Importere og eksportere data fra Dataverse

Microsoft Dataverse er en SaaS-dataplattform som gjør det enkelt å opprette og administrere data, hendelser og logikk, og generere analyse** og innsikt for å støtte sammenkoblede apper som er bygd på Dataverse-plattformen. Apper inneholder førstepartsapper, for eksempel Dynamics 365 Sales, Service, Marketing, Customer Insights, orkestrering av kundereiser, og tilpassede tredjepartsapper og -prosesser, som alle fungerer på en sikker og kompatibel måte. Dataverse, som er en hyperskalering av polyglotlagringsplass kan lagre alle typer data (relasjon, fil, tilordning og så videre) for alle transaksjons- og analytiske programmer. Derfor er dette dataplattformen for alle Power Platform-produkter og Dynamics 365-programmer. Dataverse er et viktig element for Microsoft Power Platform, som støtter alle data, hendelser, analyser og relatert behandling, i tillegg til å generere innsikt for apputviklere og profesjonelle utviklere for å bygge, lagre og administrere data for programmene sine.

Data som kreves av apper og prosesser, kommer ikke ofte fra eller finnes i Dataverse. Å samle inn eksterne data med Dataverse en viktig komponent i å bygge apper, legge til data i eksisterende apper og lage verdifull innsikt. Ved hjelp av utbredelsen av stordata og stadig flere typer datakilder, for eksempel AI, ML, IoT, webhandel, web-API, tjenester, ERP og bransjeapper, kreves det at Dataverse-kundene er smidige med å bruke denne variasjonen av data.

Det er flere måter å importere og eksportere data i Microsoft Dataverse på. Du kan bruke dataflyter, Power Query, Azure Synapse Link, Azure Data Factory, Azure Logic Apps og Power Automate.

Hvor vil du starte?

Det første du må gjøre, er å starte med de eksterne dataene, som allerede finnes utenfor Dataverse som kreves for bygging av en app, et skjema eller en annen komponent. Det er ikke nødvendig å beholde dataene i Dataverse for å begynne å bruke dem. Mange ganger er det best å fortsette å la det andre systemet administrere dataene når de bruker dataene etter behov i Dataverse. Funksjonen for virtuell tabell i Dataverse gir deg denne muligheten. Mer informasjon: Opprett virtuelle tabeller ved hjelp av virtuelle koblinger.

Ved hjelp av virtuelle tabeller kan du bygge en app som bruker de eksterne dataene som om den var en Dataverse-tabell. For å hjelpe deg med å opprette virtuelle tabeller på en enklere måte bruker du veiviseren for oppretting av virtuelle tabeller nå i offentlig forhåndsvisning | Microsoft Power Apps

Importere eksterne data til Dataverse

De ønskede resultatene kan føre til beslutningen om å beholde data i Dataverse kontra å bruke virtuelle tabeller til å vise eksterne data i Dataverse. Hvis du vil at dataene skal administreres av sikkerhetskonsepter i Dataverse og funksjonene for administrasjon av programlivssyklus, eller hvis du er interessert i å samle eksterne data med opprinnelige Dataverse-data, kan du vurdere å flytte data til Dataverse. Hvis du er interessert i å bruke Dataverse-arbeidsflyt- og forretningsregler, kan du i tillegg vurdere å overføre disse dataene til Dataverse. Du bør også ta hensyn til den økonomiske virkningen av datainnlasting til Dataverse, noe som kan øke lagringskostnadene. Hvis dataene fortsatt må administreres av et eksternt system, kan det være en fordel å la dataene være der og samhandle med dem i Dataverse ved hjelp av virtuelle tabeller.

Dataflyter og Power Query

Med dataflyter kan du koble til forretningsdata fra ulike kilder, rense dataene, transformere dem og deretter laste dem inn i Dataverse. Dataflyter støtter dusinvis av populær lokale datakilder, skydatakilder og SaaS-datakilder (programvare som tjeneste).

Power Query er en datatilkoblingsteknologi du kan bruke til å finne, koble til, kombinere og finjustere datakilder for å oppfylle analysebehovene. Funksjoner i Power Query er tilgjengelige i Excel og Power BI Desktop.

I løpet av prosjektfasen bør du vurdere alle alternativene og avgjøre om eksterne data skal være en del av transaksjonsdataene. Når metoden er ferdigstilt, kan endringer i implementeringen og direktesendingen etter dette føre til avbrudd for sluttbrukeropplevelsen. Når det er tatt beslutningen om å laste inn eksterne data i Dataverse, er et utmerket verktøy dataflyter. Dataflyter er et utmerket valg når du må transformere og klargjøre dataene mens du flytter dem. Dataflyt-utformingsmiljøet, Power Query, har en kraftig medfølgende funksjonalitet som bidrar til intuitiv transformasjon og dataprep.

Mer informasjon: Opprette og bruke dataflyter i Power Apps og Legge til data i en tabell i Dataverse ved hjelp av Power Query

Vær oppmerksom på at lasting av data via dataflyter er underlagt Dataverse-tjenestebeskyttelsesgrensene. Finn ut mer

Power Query støtter en rekke tilgjengelige koblinger som skissert her: Liste over alle Power Query-koblinger

Hvis dataene kommer fra Excel, slik som for mange Dataverse-kunder, bruker du den eksisterende Excel-koblingen, for eksempel blant mange andre tilgjengelige koblinger, til å bygge et dataforløp inn i Dataverse. I tillegg til engangsdatalaster synkroniserer du Excel-datakilden med Dataverse ved hjelp av en dataflyt. Vurder begrensninger for filstørrelse i Excel med denne veiledningen Redusere størrelsen på en Excel-arbeidsbok for å vise den i Power BI

Hvis du har flere Excel-filer i en mappe du vil laste inn i Dataverse, kan du bruke Power Query-mappetilkoblingen til å kombinere, transformere og laste inn data.

IT-teknikere kan også frigjøre forretningsbrukere fra kompleksiteten ved oppbygging av dataforløp ved å opprette Power Platform-dataflytmaler. Bygge en kompleks spørring som kombinerer data fra flere kilder, lagrer den og deler den med forretningsbrukere. Denne filen kan deretter brukes fra funksjonen Ny dataflyt > Importer mal i Dataverse. Alt brukeren trenger å gjøre, er å bekrefte legitimasjonen for datatilgangen for å begynne å laste inn data i Dataverse-tabeller. Lær mer Opprette Power Platform-dataflyter fra spørringer i Microsoft Excel.

Azure Data Factory

Data Factory er en dataintegreringstjeneste som gir en metode for lavkode eller ingen kode for å konstruere prosesser for pakking, transformasjon og innlasting i et visuelt miljø eller ved å skrive din egen kode.

Avhengig av databehovene dine kan det på et tidspunkt være nødvendig med mer involvert datautvikling for å hente dataene fra eksterne kilder til Dataverse. Det handler ikke bare om datavolumet, men også om mengden og kompleksiteten til datatransformasjoner som kreves for at kildedataene skal oppfylle datakravene i Dataverse. En ytterligere vurdering er at IT-ressursene er tilgjengelige for å hjelpe deg med innsatsen. Disse mer komplekse datascenariene kan håndteres med Power Platform-dataflyter, Azure Data Factory og web-API. >Data Factory og Web API-integreringsmønstre brukes til å bygge pipeliner som krever omfattende transformasjoner av arbeidsflyter og algoritmer. Dataflyter er raskere å starte med og enklere å bruke.

Med Data Factory kan du integrere Dataverse og andredata kilder visuelt ved å bruke flere enn 90 opprinnelig bygget og vedlikeholdsfrie kontakter.

I tillegg til å hente inn data i Dataverse kan Data Factory også brukes til å klargjøre, transformere og berike data med Azure Databricks og flytte data til Azure Synapse Analytics.

Eksportere data fra Dataverse

Eksport av data, enten til en annen datateknologi eller til et annet miljø, kan bruke samme teknologi for import av data, for eksempel dataflyter, Data Factory, Power Query og Power Automate.

Dynamics-kunder som målretter mot SQL Server eller Azure SQL Database, kan bruke Azure Synapse Link. Azure Synapse Link for Dataverse kobler til Azure Synapse Analytics for å gjøre det mulig å få nær sanntidsinnsikt over dataene fra Microsoft Dataverse. Med en sømløs integrasjon mellom Dataverse og Azure Synapse Analytics, Azure Synapse Link kan du kjøre analyse, forretningsintelligens og maskinlæringsscenarier på dataene dine. Mer informasjon: Hva er Azure Synapse Link for Dataverse

Se også

Arbeide med alle typer apper

Obs!

Kan du fortelle oss om språkinnstillingene for dokumentasjonen? Ta en kort undersøkelse. (vær oppmerksom på at denne undersøkelsen er på engelsk)

Undersøkelsen tar rundt sju minutter. Det blir ikke samlet inn noen personopplysninger (personvernerklæring).