Dataverse SDK for Python は、プロフェッショナルな開発者やデータ サイエンティストが Microsoft Dataverse の高度な分析、自動化、イノベーションを活用できるようにする包括的なツールキットです。 開発者は SDK を使用して、スケーラブルでセキュリティで保護されたビジネス アプリケーションを構築し、エージェント ワークフローを調整できます。 データ サイエンティストやアナリストは、Pandas、Jupyter Notebook、機械学習ライブラリなどの使い慣れた Python ツールを使用して、分析モデルとシミュレーション モデルを作成し、AI 主導の分析情報を運用化できます。 この SDK は、エンタープライズ レベルのデータ管理と Python の柔軟性のギャップを埋め、価値への時間を短縮し、活気に満ちた開発者エコシステムを促進します。
ヒント
この記事では、Dataverse SDK for Python を使用してデータドリブン イノベーションを実現する方法のシナリオとアーキテクチャの概要の例を示します。 このソリューションは、さまざまな業界やユース ケースに適応できる一般化された例です。
まず、 Dataverse SDK for Python とビジネス データの使用に関する概要ビデオをご覧ください。
アーキテクチャの図
Workflow
Python を使用して Dataverse ビジネス データを利用するための一般的なワークフローは次のとおりです。
- Dataverse に接続します。 SDK を使用してエンタープライズ データに安全にアクセスします。
- 抽出と変換: クリーニング、特徴エンジニアリング、探索的分析のために、Pandas DataFrames にテーブルを読み込みます。
- 評価モデリング: 機械学習アルゴリズム (分類、回帰など) を適用して、ビジネス シナリオの評価、結果の予測、傾向の特定を行います。
- Dataverse への書き戻し: ダッシュボードとレポートのために、AI によって生成された評価を Dataverse テーブルに投稿します。
- ガバナンス： すべてのワークフローが企業のセキュリティとガバナンスの標準に準拠していることを確認します。
シナリオの詳細
このアーキテクチャでは、さまざまな業界のシナリオとユース ケースがサポートされています。
開発者シナリオ
Python 開発者は、従業員の詳細、部門参照、オンボーディング要求の状態のテーブルを作成することで、Fabrikam Enterprises の従業員オンボード システムを構築します。 SDK を使用すると、スキーマを定義し、列とリレーションシップを追加し、作成、読み取り、更新 API を使用してレコードのシード処理と変更を行い、エンタープライズ レベルのセキュリティとガバナンスを維持します。
データ サイエンティストのシナリオ
データ サイエンティストは、Jupyter Notebook や Visual Studio Code などの Python ツールを使用して Dataverse からビジネス データを抽出し、Pandas DataFrames に整形します。 データ サイエンティストは、抽出されたビジネス データと高度な分析モデルと機械学習モデルを使用して、リスク評価、サービス レベル アグリーメント (SLA) の監視、またはコンプライアンス レポートを行います。 データ サイエンティストは、迅速な意思決定を可能にするために、出力を視覚化して共有します。
生成AIの活用事例
Python 分析と言語モデルを使用して、顧客の傾向を要約したり、価値の高いリスクやチャーン リスクなどのセグメントを分類したりします。 結果を Dataverse に書き戻して、運用ダッシュボードとコンプライアンス ワークフローを有効にします。 このアプローチにより、AI 出力がエンタープライズ データ プラットフォーム内に安全に格納され、管理されるようになります。
[前提条件]
- Dataverse を使用した Power Platform 環境 へのアクセス
- 適切な セキュリティ ロール
- Python 3.13 以降
- SDK インストール用の PyPI へのネットワーク アクセス
さらに：
- 統合： 既存の 抽出、変換、読み込み (ETL) パイプライン、自動化ツール、エンタープライズ ガバナンス ポリシーとの互換性を確保します。
- スケーラビリティ： 大規模なデータセットと同時分析タスクを処理するワークフローを設計します。
考慮事項
これらの考慮事項は、ワークロードの品質を向上させる一連の基本原則である Power Platform Well-Architected の柱を実行します。 詳細については、Microsoft Power Platform Well-Architected を参照してください。
Reliability
堅牢なデータ アクセス: 信頼性の高い 作成、読み取り、更新、削除 (CRUD) 操作とスキーマ管理をサポートします。
オートメーション： データ抽出、変換、および分析のための反復可能で自動化されたワークフローを有効にします。
運用効率: 手動による作業を減らし、分析の最新化を促進します。
セキュリティ
ロールベースのアクセス制御: すべてのデータ操作に 対して Dataverse セキュリティ ロール とポリシーを適用します。
データ ガバナンス: データのプライバシー、監査ログ、暗号化に関するエンタープライズ標準に準拠していることを確認します。
次のステップ
- PyPI から SDK をダウンロードしてインストールします。 GitHub ソース リポジトリ で、ドキュメント、サンプル プロジェクト、コミュニティへの投稿を確認します。
- Dataverse データを使用して、Python を利用した分析と AI ワークフローの構築を開始します。
- フィードバックを共有し、コミュニティに参加して、Dataverse for Python の未来を形作ります。
貢献者達
Microsoft では、この記事を保持しています。 次の共同作成者がこの記事を書きました。
主な作成者:
- プリンシパル プロダクト マネージャー、Paul Liew
- Jeff Anderson、パートナー ソフトウェア エンジニア
- Peter Hecke(シニア デベロッパー ライター)