Darbas su duomenimis

"Microsoft Dataverse" pateikia abstrakciją, leidžiančią dirbti su bet kokio tipo duomenimis, įskaitant reliacinius, nereliacinius, vaizdus, failus, santykinę iešką ar duomenų ežerą. Nereikia suprasti duomenų tipo, nes "Dataverse" atskleidžia duomenų tipų rinkinį, leidžiantį kurti modelį. Saugyklos tipas optimizuotas pasirinktam duomenų tipui.

Duomenis galima lengvai importuoti ir eksportuoti naudojant duomenų srautus, "Power Query" ir "Azure Data Factory". "Dynamics" klientai taip pat gali naudoti duomenų eksportavimo paslaugą.

"Dataverse" taip pat turi "Power Automate" ir "Azure Logic Apps" jungtį, kurią galima naudoti su šimtais kitų šių tarnybų jungčių, skirtų vietinėms, infrastruktūros kaip paslaugos (IaaS), platformos kaip paslaugos (PaaS) arba programinės įrangos kaip paslaugos (SaaS) paslaugoms. Tai apima "Azure", "Microsoft 365", "Dynamics 365", SAP ERP, "Salesforce", "Amazon Redshift", "Access", "Excel", teksto / CSV, "SharePoint" sąrašų, "SQL Server" duomenų bazių, "Oracle", "MySQL", "PostgreSQL", "Blockchain" ir "Azure Synapse Analytics" šaltinius.

Common Data Model

Jei kada nors teko sujungti duomenis iš kelių sistemų ir programų, žinote, kokia tai gali būti brangi ir daug laiko reikalaujanti užduotis. Neturint galimybės lengvai bendrinti ir suprasti tų pačių duomenų, kiekvienai programai ar duomenų integravimo projektui reikia pasirinktinio diegimo.

"Common Data Model" pateikia nuorodų architektūrą, skirtą supaprastinti šį procesą, suteikiant bendrai naudojamą duomenų kalbą verslo ir analitinėms programoms. "Common Data Model" metaduomenų sistema leidžia bendrinti duomenis ir jų reikšmę programose ir verslo procesuose, pvz., "Power Apps", "Power BI", "Dynamics 365" ir "Azure".

"Common Data Model" apima standartizuotų, išplečiamų duomenų schemų rinkinį, kurį paskelbė "Microsoft" ir jos partneriai. Šis iš anksto nustatytų schemų rinkinys apima lenteles, atributus, semantinius metaduomenis ir ryšius. Schemose pateikiamos dažniausiai naudojamos sąvokos ir veiklos, pvz., Paskyra ir Kampanija, siekiant supaprastinti duomenų kūrimą, agregavimą ir analizę.

"Common Data Model" schemos gali būti naudojamos kuriant lenteles "Dataverse". Tada gautos lentelės bus suderinamos su programomis ir analize, skirtomis šiam "Common Data Model" apibrėžimui.

Toliau pateiktame paveikslėlyje parodyti kai kurie standartinių "Common Data Model" lentelių elementai. 

Lentelės

"Dataverse" lentelės naudojamos verslo duomenims modeliuoti ir valdyti. Siekiant padidinti produktyvumą, "Dataverse" apima lentelių rinkinį, vadinamą standartinėmis lentelėmis. Šios lentelės sukurtos pagal geriausią praktiką, kad užfiksuotų dažniausiai pasitaikančias organizacijos sąvokas ir scenarijus. Standartinės lentelės atitinka bendrąjį duomenų modelį.

Lentelių rinkinys, dažniausiai naudojamas įvairiose pramonės šakose, pvz., Vartotojas ir Komanda, yra įtrauktas į "Dataverse" ir vadinamas standartinėmis lentelėmis. Šias paruoštas naudoti lenteles taip pat galima tinkinti, pvz., įtraukti papildomų stulpelių. Be to, galite lengvai sukurti savo pasirinktines lenteles "Dataverse".

