Verbeteringen in de gegevensprofilering, waaronder betere visualisaties en uitgebreidere mogelijkheden
Belangrijk
Deze inhoud is gearchiveerd en wordt niet bijgewerkt. Raadpleeg de pagina Microsoft Power Platform-productdocumentatie voor de meest recente documentatie. Raadpleeg de pagina Releaseplannen voor Dynamics 365 en Microsoft Power Platform voor de meest recente releaseplannen.
| Ingeschakeld voor | Openbare preview | Algemene beschikbaarheid |
|---|---|---|
| Beheerders, makers of analisten, automatisch | - |  14 oktober 2019 |
Functiedetails
Power Query blijft innoveren op het gebied van intelligente gegevensvoorbereiding, door de grote Microsoft-investeringen in kunstmatige intelligentie (AI) en andere onderzoeksinspanningen rond gegevensvoorbereiding te benutten en te produceren. In de afgelopen 18 maanden hebben we verschillende Power Query-functies toegevoegd waarmee klanten hun gegevens op slimmere manieren kunnen transformeren, waaronder:
- Gegevensextractie via voorbeeld: hiermee kunnen klanten gegevens uit HTML-pagina's of uit elke tabel in de Power Query-editor extraheren door eenvoudigweg de voorbeelden in te voeren van uitvoerwaarden die ze willen extraheren en zelfs waarden te selecteren uit een reeks voorgestelde waarden die automatisch door Power Query worden gedetecteerd op basis van algemene transformatiepatronen. De AI-algoritmen van Power Query kunnen nu de intentie van de gebruiker en de optimale combinatie van gegevenstransformaties afleiden die nodig is om van invoergegevens naar de gewenste uitvoer te gaan die door de gebruiker is opgegeven.
- Fuzzy samenvoeging: hiermee worden tabellen samengevoegd met algoritmen voor fuzzy matching (index van Jaccard) om overeenkomende rijen in tabellen te bepalen. Deze algoritmen voor fuzzy matching zijn het resultaat van meerdere jaren onderzoek bij Microsoft en zijn in Power Query, maar ook in andere producten opgenomen, waaronder Microsoft Excel en Microsoft SQL Server.
- Gegevensprofilering: ondersteunt meer dan 300 verschillende gegevenstransformaties, zodat gebruikers kunnen filteren op uitschieters, dubbele records kunnen verwijderen, fouten kunnen verwijderen of vervangen. Recente investeringen in gegevensprofilering in de Power Query-editor hebben het echter nog gemakkelijker gemaakt voor klanten om te beseffen dat hun gegevens dergelijke problemen bevatten, zodat ze weten dat ze de nodige gegevenstransformaties moeten toepassen om deze problemen te verhelpen.
- Tabellen toewijzen aan het Common Data Model-entiteitenschema van Microsoft: Klanten van Power Query Online kunnen willekeurige tabellen van elke gewenste gegevensbron toewijzen aan een schema met doelentiteiten dat is gedefinieerd als onderdeel van de Common Data Model-specificatie. Als er eenmaal een entiteitstoewijzing is gedefinieerd, is het downstream verwerken van die gegevens krachtiger, omdat met het downstream verwerken de gegevens op semantisch niveau kunnen worden verwerkt in plaats van alleen op gegevensniveau.
In de toekomst zullen door de investeringen in Power Query de mogelijkheden nog verder worden uitgebreid.
Hieronder vindt u een overzicht van de volgende wave van mogelijkheden voor intelligente gegevensvoorbereiding die voor klanten van Power Query beschikbaar zal zijn:
- Verbeteringen in de gegevensprofilering
- Ondersteuning voor nieuwe AI Insights, waaronder Cognitive Services en Azure Machine Learning-modellen
- Querydiagnose