Microsoft Dataverse について調べる
Microsoft Dataverse はクラウドベースのソリューションで、さまざまなデータとビジネス ロジックを簡単に構成することで、安全でルールに準拠した方法で相互接続するアプリケーションとプロセスをサポートできます。 Microsoft によって管理および保守されている Dataverse は、グローバルに利用できますが、データ所在地があっても対応できるよう、特定の地理的な場所にデプロイされます。 お客様のサーバーのスタンドアロン環境で使用するようには設計されていないため、アクセスして使用するにはインターネット接続が必要です。
Dataverse は単なるテーブルではないため、従来のデータベースとは異なります。 セキュリティ、ロジック、データ、ストレージを一元管理できます。 ビジネス データ用の一元的なデータ リポジトリとして設計され、既にお使いになっているかもしれません。 見えないところで、Field Service、Customer Insights、Customer Service、Sales など、多くの Microsoft Dynamics 365 ソリューションに利用されています。 また、組み込まれているネイティブ接続を使用して、Power Apps や Power Automate の一部として利用することもできます。 Microsoft Power Platform の AI Builder とポータルの機能でも、Dataverse が利用されています。
このイメージは、Microsoft Dataverse が提供する多くの機能をまとめて視覚化したものです。
機能の各カテゴリについて簡単に説明します。
セキュリティ: Dataverse での認証は Azure Active Directory (Azure AD) によって処理され、条件付きアクセスと多要素認証を使用できます。 行レベルと列レベルまでの認可がサポートされ、豊富な監査機能が提供されています。
ロジック: Dataverse を使用すると、ビジネス ロジックをデータ レベルで簡単に適用できます。 ユーザーがデータを操作する方法に関係なく、同じルールが適用されます。 重複の検出、ビジネス ルール、ワークフローなどに関連するルールを使用できます。
データ: Dataverse を使用すると、データの整形を制御でき、データの検出、モデル化、検証、レポート作成を行うことができます。 この制御によって、使用方法に関わらず、データを希望どおりの外観にできます。
ストレージ: Dataverse では、物理データは Azure クラウドに格納されます。 このクラウドベースのストレージにより、データが存在する場所やスケーリング方法について心配する必要がなくなります。 これらの心配事はすべて自動的に処理されます。
統合: Dataverse の接続は、ビジネス ニーズに対応してさまざまな方法で行われます。 API、Webhook、イベント、データのエクスポートにより、データを柔軟に格納したり取得したりできます。
このように、Microsoft Dataverse はビジネス データを格納して操作するための強力なクラウドベースのソリューションです。 以下のセクションでは、Microsoft Power Platform 用のデータ ストレージの観点から Microsoft Dataverse を検証し、このプラットフォームの活用方法を確認します。 既に説明したその他の豊富な機能のことを覚えておいてください。使用率が高まると、さらにこのような機能について詳しく調べることができます。
最初に、Microsoft Dataverse を使用すると、標準化されたデータベースのクラウドベースのインスタンスを 1 つまたは多数作成することができます。 データベースには、ほぼすべての組織や企業に共通するデータを格納する定義済みのテーブルや列が含まれています。 新しい列やテーブルを追加することによって、格納される内容をカスタマイズし拡張できます。 Microsoft Dataverse のデータベースや、その下の標準化されたデータ モデルは簡単に設定できるので、ユーザーは、インフラストラクチャ、ストレージ、データの統合を気にせずに、ソリューションの構築に容易に専念できます。 Microsoft Dataverse に格納したデータにはさまざまな方法でアクセスできます。 Power Apps や Power Automate などのツールを使用して、データをネイティブに操作することができます。 あらゆるビジネス ソリューションがコネクタ API を使用して Dataverse に接続できます。 ロール ベースのセキュリティやビジネス ルールなどの機能を利用すると、アクセス方法に関係なく、データは安全だと信じることができます。