Stulpeliai

Stulpeliai apibrėžia atskirus duomenų elementus, kurie gali būti naudojami duomenims lentelėje saugoti. Kūrėjai laukus kartais vadina atributais. Universiteto kursą žyminčioje lentelėje gali būti stulpelių, pvz., "Vardas", "Vieta", "Skyrius", "Registruoti studentai" ir pan.

Stulpeliuose gali būti įvairių tipų duomenų, pvz., skaitmenų, eilučių, skaitmeninių duomenų, vaizdų ir failų. Nereikia dirbtinai atskirti reliacinių ir nereliacinių duomenų, jei jie yra to paties verslo proceso ar srauto dalis. "Dataverse" saugo duomenis geriausiu sukurto modelio saugyklos tipu.

Kiekvienas iš šių stulpelių gali būti susietas su vienu iš daugelio duomenų tipų, kuriuos palaiko "Dataverse".

Daugiau informacijos: Stulpelių tipai

Ryšiai

Vienos lentelės duomenys dažnai yra susiję su kitos lentelės duomenimis. lentelių ryšiai apibrėžia, kaip eilutės gali būti susietos viena su kita "Dataverse" modelyje.

"Dataverse" teikia lengvai naudojamus vaizdinius dizainerius, skirtus apibrėžti skirtingus ryšių tipus iš vienos lentelės į kitą (arba tarp lentelės ir jos). Kiekviena lentelė gali turėti ryšį su daugiau nei viena lentele, o kiekviena lentelė gali turėti daugiau nei vieną ryšį su kita lentele.

Ryšių tipai yra šie:

• Daugelis su vienu: šio tipo ryšiuose daugelis A lentelės įrašų gali būti susieti su vienu lentelės B įrašu. Pavyzdžiui, mokinių klasė turi vieną klasę.

• Vienas su daugeliu: šio tipo ryšiuose vienas lentelės B įrašas gali būti susietas su daugeliu A lentelės įrašų. Pavyzdžiui, vienas mokytojas moko daug pamokų.

• Daugelis su daugeliu: šio tipo ryšiuose kiekvienas A lentelės įrašas gali atitikti daugiau nei vieną B lentelės įrašą ir atvirkščiai. Pvz., mokiniai lanko daug pamokų ir kiekvienoje pamokoje yra daug mokinių.

Kadangi ryšiai "daugelis su vienu" yra labiausiai paplitę, "Dataverse" pateikia konkretų duomenų tipą, pavadintą peržvalga, kuris ne tik palengvina šio ryšio apibrėžimą, bet ir padidina formų ir programų kūrimo produktyvumą.

Daugiau informacijos apie lentelių ryšių kūrimą rasite Ryšio tarp lentelių kūrimas.

Organizacijos dažnai turi laikytis įvairių taisyklių, kad užtikrintų klientų sąveikos istorijos, audito žurnalų, prieigos ataskaitų ir saugos incidentų sekimo ataskaitų prieinamumą. Organizacijos gali norėti sekti "Dataverse" duomenų pakeitimus saugos ir analizės tikslais.

"Dataverse" suteikia audito galimybę, kai organizacijos lentelių ir atributų duomenų pakeitimai laikui bėgant gali būti naudojami analizei ir ataskaitų teikimui. Tikrinimas palaikomas visose pasirinktinėse ir labiausiai tinkinamose lentelėse ir atributuose. Tikrinimas nepalaikomas keičiant metaduomenis, nuskaitant operacijas, eksportuojant operacijas arba autentifikuojant. Norėdami gauti informacijos apie tai, kaip konfigūruoti tikrinimą, eikite į Tvarkyti "Dataverse" tikrinimą.

"Dataverse" palaiko analizę, suteikdama galimybę pasirinkti lenteles, kurias reikia vykdyti mašininio mokymosi modeliams. Jis turi iš anksto sukurtą AI galimybę per AI Builder.

Paieška

"Dataverse" pateikia tris būdus, kaip pateikti užklausas eilutėms:

• „Dataverse“ ieška

• Greitoji ieška (vienos lentelės arba kelių lentelių)

• Išplėstinė ieška

Pastaba.

Kelių lentelių greitoji paieška taip pat vadinama kategorizuota ieška.

Daugiau informacijos rasite Paieškų palyginimas.

„Dataverse“ ieška

"Dataverse" ieška pateikia greitus ir išsamius rezultatus keliose lentelėse viename sąraše, surūšiuotus pagal tinkamumą. Ji naudoja specialią ieškos tarnybą, esančią už "Dataverse" ribų (maitinama "Azure"), kad padidintų ieškos našumą.

"Dataverse" ieška suteikia šių patobulinimų ir privalumų:

• Pagerina našumą naudojant išorinį indeksavimą ir "Azure" ieškos technologiją.

• Randa atitikmenis bet kuriam ieškos termino žodžiui bet kuriame lentelės stulpelyje, palyginti su sparčiąja ieška, kai visi ieškos termino žodžiai turi būti rasti viename stulpelyje.

• Randa atitikmenis, kuriuose yra linksniuojamų žodžių, pvz., srautas, srautinis perdavimas arba srautas.

• Pateikia rezultatus iš visų ieškomų lentelių viename sąraše, surūšiuotų pagal tinkamumą, todėl kuo geresnė atitiktis, tuo aukštesnis rezultatas rodomas sąraše. Atitiktis yra aktualesnė, jei daugiau paieškos termino žodžių randama arti vienas kito. Kuo mažesnis teksto kiekis, kuriame randami ieškomi žodžiai, tuo didesnis tinkamumas. Pavyzdžiui, jei paieškos žodžius randate įmonės pavadinime ir adrese, tai gali būti geriau nei rasti tuos pačius žodžius ilgame straipsnyje, toli vienas nuo kito.

• Paryškina atitikmenis rezultatų sąraše. Kai ieškos terminas atitinka terminą eilutėje, jis ieškos rezultatuose rodomas kaip paryškintas ir kursyvas tekstas.

Daugiau informacijos apie "Dataverse" iešką rasite "Dataverse" ieškos naudojimas ieškant eilučių.

Sparčioji ieškos

"Dataverse" apima galimybę greitai rasti eilutes ir turi metodus, kurie ieškos tik vieno tipo lentelėse, pvz., klientas, arba bus naudojami ieškant kelių tipų lentelėse vienu metu, pvz., kontaktai, vartotojai, klientai ir pan.

Vienos lentelės sparčioji ieška naudojama tik vieno tipo eilutėms rasti. Ši ieškos parinktis pasiekiama rodinyje.

Kelių lentelių sparčioji ieška (kategorizuota ieška) taip pat naudojama eilutėms rasti, tačiau jos bus rastos skirtingų tipų lentelėse, pvz., klientuose ar kontaktuose.

Duomenų ežeras

"Dataverse" palaiko nuolatinį lentelės duomenų replikavimą į "Azure Data Lake Storage", kurį vėliau galima naudoti analizei, pvz., "Power BI" ataskaitoms, mašininiam mokymuisi, duomenų sandėliavimui ir kitiems tolesnio integravimo procesams, vykdyti.

Ši funkcija skirta įmonių didžiųjų duomenų analizei. Jis yra ekonomiškas, keičiamo dydžio, pasižymi dideliu pasiekiamumu ir atkūrimo po nelaimių galimybėmis ir užtikrina geriausią savo klasėje analizės našumą.

Duomenys saugomi "Common Data Model" formatu, kuris užtikrina semantinį nuoseklumą visose programose ir visuotiniuose diegimuose. Standartizuoti metaduomenys ir save apibūdinantys duomenys "Common Data Model" palengvina metaduomenų aptikimą ir sąveikumą tarp duomenų gamintojų ir vartotojų, tokių kaip "Power BI", "Data Factory", "Azure Databricks" ir "Azure Machine Learning".

Taip pat žr.

Duomenų importavimas ir eksportavimas