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Microsoft Teamsでデータフローを作成して使用する (プレビュー)

Microsoft Dataverse for Teams は、Microsoft Teams用の組み込みのローコード データ プラットフォームを提供します。 リレーショナル データ ストレージ、豊富なデータの種類、エンタープライズ レベルのガバナンス、ワン クリック ソリューションのデプロイを提供します。 Dataverse for Teams を使用すると、誰でも簡単にアプリを構築してデプロイできます。

今日まで、Dataverse for Teams にデータを取り込む方法は、テーブルにデータを直接手動で追加することでした。 このプロセスはエラーが発生しやすく、スケーラブルではありません。 しかし、セルフサービスのデータ準備を使用すると、データを見つけてクリーンアップし、整形し、Dataverse for Teams にインポートできるようになりました。

組織のデータが既に別の場所に配置されている場合は、Power Query データフローを使用してコネクタを介してデータに直接アクセスし、データを Dataverse for Teams に読み込むことができます。 組織のデータを更新すると、1 回のクリックでデータフローを更新でき、Dataverse for Teams のデータも更新されます。 Power Query データ変換を使用して、データを簡単に検証およびクリーンアップし、アプリのデータ品質を適用することもできます。

さまざまなソースからデータを取得し、使用できるように準備するために、データフローが導入されました。 使い慣れた セルフサービス Power Query エクスペリエンスを使用してデータフローを簡単に作成し、データの取り込み、変換、統合、強化を行うことができます。 データフローを作成するときは、データに接続し、データを変換し、データを Dataverse for Teams テーブルに読み込みます。 データフローが作成されると、Dataverse テーブルにデータをインポートするプロセスが開始されます。 その後、そのデータを活用するアプリの構築を開始できます。

データフロー ページからデータフローを作成する

この例では、OneDrive にある Excel ファイルから Dataverse for Teams にデータを読み込みます。

  1. Teams Web バージョンにサインインし、Power Apps のリンクを選択します。

  2. [ ビルド ] タブを選択し、[ データフロー (プレビュー)] を選択します。

    Teams のデータフロー ページに移動します。

  3. 新しいデータフローを作成するには、[ 新規 ] ボタンを選択します。

    新しいデータフローの作成。

  4. Excel ワークブック コネクタを選択します。

    コネクタを選択します。

  5. [ファイル パス] または [URL] に URL アドレスを入力するか、[OneDrive の参照] ボタンを使用して OneDrive フォルダー内を移動します。 目的のファイルを選択し、[ 次へ ] ボタンを選択します。 OneDrive 接続の使用またはデータの取得の詳細については、「 SharePoint ファイルと OneDrive for Business ファイルのインポート または他のソースからの データの取得 」を参照してください。

  6. ナビゲーターで、Excel ファイルに存在するテーブルを選択します。 Excel ファイルに複数のシートとテーブルがある場合は、目的のテーブルのみを選択します。 完了したら、[ データの変換] を選択します。

  7. Power Query を使用してデータをクリーンアップして変換します。 すぐに使用できる変換を使用して、欠損値を削除したり、不要な列を削除したり、データをフィルター処理したりできます。 Power Query を使用すると、データに 300 を超える異なる変換を適用できます。 Power Query 変換の詳細については、「 Power Query を使用してデータを変換する」を参照してください。 データの準備が完了したら、[ 次へ] を選択します。

    Power Query を使用してデータのクリーンアップと変換を行います。

  8. [ テーブルのマップ] で、[ 新しいテーブルに読み込む ] を選択して、Dataverse for Teams に新しいテーブルを作成します。 既存のテーブルにデータを読み込むこともできます。 [ テーブルのマップ ] 画面では、 一意のプライマリ名列代替キー列 (省略可能) を指定することもできます。 この例では、これらの選択は既定値のままにします。 データのマッピングとさまざまな設定の詳細については、 標準データフローのフィールド マッピングに関する考慮事項を参照してください。

    Dataverse for Teams へのデータのマッピング。

  9. [ 作成] を選択してデータフローを完了します。 データフローを作成すると、Dataverse for Teams へのデータの読み込みが開始されます。 このプロセスには時間がかかる場合があり、管理ページを使用して状態を確認できます。 データフローが実行を完了すると、そのデータを使用できます。

データフローの管理

作成したデータフローは、[データ フロー (プレビュー)] タブから管理できます。ここでは、すべてのデータフローの状態、データフローが最後に更新された日時を確認し、アクション バーからアクションを実行できます。

データフロー管理ページ。

[ 最終更新 ] 列では、データが最後に更新された日時を確認できます。 更新に失敗した場合は、エラー表示が表示されます。 エラー表示を選択すると、エラーの詳細と、それに対処するための推奨される手順が表示されます。

[状態] 列には、データフローの現在の状態が表示されます。 次の状態があります。

  • 進行中の更新: データフローは、ソースから Dataverse Tables へのデータの抽出、変換、読み込みを行います。 変換の複雑さとデータ ソースのパフォーマンスによっては、このプロセスに数分かかることがあります。 データフローの状態を頻繁に確認することをお勧めします。

アクション バーに移動するには、3 つのドット "..." を選択します。 データフローの横に表示されます。

データフローに対してアクションを実行します。

ここでは次を実行できます。

  • 変換ロジックまたはマッピングを変更する場合は、データフローを編集します。
  • データフローの名前を変更します。 作成時に自動生成された名前が割り当てられます。
  • データフローを更新します。 データフローを更新すると、データが更新されます。
  • データフローを削除します
  • 更新履歴を表示します。 これにより、前回の更新の結果が得られます。

[ 更新履歴の表示 ] を選択すると、データフローの最後の更新に関する情報が表示されます。 データフローの更新が成功すると、Dataverse で追加または更新された行の数を確認できます。 データフローの更新が成功しなかった場合は、エラー メッセージを使用して理由を調査できます。

データフローの更新履歴。

Teams のデータフローは軽量バージョンです

Teams のデータフローは、作成者ポータルのデータフローの軽量バージョンであり、Dataverse for Teams にのみデータを読み込むことができます。 Teams のデータフローは、データの 1 回限りのインポート用に最適化されていますが、データフロー管理ページの更新ボタンを使用して手動でデータを更新できます。 完全なデータフロー機能が必要な場合は、 環境をアップグレードできます。

Teams のデータフローでサポートされているデータ ソースは次のとおりです。

  • Excel (OneDrive)
  • テキスト/CSV (OneDrive)
  • PDF (OneDrive)
  • SharePoint Online フォルダー
  • SharePoint Online リスト
  • XML (OneDrive)
  • JSON (OneDrive)
  • OData
  • Web API

Teams のデータフローでは、オンプレミスのファイルの場所など、オンプレミスのデータ ソースはサポートされていません。

次の表に、Teams の Dataverse のデータフローと Dataverse のデータフローの主な機能の違いを示します。

データフロー機能 Dataverse for Teams Dataverse
標準データフロー イエス イエス
分析データフロー いいえ イエス
ゲートウェイのサポート いいえ イエス
手動更新 イエス イエス
スケジュールされた更新 いいえ イエス
増分更新 いいえ イエス
標準テーブル いいえ イエス
カスタム テーブル イエス イエス
完全な PQ 機能 イエス イエス
サポートされているコネクタ コネクタのサブセット すべてのコネクタ
小さなデータボリューム イエス イエス
より大きなデータ ボリューム いいえ 1 イエス

1 Dataverse for Teams に読み込むことができるデータの量に制限はありませんが、大量のデータを読み込む際のパフォーマンスを向上させるために、Dataverse 環境をお勧めします。