スケーラビリティ
Dataverse データベースでは、大きなデータ セットと複雑なデータ モデルがサポートされています。 テーブルには何百万もの項目を保持でき、Microsoft Dataverse データベースの各インスタンスのストレージは、4 テラバイトまで拡張することができます。 Microsoft Dataverse のインスタンスで利用できるデータの量は、関連付けられているライセンスの数と種類によって異なります。 データ ストレージは、ライセンスを持つすべてのユーザーの間でプールされるため、構築したソリューションごとに必要に応じてストレージを割り当てることができます。 標準ライセンスで提供されるものより多くのストレージが必要な場合は、ストレージを追加購入できます。
Microsoft Dataverse の構造と利点
Microsoft Dataverse データベースの構造は、Common Data Model での定義とスキーマに基づいています。 Microsoft Dataverse データベースの基盤として Common Data Model を使うと、Common Data Model のスキーマを使うすべてのソリューションを間単に統合できます。 これは、Common Data Model が Microsoft Dataverse データベースの基礎であり、Common Data Model スキーマを使うためです。 ソリューションの標準テーブルは同じです。 ベンダーが Common Data Model を使って作成したソリューションの豊富なエコシステムを利用できます。 何より、Microsoft Dataverse データベースは実質的に際限なく拡張できます。
テーブル、列、リレーションシップについて説明する
テーブルは、データのセットを表す行と列が格納される論理構造です。 スクリーンショットには、標準のアカウント テーブルとその一部として管理できるさまざまな要素が表示されます。
テーブルの種類
テーブルには 3 つの種類があります。
標準 - Dataverse 環境には、複数の標準テーブル (すぐに使えるテーブルとも呼ばれます) が含まれています。 アカウント、部署、連絡先、タスク、ユーザーの各テーブルは、Dataverse の標準テーブルの例です。 Dataverse に含まれるほとんどの標準テーブルはカスタマイズできます。
マネージド - カスタマイズ可能ではなく、マネージド ソリューションの一部として環境にインポートされるテーブル。
カスタム - カスタム テーブルは、アンマネージド ソリューションからインポートされるアンマネージド テーブル、または Dataverse 環境で直接作成される新しいテーブルです。
列
列はテーブル内の各行に個別の情報を格納します。 Excel の列と考えることができます。 列にはデータ型があります。つまり、列には、そのデータ型と一致する特定の型のデータを格納できます。 たとえば、イベントの日付や何かが発生したタイミングのキャプチャなど、日付を必要とするソリューションがある場合は、日付型の列に日付を格納します。 同様に、数値を格納する必要がある場合は、Number 型の列に数値を格納します。
テーブル内の列の数は、2、3 個から 100 個以上までさまざまです。 Microsoft Dataverse のすべてのデータベースは標準の一連のテーブルで構築され、各標準テーブルには標準の一連の列があります。
リレーションシップについて理解する
ソリューションを構築する場合、効率的でスケーラブルなソリューションにするには、通常データを複数の異なるコンテナー (テーブル) に分割する必要があります。 すべてのデータを 1 つのコンテナーに格納しようとすると、効率が悪く、わかりにくくなる可能性があります。
この概念を理解するのに役立つ例を次に示します。
たとえば、販売注文を管理するシステムを作成する必要があるとします。 製品の一覧に加え、手持ちの在庫、製品の原価、販売価格が必要になります。 また、顧客とその住所および信用格付けが含まれるマスター リストも必要です。 最後に、請求書を管理し、請求書データを格納する必要があります。 請求書には、次のような情報が含まれている必要があります。
date
請求書番号
営業担当者
住所や信用格付けなどの顧客情報
請求書の各項目の明細
各明細には、販売した製品への参照が含まれている必要があります。 明細には、各製品の適切なコストと価格も記載する必要があります。 最後に、明細では、その明細で販売した数量に基づいて、手持数量も減らす必要があります。 上記の例の機能をサポートするために 1 つのテーブルを作成するのは非効率的です。 このビジネス シナリオに対応するもっとよい方法は、次の 4 つのテーブルを作成することです。
顧客
製品
Invoices
品目
これらの各項目に対してテーブルを作成し、それらを相互に関連付けることにより、ハイ パフォーマンスを維持しながら拡張できる、効率的なソリューションを構築できます。 データを複数のテーブルに分割することは、同じデータを繰り返し格納したり、大量の空白データを含む大きな行をサポートしたりする必要がないことも意味します。 データを個別のテーブルに分割すると、レポート作成もはるかに簡単になります。
相互に関連するテーブルには、リレーショナル接続があります。 テーブル間のリレーションシップは多くの形式で存在しますが、最も一般的なのは一対多と多対多の 2 つです。どちらも Microsoft Dataverse でサポートされています。 さまざまなリレーションシップの種類の詳細については、「テーブル リレーションシップ」を参照してください。
Microsoft Dataverse のビジネス ロジック
多くの組織には、データの操作方法に影響を与えるビジネス ロジックがあります。 たとえば、Dataverse を使用して顧客情報を格納している組織は、識別番号フィールドなどを必須フィールドにしたい場合があります。 Microsoft Dataverse ではビジネス ルールを使用してこのロジックを構築します。 ビジネス ルールを使用すると、アプリ レイヤーではなくデータ レイヤーで、ビジネス ロジックを適用して管理することができます。 つまり、Microsoft Dataverse でビジネス ルールを作成すると、ユーザーがどこでデータを操作してもそれらのルールが適用されます。
たとえば、キャンバスおよびモデル駆動型アプリでビジネス ルールを使用して、テーブル内の 1 つまたは複数の列の値を設定またはクリアできます。 また、格納されるデータを検証したり、エラー メッセージを表示したりするために使用することもできます。 モデル駆動型アプリでビジネス ルールを使用して、列の表示と非表示を切り替えたり、列を有効または無効にしたり、ビジネス インテリジェンスに基づいて推奨情報を作成したりできます。
ビジネス ルールにより、データの入力に使用されるフォームに関係なく、ルールの適用、値の設定、データの検証を行うための強力な手段が提供されます。 また、ビジネス ルールは、データの精度の向上、アプリケーション開発の簡素化、エンド ユーザーに表示されるフォームの合理化を支援するうえでも効果的です。
シンプルでありながら強力なビジネス ルールの使用例を考えてみましょう。 クレジットの上限が $1,000,000 より大きい値に設定されると [クレジット上限 VP 承認者] フィールドを必須フィールドに変更するというビジネス ルールが構成されています。 クレジットの上限が $1,000,000 未満の場合、フィールドは省略可能です。
アプリ レベルではなく、データ レベルでこのビジネス ルールを適用することによって、データを制御しやすくなります。 これにより、Power Apps や Power Automate から直接アクセスされているか、または API 経由でアクセスされているかどうかに関わらず、ビジネス ロジックに従うようにすることができます。 ルールは、アプリではなく、データに関連付けられます。
Dataverse でビジネス ルールを使用する方法の詳細については、「テーブルのビジネス ルールを作成する」を参照してください。
データフローの使用
データフローは、セルフサービス形式のクラウドベースのデータ準備テクノロジです。 データフローを使用すると、Microsoft Dataverse 環境、Power BI ワークスペース、または組織の Azure Data Lake Storage アカウントへのデータの取り込み、変換、ロードを行うことができます。 データフローは、Excel や Power BI などの多くの Microsoft 製品に既に組み込まれているデータ接続と準備エクスペリエンスである Power Query を使って作成されます。 データフローは、オンデマンドまたはスケジュールに基づいて自動的に実行するようにトリガーできます。データは常に最新の状態に保たれます。
データフローでは、結果として得られるエンティティがクラウドベースのストレージに格納されるため、データフローによって生成されたデータを他のサービスが操作できます。
たとえば、Power BI、Power Apps、Power Automate、Power Virtual Agents、Dynamics 365 アプリケーションは、Power Platform データフロー コネクタである Dataverse に接続することで、データフローによって生成されたデータを取得できます。 または、データフローの作成時に構成した宛先に応じて、レイクを介してデータを直接取得することもできます。
次の一覧は、データフローを使用する利点の一部を示しています。
データフローは、Power BI ソリューションのモデリング レイヤーと視覚化レイヤーからデータ変換レイヤーを切り離します。
データ変換コードは、複数の成果物に分散させるのではなく、中央の場所 (データフロー) に配置できます。
データフロー作成者に必要なのは Power Query のスキルだけです。 1 つの環境で複数の作成者が作業している場合、データフロー作成者は BI ソリューション全体または運用するアプリケーションをまとめて構築するチームのメンバーになることができます。
データフローは製品に依存しません。 データフローは Power BI だけのコンポーネントではなく、他のツールやサービスでもそのデータを取得できます。
データフローでは、強力かつグラフィカルなセルフサービスによるデータ変換エクスペリエンスである Power Query を活用します。
データフローはすべてクラウドで実行されます。 他のインフラストラクチャは必要ありません。
Power Apps、Power BI、および Customer Insights のライセンスを使用してデータフローの操作を開始するための複数のオプションが用意されています。
データフローは高度な変換に対応していますが、セルフサービスのシナリオ向けに設計されているため、IT や開発者の経歴は必要ありません。
Common Data Model
ビジネス ソリューションを作成する場合、多くの場合、組織のさまざまなビジネス アプリケーション全体でデータを統合する必要があります。 このアプリ間の統合は、場合によっては困難を伴う場合があります。 データは似ていても、異なるアプリケーションで同じように保存されるとは限りません。 これを簡略化するために、複数のテクノロジ リーダーが Common Data Model イニシアティブを作成しました。 このゴールは、さまざまなアプリケーションに簡単に適用できる共通の構造を持つことです。 組織は、広範なメタデータ システムを備える Microsoft の Common Data Model を使って、独自のデータ型とタグを作成して共有できます。 これにより、ビジネスに関する貴重な分析情報を取り込み、それをデータと統合し、強化して実用的なインテリジェンスを提供できます。
Common Data Model を使うと、一般に使われ、よく理解されている概念やアクティビティを表すようにデータを構造化できます。 そのデータのクエリを実行して分析し、再利用し、同じ形式を使う他のビジネスやアプリと相互運用することができます。 組織は、広範なメタデータ システムを備える Microsoft の Common Data Model を使って、独自のデータ型とタグを作成して共有できます。
アプリ用に新しいデータ モデルを構築するのではなく、使用できるテーブル定義を選ぶだけで済みます。 Common Data Model は、Microsoft Dataverse、Dynamics 365、Microsoft Power Platform、Azure などのさまざまなアプリケーションやサービスで使われています。 このようなデータ モデルの共通性により、すべてのサービスが同じデータにアクセスできるようになります。 Common Data Model の利用方法の適切な例として、Power BI データフローのデータ準備機能があります。 このようなデータフローにより、Common Data Model 定義に従ったデータ ファイルを作成できます。 これらのデータ ファイルは Azure Data Lake に格納されます。 Common Data Model の定義はオープンであり、その使用を希望する任意のサービスやアプリケーションから使用できます。
Common Data Model を使って記述されたデータは、Azure サービスで使い、スケーラブルな分析ソリューションを構築できます。 また、Dynamics 365 Customer Insights など、実用的な分析情報を促進するアプリケーションの意味的に充実したデータのソースにもなります。 Common Data Model は、Sales、Finance、Supply Chain Management、Commerce の Dynamics 365 アプリケーションのエンティティを定義するために使われ、Azure Data Lake ですぐに使用できます。
Microsoft は、多くのパートナーや対象分野の専門家と協力して Common Data Model の拡張を続けています。 Microsoft は、業界アクセラレータを構築することで、以下の業界が Common Data Model とそれをサポートするプラットフォームの恩恵を受けられるようにしています。