Ескерім
Бұл бетке кіру үшін қатынас шегін айқындау қажет. Жүйеге кіруді немесе каталогтарды өзгертуді байқап көруге болады.
Бұл бетке кіру үшін қатынас шегін айқындау қажет. Каталогтарды өзгертуді байқап көруге болады.
Использование потоков данных с Microsoft Power Platform упрощает подготовку данных и позволяет повторно использовать подготовку данных в последующих отчетах, приложениях и моделях.
В мире постоянно расширяющихся данных подготовка данных может быть сложной и дорогой. Он может потреблять до 60–80 процентов времени и затрат на типичный проект аналитики. Для таких проектов могут потребоваться фрагментированные и неполные данные, сложная интеграция системы, данные со структурными несоответствиями и высокий барьер набора навыков.
Чтобы упростить подготовку данных и повысить ценность данных, были созданы потоки данных Power Query и Power Platform.
Благодаря потокам данных корпорация Майкрософт предоставляет возможности самостоятельной подготовки данных в Power BI и Power Apps веб-службы и расширяет существующие возможности следующим образом:
Самостоятельная подготовка данных для больших данных с потоками данных: потоки данных можно использовать для легкого приема, очистки, преобразования, интеграции, обогащения и схемы данных из большого и постоянно растущего массива транзакционных и наблюдений источников, охватывающих всю логику подготовки данных. Ранее логика извлечения, преобразования, загрузки (ETL) могла быть включена только в семантические модели в Power BI, скопирована между семантических моделей и привязана к параметрам управления семантической моделью.
При использовании потоков данных логика ETL повышается до артефакта первого класса в службах Microsoft Power Platform и включает выделенные возможности разработки и управления. Бизнес-аналитики, специалисты бизнес-аналитики и специалисты по обработке и анализу данных могут использовать потоки данных, чтобы справиться с самыми сложными проблемами подготовки данных и опираться на работу друг друга благодаря революционному механизму вычислений на основе модели. Этот механизм заботится обо всех преобразованиях и логике зависимостей, сокращающих время, затраты и опыт, в доли того, что традиционно требуется для этих задач. Вы можете создавать потоки данных с помощью хорошо известного, самостоятельного подготовки данных Power Query. Потоки данных создаются и легко управляются в рабочих областях приложений или средах в Power BI или Power Apps соответственно, наслаждаясь всеми возможностями этих служб, такими как управление разрешениями и запланированные обновления.
Загрузка данных в Dataverse или Azure Data Lake служба хранилища. В зависимости от варианта использования можно хранить данные, подготовленные потоками данных Power Platform, в учетной записи Dataverse или azure Data Lake вашей организации служба хранилища:
Dataverse позволяет безопасно хранить и управлять данными, которые используются бизнес-приложениями. Данные в Dataverse хранятся в наборе таблиц. Таблица представляет собой набор строк (ранее называемых записями) и столбцов (ранее называемых полями/атрибутами). Каждый столбец в таблице предназначен для хранения определенного типа данных, например, имени, возраста, заработной платы и т. д. Dataverse включает базовый набор стандартных таблиц, охватывающих типичные сценарии, но вы также можете создавать пользовательские таблицы, относящиеся к вашей организации, и заполнять их данными с помощью потоков данных. Затем разработчики приложений могут использовать Power Apps и Power Automate для создания расширенных приложений, использующих эти данные.
Azure Data Lake служба хранилища позволяет совместно работать с людьми в организации с помощью Power BI, Azure Data и служб ИИ или с помощью настраиваемых бизнес-приложений, которые считывают данные из озера. Потоки данных, которые загружают данные в Azure Data Lake служба хранилища хранения данных в папках Common Data Model. Общие папки модели данных содержат схемизированные данные и метаданные в стандартизованном формате, чтобы упростить обмен данными и обеспечить полное взаимодействие между службами, которые создают или используют данные, хранящиеся в учетной записи Azure Data Lake служба хранилища организации в качестве общего уровня хранения.
