Microsoft Dataverse は、リレーショナル、非リレーショナル、イメージ、ファイル、相対検索、データ レイクなど、あらゆる種類のデータを操作できるようにする抽象化を提供します。 Dataverse ではモデルを構築できる一連のデータ型が公開されるため、データの種類を理解する必要はありません。 ストレージの種類は、選択したデータ型に合わせて最適化されます。
データフロー、Power Query、Azure Data Factory を使用して、データを簡単にインポートおよびエクスポートできます。 Dynamics のお客様は、Data Export Service を使用することもできます。
Dataverse には、Power Automate と Azure Logic Apps 用のコネクタもあり、オンプレミス、サービスとしてのインフラストラクチャ (IaaS)、サービスとしてのプラットフォーム (PaaS)、またはサービスとしてのソフトウェア (SaaS) サービス用に、これらのサービスの他の何百ものコネクタと共に使用できます。 これには、Azure、Microsoft 365、Dynamics 365、SAP ERP、Salesforce、Amazon Redshift、Access、Excel、テキスト/CSV、SharePoint リスト、SQL Server データベース、Oracle、MySQL、PostgreSQL、Blockchain、Azure Synapse Analytics のソースが含まれます。
Common Data Model
複数のシステムとアプリのデータをまとめる必要があった場合は、コストと時間のかかるタスクを把握できます。 同じデータを簡単に共有して理解できなくても、各アプリまたはデータ統合プロジェクトにはカスタム実装が必要です。
Common Data Model には、ビジネス アプリと分析アプリで使用する共有データ言語を提供することで、このプロセスを合理化することを目的とした参照アーキテクチャが用意されています。 Common Data Model メタデータ システムを使用すると、Power Apps、Power BI、Dynamics 365、Azure などのアプリやビジネス プロセス間でデータとその意味を共有できます。
Common Data Model には、Microsoft とそのパートナーが公開した標準化された拡張可能なデータ スキーマのセットが含まれています。 この定義済みスキーマのコレクションには、テーブル、属性、セマンティック メタデータ、リレーションシップが含まれます。 スキーマは、データの作成、集計、分析を簡略化するために、 アカウント や キャンペーンなどの一般的に使用される概念とアクティビティを表します。
Common Data Model スキーマを使用して、Dataverse でのテーブルの作成を通知できます。 結果のテーブルは、この Common Data Model 定義を対象とするアプリと分析と互換性があります。
次の図は、標準の Common Data Model テーブルのいくつかの要素を示しています。
Tables
Dataverse では、テーブルはビジネス データのモデル化と管理に使用されます。 生産性を向上させるために、Dataverse には標準テーブルと呼ばれる一連のテーブルが含まれています。 これらのテーブルは、ベスト プラクティスに従って、組織内で最も一般的な概念とシナリオを把握するように設計されています。 標準テーブルは Common Data Model に準拠しています。
ユーザーやチームなどの業界間で一般的に使用される一連のテーブルは、Dataverse に含まれており、標準テーブルと呼ばれます。 これらのすぐに使用できるテーブルは、追加の列を含むなど、カスタマイズすることもできます。 さらに、Dataverse で独自のカスタム テーブルを簡単に作成できます。
列
列は、テーブルにデータを格納するために使用できる個々のデータ項目を定義します。 フィールドは、開発者によって属性と呼ばれることもあります。 大学のコースを表すテーブルには、"名前"、"場所"、"部署"、"登録済み学生" などの列が含まれている場合があります。
列には、数字、文字列、デジタル データ、画像、ファイルなど、さまざまな種類のデータが含まれます。 同じビジネス プロセスまたはフローの一部である場合、リレーショナル データと非リレーショナル データを人為的に分離する必要はありません。 Dataverse は、作成されたモデルに最適なストレージの種類にデータを格納します。
これらの各列は、Dataverse でサポートされている多くのデータ型のいずれかに関連付けることができます。
詳細情報: 列の種類
人間関係
一方のテーブルのデータは、多くの場合、別のテーブルのデータに関連しています。 テーブル リレーションシップは、Dataverse モデルで行を相互に関連付ける方法を定義します。
Dataverse には、使いやすいビジュアル デザイナーが用意されており、テーブル間 (またはテーブルとテーブル自体の間) のさまざまな種類のリレーションシップを定義できます。 各テーブルは複数のテーブルとのリレーションシップを持つ場合があり、各テーブルは別のテーブルに対して複数のリレーションシップを持つことができます。
リレーションシップの種類は、
多対一: この種類のリレーションシップでは、多くのテーブル A レコードを 1 つのテーブル B レコードに関連付けることができます。 たとえば、学生のクラスには 1 つの教室があります。
