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他の Azure データ ワークロードからの Microsoft Power Platform データフローの出力を使用する

  • [アーティクル]

Microsoft Power Platform データフローの出力用のストレージによっては、その出力を他の Azure サービスで使用することができます。

Power Platform データフローの出力を使用する場合の利点

Power Platform データフローを使用すると、さらなる分析や使用に向けて、データの再形成、クリーンアップ、準備を行うことができます。 データが入力として使用され、アクションが指定される Azure データ サービスは、他にも数多くあります。

  • Azure Machine Learning では、データフローの出力を使用して、機械学習シナリオ (予測分析など) に使用することができます。
  • Azure Data Factory では、高度なデータ統合ソリューションに向けて、ビッグ データ ソースのデータを組み合わせ、非常に大規模にデータフローの出力を取得することができます。
  • Azure Databricks では、Apache Spark バック エンドのビッグ データ規模で、応用データ サイエンス アルゴリズムや高度な AI のデータフローの出力を使用することができます。
  • その他の Azure データ サービスでは、Power Platform データフローの出力を使用して、そのデータに対してさらにアクションを実行することができます。

外部 Azure Data Lake Storage でのデータフロー

外部 Azure Data Lake Storage ストレージを Power Platform データフローに接続している場合、Azure Data Lake Storage がソースとして使用されている任意の Azure サービス (Azure Machine Learning、Azure Data Factory、Azure Databricks、Azure Analysis Services など) を使用して、接続することができます。

これらのサービスでは、Azure Data Lake Storage がソースとして使用されています。 ストレージの詳細を入力して、その中にあるデータに接続することができます。 このデータは、CSV 形式で格納されており、これらのツールやサービスを通じて読み取り可能です。 次のスクリーンショットは、Azure Data Lake Storage が Azure Data Factory のソース オプションとしてどのように表示されているかを示しています。

外部 Data Lake Storage で Power Platform データフローの出力を使用する。

Dataverse を使用したデータフロー

Dataverse にデータを格納する標準データフローを使用している場合であっても、多くの Azure サービスから Dataverse に接続できます。 次の図は、Azure Data Factory で、Dataverse からのデータフローの出力がソースとしてどのように使用されているかを示しています。

Dataverse からの Power Platform データフローの出力を使用する。

内部 Azure Data Lake Storage でのデータフロー

Power Platform データフローによって指定されていない内部 Data Lake Storage を使用する場合、そのストレージは、Power Platform ツールに限定され、その他の Azure データ ワークロードからはアクセスすることができません。