Расширенная аналитика и искусственный интеллект с помощью Azure: потоки данных Power Platform хранят данные в Dataverse или Azure Data Lake служба хранилища. Это означает, что данные, полученные через потоки данных, теперь доступны инженерам и специалистам по обработке и анализу данных Azure для применения полной мощности служб данных Azure, таких как Машинное обучение Azure, Azure Databricks и Azure Synapse Analytics для расширенной аналитики и искусственного интеллекта. Это позволяет бизнес-аналитикам, инженерам и специалистам по обработке и анализу данных совместно работать с теми же данными в своей организации.
Поддержка common Data Model: Common Data Model — это набор стандартных схем данных и системы метаданных для обеспечения согласованности данных и его значения в приложениях и бизнес-процессах. Потоки данных поддерживают общую модель данных, предлагая простое сопоставление из любых данных в любой форме в стандартных таблицах модели общих данных, таких как учетная запись и контакт. Потоки данных также помещает данные как в стандартные, так и пользовательские таблицы в схемизированной форме Common Data Model. Бизнес-аналитики могут воспользоваться стандартной схемой и ее семантической согласованности или настроить их таблицы на основе уникальных потребностей. Общая модель данных продолжает развиваться в рамках инициативы Open Data.
Большинство возможностей потока данных доступны как в Power Apps, так и в Power BI. Потоки данных доступны в рамках планов этих служб. Некоторые функции потока данных относятся либо к продуктам, либо доступны в различных планах продуктов. В следующей таблице описываются функции потока данных и их доступность.
| Возможность потока данных | Power Apps | Power BI |
|---|---|---|
| Запланированное обновление | До 48 в день | До 48 в день |
| Максимальное время обновления таблицы | До 2 часов | До 2 часов |
| Создание потока данных с помощью Power Query Online | Да | Да |
| Управление потоками данных | На портале администрирования Power Apps | На портале администрирования Power BI |
| Новые соединители | Да | Да |
| Стандартизованная схема / встроенная поддержка общей модели данных | Да | Да |
| Потоки данных Подключение or в Power BI Desktop | Для потоков данных с azure Data Lake служба хранилища в качестве назначения | Да |
| Интеграция с azure Data Lake служба хранилища организации | Да | Да |
| Интеграция с Dataverse | Да | Нет |
| Связанные таблицы потока данных | Для потоков данных с azure Data Lake служба хранилища в качестве назначения | Да |
| Вычисляемые таблицы (преобразования в хранилище с помощью M) | Для потоков данных с azure Data Lake служба хранилища в качестве назначения | Только Power BI Premium |
| Добавочное обновление потока данных | Для потоков данных с azure Data Lake служба хранилища в качестве назначения требуется План Power Apps2 | Только Power BI Premium |
| Выполнение в емкости Power BI Premium или параллельное выполнение преобразований | No | Да |
- Копирование потоков данных в рамках операции копирования сред Power Platform не поддерживается.
Дополнительные сведения о потоках данных в Power Apps:
- Подготовка данных самообслуживания в Power Apps
- Создание и использование потоков данных в Power Apps
- Подключение Azure Data Lake Storage 2-го поколения для хранения потока данных
- Добавление данных в таблицу в Dataverse с помощью Power Query
- Посетите сообщество потоков данных Power Apps и поделитесь тем, что вы делаете, задаете вопросы или отправляете новые идеи
- Посетите форум сообщества потоков данных Power Apps и поделитесь тем, что вы делаете, задаете вопросы или отправляете новые идеи
Дополнительные сведения о потоках данных в Power BI:
- Подготовка данных самообслуживания в Power BI
- Создание и использование потоков данных в Power BI
- Технический документ для потоков данных
- Подробное видео пошагового руководства по потокам данных
- Посетите сообщество потоков данных Power BI и поделитесь тем, что вы делаете, задаете вопросы или отправляете новые идеи
Дополнительные сведения о распространенных сценариях использования потоков данных см. в следующих статьях.
- Использование добавочного обновления с потоками данных
- Создание вычисляемых таблиц в потоках данных
- Подключение в источники данных для потоков данных
- Связывание таблиц между потоками данных
Дополнительные сведения о стандартной папке Common Data Model и папке Common Data Model см. в следующих статьях: