Power Apps에서 사용할 수 있는 고급 데이터 준비를 사용하여 데이터 흐름이라는 데이터 컬렉션을 만들 수 있습니다. 이 컬렉션을 사용하여 다양한 원본의 비즈니스 데이터와 연결하고, 데이터를 정리하고, 변환한 다음, Microsoft Dataverse 또는 조직의 Azure Data Lake Gen2 스토리지 계정에 로드할 수 있습니다.
데이터 흐름은 Power Apps 서비스의 환경에서 만들어지고 관리되는 테이블의 컬렉션입니다. 데이터 흐름에서 테이블을 추가 및 편집하고 데이터 흐름이 만들어진 환경에서 직접 데이터 새로 고침 일정을 관리할 수 있습니다.
Power Apps 포털에서 데이터 흐름을 만든 후에는 데이터 흐름을 만들 때 선택한 대상에 따라 Dataverse 커넥터 또는 Power BI Desktop Dataflow 커넥터를 사용하여 데이터 흐름을 가져올 수 있습니다.
데이터 흐름을 사용하는 세 가지 기본 단계는 다음과 같습니다.
Power Apps 포털에서 데이터 흐름을 작성합니다. 출력 데이터를 로드할 대상, 데이터를 가져올 원본 및 파워 쿼리 단계를 선택하여 간단하게 수행하도록 설계된 Microsoft 도구를 사용하여 데이터를 변환합니다.
데이터 흐름 실행을 예약합니다. Power Platform 데이터 흐름에서 데이터 흐름이 로드 및 변환할 데이터를 새로 고쳐야 하는 빈도입니다.
대상 스토리지에 로드한 데이터를 사용합니다. 앱, 흐름, Power BI 보고서 및 대시보드를 빌드하거나 Azure Data Factory, Azure Databricks 또는 Common Data Model 폴더 표준을 지원하는 다른 서비스와 같은 Azure 데이터 서비스를 사용하여 조직의 레이크에 있는 데이터 흐름의 Common Data Model 폴더에 직접 연결할 수 있습니다.
다음 섹션에서는 각 단계를 완료하기 위해 제공된 도구에 익숙해질 수 있도록 이러한 각 단계를 살펴봅니다.
데이터 흐름 만들기
데이터 흐름은 한 환경에서 만들어집니다. 따라서 해당 환경에서만 보고 관리할 수 있습니다. 또한 데이터 흐름에서 데이터를 가져올 개인은 데이터를 만든 환경에 액세스할 수 있어야 합니다.
중요합니다
- 데이터 흐름 만들기는 현재 Power Apps 개발자 계획 라이선스에서 사용할 수 없습니다.
- Firefox 웹 브라우저는 현재 Power Apps 데이터 흐름의 "새로 고침 기록 파일 다운로드" 작업에 대해 지원되지 않습니다. 추가 정보: "데이터 흐름을 새로 고치는 동안 문제가 발생했습니다."라는 오류 메시지가 표시됩니다.
Power Apps에 로그인하고 어떤 환경에 있는지 확인하고 명령 모음의 오른쪽 근처에서 환경 전환기를 찾습니다.
왼쪽 탐색 창에서 데이터 흐름을 선택합니다. 항목이 측면 패널 창을 경우 ...자세히를 선택한 다음 원하는 항목을 선택하세요.
새 데이터 흐름을 선택합니다. 새 데이터 흐름 페이지에서 데이터 흐름의 이름을 입력합니다. 기본적으로 데이터 흐름은 Dataverse에 테이블을 저장합니다. 조직의 Azure Data Lake Storage 계정에 테이블을 저장하려는 경우에만 분석 엔터티 를 선택합니다. 선택하고생성합니다.
중요합니다
데이터 흐름의 소유자는 단 한 명뿐이며, 데이터 흐름을 만든 사람은 단 한 명뿐입니다. 소유자만 데이터 흐름을 편집할 수 있습니다. 데이터 흐름에서 만든 데이터에 대한 권한 부여 및 액세스는 데이터를 로드한 대상에 따라 달라집니다. Dataverse에 로드된 데이터는 Dataverse 커넥터를 통해 사용할 수 있으며 데이터에 액세스하는 사용자에게 Dataverse에 대한 권한을 부여해야 합니다. 조직의 Azure Data Lake Gen2 스토리지 계정에 로드된 데이터는 Power Platform Dataflow 커넥터를 통해 액세스할 수 있으며, 이 계정에 액세스하려면 생성된 환경 내에서 멤버 자격이 필요합니다.
데이터 원본 선택 페이지에서 테이블이 저장되는 데이터 원본을 선택합니다. 표시되는 데이터 원본을 선택하면 데이터 흐름 테이블을 만들 수 있습니다.
데이터 원본을 선택하면 데이터 원본에 연결할 때 사용할 계정을 포함하여 연결 설정을 제공하라는 메시지가 표시됩니다. 다음을 선택합니다.
연결되면 테이블에 사용할 데이터를 선택합니다. 데이터 및 원본을 선택하면 Power Platform Dataflow 서비스는 나중에 설치 프로세스에서 선택한 빈도로 데이터 흐름의 데이터를 새로 고쳐 유지하기 위해 데이터 원본에 다시 연결됩니다.
이제 테이블에서 사용할 데이터를 선택했으므로 데이터 흐름 편집기를 사용하여 해당 데이터를 데이터 흐름에서 사용하는 데 필요한 형식으로 셰이프하거나 변환할 수 있습니다.
데이터 흐름 편집기를 사용하여 데이터 셰이프 또는 변환
Power BI Desktop의 파워 쿼리 편집기처럼 파워 쿼리 편집 환경을 사용하여 테이블에 가장 적합한 양식으로 데이터 선택을 셰이프할 수 있습니다. 파워 쿼리에 대한 자세한 내용은 Power BI Desktop의 쿼리 개요를 참조하세요.
쿼리 편집기가 각 단계에서 만드는 코드를 확인하거나 고유한 셰이핑 코드를 만들려는 경우 고급 편집기를 사용할 수 있습니다.
데이터 흐름 및 공통 데이터 모델
데이터 흐름 테이블에는 비즈니스 데이터를 Common Data Model에 쉽게 매핑하고, Microsoft 및 비 Microsoft 데이터로 보강하며, 기계 학습에 대한 간소화된 액세스를 얻을 수 있는 새로운 도구가 포함되어 있습니다. 이러한 새로운 기능을 활용하여 비즈니스 데이터에 대한 지능적이고 실행 가능한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 아래에 설명된 쿼리 편집 단계에서 변환을 완료한 후에는 공통 데이터 모델에 정의된 대로 데이터 원본 테이블의 열을 표준 테이블 열에 매핑할 수 있습니다. 표준 테이블에는 Common Data Model에서 정의한 알려진 스키마가 있습니다.
이 방법 및 공통 데이터 모델에 대한 자세한 내용은 공통 데이터 모델을 참조하세요.
데이터 흐름과 함께 공통 데이터 모델을 활용하려면 쿼리 편집 대화 상자에서 표준에 매핑 변환을 선택합니다. 표시되는 지도 테이블 화면에서 매핑할 표준 테이블을 선택합니다.
원본 열을 표준 열에 매핑하면 다음이 발생합니다.
원본 열은 표준 열 이름을 사용합니다(이름이 다른 경우 열의 이름이 바뀝니다).
원본 열은 표준 열 데이터 형식을 가져옵니다.
Common Data Model 표준 테이블을 유지하기 위해 매핑되지 않은 모든 표준 열은 Null 값을 가져옵니다.
매핑되지 않은 모든 원본 열은 매핑 결과가 사용자 지정 열이 있는 표준 테이블인지 확인하는 그대로 유지됩니다.
선택 영역을 완료하고 테이블 및 해당 데이터 설정이 완료되면 데이터 흐름의 새로 고침 빈도를 선택하는 다음 단계를 수행할 준비가 된 것입니다.
새로 고침 빈도 설정
테이블이 정의되면 연결된 각 데이터 원본에 대한 새로 고침 빈도를 예약해야 합니다.
데이터 흐름은 데이터 새로 고침 프로세스를 사용하여 데이터를 최신 상태로 유지합니다. Power Platform 데이터 흐름 작성 도구에서 선택한 예약된 간격으로 수동으로 또는 자동으로 데이터 흐름을 새로 고치도록 선택할 수 있습니다.
자동으로 새로 고침 예약
자동으로 새로 고침을 선택합니다.
데이터 흐름 빈도를 입력합니다.
빈도 기반 새로 고침. 30분 단위로 얼마나 자주, 시작 날짜 및 시간을 UTC 기준으로 설정합니다.
특정 날짜 및 시간에 새로 고칩니다. 표준 시간대, 빈도(매일 또는 매주) 및 30분 단위로 하루 중 시간을 선택합니다.
게시를 선택합니다 .
일부 조직에서는 데이터 흐름을 만들고 관리하기 위해 자체 스토리지를 사용하려고 할 수 있습니다. 스토리지 계정을 올바르게 설정하기 위한 요구 사항을 따르는 경우 Azure Data Lake Storage Gen2와 데이터 흐름을 통합할 수 있습니다. 추가 정보: 데이터 흐름 스토리지에 Azure Data Lake Storage Gen2 연결
데이터 연결 문제 해결
데이터 흐름에 대한 데이터 원본에 연결하는 데 문제가 발생할 수 있습니다. 이 섹션에서는 문제가 발생할 때의 문제 해결 팁을 제공합니다.
Salesforce 연결기. Salesforce의 평가판 계정을 데이터 흐름과 함께 사용하면 연결이 실패합니다. 실패 원인에 대한 정보가 제공되지 않습니다. 이 문제를 해결하려면 프로덕션 Salesforce 계정 또는 개발자 계정을 사용하여 테스트합니다.
SharePoint 커넥터. 하위 폴더나 문서 없이 SharePoint 사이트의 루트 주소를 제공해야 합니다. 예를 들어
https://microsoft.sharepoint.com/teams/ObjectModel와 비슷한 링크를 사용하세요.JSON 파일 커넥터. 현재 기본 인증만 사용하여 JSON 파일에 연결할 수 있습니다. 예를 들어 유사한
https://XXXXX.blob.core.windows.net/path/file.json?sv=2019-01-01&si=something&sr=c&sig=123456abcdefgURL은 현재 지원되지 않습니다.Azure Synapse Analytics. 데이터 흐름은 현재 Azure Synapse Analytics에 대한 Microsoft Entra 인증을 지원하지 않습니다. 이 시나리오에서는 기본 인증을 사용합니다.
비고
DLP(데이터 손실 방지) 정책을 사용하여 Microsoft Entra(사전 인증된) 커넥터로 HTTP 를 차단하는 경우 SharePoint 및 OData 커넥터가 실패합니다. SharePoint 및 OData 커넥터가 작동하려면 DLP 정책에서 Microsoft Entra(사전 인증) 커넥터가 있는 HTTP를 허용해야 합니다.
오류 문제 해결: Dataverse에 연결하지 못했습니다. 이 문제를 해결하는 방법은 아래 링크를 확인하세요.
내보내기 위해 사용 중인 연결에 수정이 필요한 경우 사용자에게 오류 메시지가 표시될 수 있습니다. 이 경우 사용자는 Dataverse에 대한 연결이 실패했음을 나타내는 오류 메시지를 받 습니다. 이 문제를 해결하는 방법은 아래 링크를 확인하세요.
이 문제를 해결하려면:
- Power Apps(make.powerapps.com)의 왼쪽 탐색 창에서 연결을 선택합니다. 항목이 측면 패널 창을 경우 ...자세히를 선택한 다음 원하는 항목을 선택하세요.
- Microsoft Dataverse(레거시) 연결을 찾습니다.
- 상태 열에서 연결 수정 링크를 선택하고 화면의 지침을 따릅니다.
수정이 완료되면 내보내기를 다시 시도합니다.
"데이터 흐름을 새로 고치는 데 문제가 발생했습니다."라는 오류 메시지가 표시됩니다.
이 오류는 Firefox 웹 브라우저를 사용하는 동안 데이터 흐름을 새로 고치려고 할 때 발생합니다. 이 문제를 해결하려면 Microsoft Edge 또는 Google Chrome과 같은 다른 웹 브라우저를 사용합니다.
다음 단계
다음 문서는 데이터 흐름을 사용할 때 추가 정보 및 시나리오에 유용합니다.
공통 데이터 모델에 대한 자세한 정보를 보려면: