umum, memperkayanya dengan data Microsoft dan non-Microsoft, dan mendapatkan akses yang disederhanakan ke pembelajaran mesin. Kemampuan baru ini dapat dimanfaatkan untuk memberikan wawasan cerdas dan dapat ditindak lanjuti ke dalam data bisnis Anda. Setelah menyelesaikan transformasi apa pun dalam langkah edit kueri yang dijelaskan di bawah ini, Anda dapat memetakan kolom dari tabel sumber data Anda ke kolom tabel standar seperti yang ditentukan oleh Model Data Umum. Tabel standar memiliki skema yang diketahui yang ditentukan oleh Common Data Model.

Untuk informasi selengkapnya tentang pendekatan ini, dan tentang Model Data Umum, lihat Model Data Umum.

Untuk memanfaatkan Model Data Umum dengan aliran data Anda, pilih transformasi Peta ke Standar dalam dialog Edit Kueri . Di layar Tabel peta yang muncul, pilih tabel standar yang ingin Anda petakan.

Petakan ke tabel standar.

Saat Anda memetakan kolom sumber ke kolom standar, hal berikut ini terjadi:

  1. Kolom sumber mengambil nama kolom standar (kolom diganti namanya jika namanya berbeda).

  2. Kolom sumber menggunakan jenis data kolom standar.

Untuk mempertahankan tabel standar Common Data Model, semua kolom standar yang tidak dipetakan mendapatkan nilai Null .

Semua kolom sumber yang tidak dipetakan tetap apa adanya untuk memastikan bahwa hasil pemetaan adalah tabel standar dengan kolom kustom.

Setelah Anda menyelesaikan pilihan dan tabel dan pengaturan datanya selesai, Anda siap untuk langkah berikutnya, yaitu memilih frekuensi refresh aliran data Anda.

Mengatur frekuensi refresh

Setelah tabel Ditentukan, Anda harus menjadwalkan frekuensi refresh untuk setiap sumber data yang tersambung.

Aliran data menggunakan proses refresh data untuk menjaga data tetap terbarui. Di alat penulisan Dataflow Power Platform, Anda dapat memilih untuk menyegarkan aliran data Anda secara manual atau otomatis pada interval terjadwal yang Anda tentukan.

Menjadwalkan refresh secara otomatis

  1. Pilih Refresh secara otomatis.

  2. Masukkan frekuensi aliran data:

    • Refresh berbasis frekuensi. Atur frekuensi dalam kelipatan 30 menit, tanggal mulai, serta waktu dalam format UTC.

    • Refresh pada hari dan waktu tertentu. Pilih zona waktu, frekuensi (harian atau mingguan), dan waktu pada hari dalam kelipatan 30 menit.

      Opsi Refresh secara otomatis.

  3. Pilih Terbitkan.

Beberapa organisasi mungkin ingin menggunakan penyimpanan mereka sendiri untuk pembuatan dan pengelolaan aliran data. Anda dapat mengintegrasikan aliran data dengan Azure Data Lake Storage Gen2 jika Anda mengikuti persyaratan untuk menyiapkan akun penyimpanan dengan benar. Informasi selengkapnya: Menyambungkan Azure Data Lake Storage Gen2 untuk penyimpanan aliran data

Pemecahan masalah koneksi data

Mungkin ada beberapa kejadian saat menyambungkan ke sumber data untuk operasi dataflows menjadi masalah. Bagian ini menyediakan tips pemecahan masalah saat masalah terjadi.

  • Konektor Salesforce. Menggunakan akun uji coba untuk Salesforce dengan hasil dataflows dalam kegagalan koneksi tanpa informasi yang diberikan. Untuk mengatasinya, gunakan akun Salesforce produksi atau akun pengembang untuk pengujian.

  • Konektor SharePoint. Pastikan Anda menyediakan alamat akar situs SharePoint, tanpa subfolder atau dokumen apa pun. Misalnya, gunakan tautan yang mirip dengan https://microsoft.sharepoint.com/teams/ObjectModel.

  • Konektor file JSON Saat ini Anda dapat menyambungkan ke file JSON hanya menggunakan autentikasi dasar. Misalnya, URL yang saat ini mirip https://XXXXX.blob.core.windows.net/path/file.json?sv=2019-01-01&si=something&sr=c&sig=123456abcdefg tidak didukung.

  • Azure Synapse Analytics. Aliran data saat ini tidak mendukung autentikasi Microsoft Entra untuk Azure Synapse Analytics. Gunakan autentikasi dasar untuk skenario ini.

Nota

Jika Anda menggunakan kebijakan pencegahan kehilangan data (DLP) untuk memblokir HTTP dengan konektor Microsoft Entra (pra-otorisasi), konektor SharePoint dan OData akan gagal. Konektor HTTP dengan Microsoft Entra (praotorisasi) perlu diizinkan dalam kebijakan DLP agar konektor SharePoint dan OData berfungsi.

Pengguna mungkin menerima pesan kesalahan jika koneksi yang mereka gunakan untuk ekspor memerlukan perbaikan. Dalam hal ini, pengguna menerima pesan kesalahan yang menyatakan Koneksi ke Dataverse gagal. Silakan periksa tautan di bawah ini tentang cara memperbaiki masalah ini.

Untuk mengatasi masalah ini:

  1. Di Power Apps (make.powerapps.com), pilih Koneksi dari panel navigasi kiri. Jika item tidak ada di panel pada panel sisi, pilih …Lainnya, lalu pilih item yang diinginkan.
  2. Temukan koneksi Microsoft Dataverse (versi lawas).
  3. Pilih tautan Perbaiki koneksi di kolom Status , dan ikuti instruksi di layar Anda.

Setelah perbaikan selesai, coba lagi ekspor.

Anda menerima pesan kesalahan "Ada masalah saat menyegarkan aliran data"

Kesalahan ini terjadi ketika Anda mencoba menyegarkan aliran data saat menggunakan browser web Firefox. Untuk mengatasi masalah ini, gunakan browser web yang berbeda, seperti Microsoft Edge atau Google Chrome.

Langkah selanjutnya

Artikel berikut berguna untuk informasi dan skenario lebih lanjut saat menggunakan aliran data:

Untuk informasi selengkapnya tentang Common Data Model:

  • Last updated on