一対多: このタイプのリレーションシップでは、1 つのテーブル B レコードを多数のテーブル A レコードに関連付けることができます。 たとえば、1 人の教師が多くのクラスを教えています。
多対多: この種類のリレーションシップでは、テーブル A の各レコードがテーブル B 内の複数のレコードと一致し、その逆も可能です。 たとえば、学生は多くのクラスに出席し、各クラスには複数の学生を含めることができます。
多対一リレーションシップが最も一般的であるため、Dataverse には ルックアップという名前の特定のデータ型が用意されています。これにより、このリレーションシップを簡単に定義できるだけでなく、フォームやアプリの構築に生産性が向上します。
テーブル リレーションシップの作成の詳細については、「テーブル 間のリレーションシップを作成する」を参照してください。
多くの場合、組織は、顧客の対話履歴、監査ログ、アクセス レポート、セキュリティ インシデント追跡レポートの可用性を確保するために、さまざまな規制に準拠する必要があります。 組織は、セキュリティと分析の目的で Dataverse データの変更を追跡したい場合があります。
Dataverse には監査機能が用意されており、組織内のテーブルと属性データに対する変更を、分析とレポートで使用するために時間の経過と同時に行うことができます。 監査は、すべてのカスタムテーブルと属性でサポートされています。また、最もカスタマイズ可能なテーブルと属性もすべてサポートされています。 メタデータの変更、操作の取得、エクスポート操作、認証中の監査はサポートされていません。 監査を構成する方法については、「 Dataverse 監査の管理」を参照してください。
Dataverse は、実行する機械学習モデルのテーブルを選択する機能を提供することで、分析をサポートします。 これは、AI Builder を通じて事前構築済みの AI 機能を備えます。
Search
Dataverse には、行のクエリを実行する 3 つの方法が用意されています。
Dataverse 検索
クイック検索 (単一テーブルまたは複数テーブル)
高度な検索
注
複数テーブルクイック検索は、 分類検索とも呼ばれます。
詳細については、「 検索の比較」を参照してください。
Dataverse 検索
Dataverse 検索では、関連性で並べ替えられた 1 つのリスト内の複数のテーブルに対して、高速かつ包括的な結果が提供されます。 Dataverse (Azure を利用) の外部にある専用の検索サービスを使用して、検索のパフォーマンスを向上させます。
Dataverse 検索には、次の機能強化と利点があります。
外部インデックス作成と Azure 検索テクノロジを使用してパフォーマンスを向上させます。
テーブル内の任意の列の検索語句と一致する単語を検索します。検索語句のすべての単語が 1 つの列に含まれている必要があるクイック検索と比較します。
ストリーム、ストリーミング、ストリームされたなどの活用形の語を含む一致を検索します。
関連性によって並べ替えられた 1 つのリストに、すべての検索可能なテーブルの結果を返します。より一致度が高い結果は、リストの上位に表示されます。 検索クエリの単語が近接して見つかる場合は、一致結果の関連性が高くなります。 検索語句が見つかるテキストの量が少ないほど、関連性が高くなります。 たとえば、会社名と住所で検索語を見つけた場合は、長い記事で離れた場所にある単語を探すよりも、より適切な一致になる可能性があります。
結果一覧の一致を強調表示します。 検索語句が行内の用語と一致すると、その用語は検索結果に太字および斜体のテキストとして表示されます。
Dataverse 検索の詳細については、「 Dataverse 検索を使用した行の検索」を参照してください。
簡易検索
Dataverse には、行をすばやく検索する機能が含まれており、顧客などの 1 種類のテーブルのみを検索する方法や、連絡先、ユーザー、顧客など、複数の種類のテーブルを同時に検索するために使用する方法があります。
単一テーブルのクイック検索 は、1 つの型のみの行を検索するために使用されます。 この検索オプションは、ビュー内から使用できます。
複数テーブルのクイック検索 (分類された検索) は、行の検索にも使用されますが、アカウントや連絡先など、さまざまな種類のテーブルで検索されます。
Data Lake
Dataverse では、Azure Data Lake Storage へのテーブル データの継続的なレプリケーションがサポートされています。これを使用して、Power BI レポート、機械学習、データ ウェアハウス、その他のダウンストリーム統合プロセスなどの分析を実行できます。
この機能は、エンタープライズ ビッグ データ分析用に設計されています。 コスト効率に優れ、スケーラブルであり、高可用性とディザスター リカバリーの機能を備え、クラス最高の分析パフォーマンスを実現します。
データは Common Data Model 形式で格納され、アプリとデプロイ全体でセマンティック整合性が提供されます。 Common Data Model で標準化されたメタデータと自己記述型データにより、データ プロデューサーとコンシューマー (Power BI、Data Factory、Azure Databricks、Azure Machine Learning など) 間のメタデータの検出と相互運用性が容易になります。