Selfservice gegevensvoorbereiding met gegevensstromen

  • Artikel

Naarmate de hoeveelheid gegevens blijft groeien, neemt ook de uitdaging van het vormgeven van die gegevens in goed gestructureerde, bruikbare informatie toe. U wilt gegevens die gereed zijn voor apps, AI-workloads of analyses, zodat u snel gegevensvolumes kunt omzetten in bruikbare inzichten. Met selfservice gegevensvoorbereiding in de Power Apps-portal kunt u met slechts een paar klikken gegevens transformeren en laden naar Microsoft Dataverse of het Azure Data Lake Storage Gen2-account van uw organisatie.

Gegevensstromen werden geïntroduceerd om organisaties te helpen gegevens uit verschillende bronnen te harmoniseren en gereed te maken voor consumptie. U kunt op eenvoudige wijze gegevensstromen maken via vertrouwde, selfservice hulpmiddelen om big data op te nemen, te transformeren, te integreren en te verrijken. Wanneer u een gegevensstroom maakt, definieert u gegevensbronverbindingen, ETL-logica (extraheren, transformeren, laden) en de bestemming voor het laden van de resulterende gegevens. Eenmaal gemaakt, kunt u het vernieuwingsschema van een gegevensstroom configureren om aan te geven hoe vaak dit moet worden uitgevoerd. Bovendien maakt de nieuwe modelgestuurde calculatie-engine het proces van gegevensvoorbereiding beter beheersbaar, deterministischer en minder omslachtig voor gegevensstroomklanten. Met gegevensstromen kunnen taken waarvoor ooit een data-IT-organisatie nodig was om te maken en toezicht te houden (en vele uren of dagen te voltooien) nu met een paar klikken worden afgehandeld door individuen die niet eens datawetenschappers zijn, zoals app-makers, bedrijfsanalisten en makers van rapporten.

Gegevensstromen slaan gegevens op in tabellen. Een tabel is een set rijen waarin gegevens worden opgeslagen, vergelijkbaar met de manier waarop met een tabel gegevens in een database worden opgeslagen. Klanten kunnen een aangepast tabelschema definiëren of gebruikmaken van de standaardtabellen van het Common Data Model. Het Common Data Model is een gedeelde gegevenstaal voor gebruik door zakelijke en analytische toepassingen. Het metagegevenssysteem van het Common Data Model maakt consistentie van gegevens mogelijk en heeft betekenis in applicaties en bedrijfsprocessen zoals Power Apps, Power BI, sommige Dynamics 365-apps (modelgestuurde apps) en Azure, die gegevens opslaan in overeenstemming met het Common Data Model. De resulterende tabellen van een gegevensstroom kunnen vervolgens worden opgeslagen in een van de volgende:

  • Dataverse. Hiermee kunt u veilig gegevens opslaan en beheren die door zakelijke toepassingen worden gebruikt die zijn gebouwd met Power Apps en Power Automate.

  • Azure Data Lake Storage Gen2. Hiermee kunt u samenwerken met mensen in uw organisatie Power BI, Azure Data en AI-services of op maat gemaakte zakelijke toepassingen die gegevens van het lake lezen. Gegevensstromen die gegevens naar een Azure Data Lake Storage Gen2-account laden slaan gegevens op in Common Data Model-mappen. Common Data Model-mappen bevatten schematische gegevens en metagegevens in een gestandaardiseerde indeling om gegevensuitwisseling te vergemakkelijken en volledige interoperabiliteit mogelijk te maken tussen services die gegevens produceren of consumeren die als gedeelde opslaglaag zijn opgeslagen in het Azure Data Lake Storage-account van een organisatie.

U kunt gegevensstromen gebruiken om gegevens op te nemen uit een groot en groeiend aantal ondersteunde on-premises en cloudgebaseerde gegevensbronnen, waaronder Excel, Azure SQL Database, SharePoint, Azure Data Explorer, Salesforce, Oracle-database en meer.

Na het selecteren van de gegevensbron, kunt u de ervaring van weinig of geen code van Power Query gebruiken om de gegevens te transformeren en toe te wijzen aan standaardtabellen in het Common Data Model of om aangepaste tabellen te maken. Geavanceerde gebruikers kunnen de M-taal van een gegevensstroom direct bewerken om gegevensstromen volledig aan te passen, op vergelijkbare wijze als bij de Power Query-ervaring die miljoenen Power BI Desktop- en Excel-gebruikers al kennen.

Nadat u een gegevensstroom hebt gemaakt en opgeslagen, moet u deze uitvoeren in de cloud. U kunt ervoor kiezen om een gegevensstroom te activeren die handmatig moet worden uitgevoerd of de frequentie plannen waarmee de Power Platform Dataflow-service deze voor u uitvoert. Wanneer een gegevensstroom een run voltooit, zijn de gegevens beschikbaar voor gebruik. Om gegevensstroomgegevens te laden in Dataverse, kan de Common Data Service-connector worden gebruikt in Power Apps, Power Automate, Excel en alle andere toepassingen die de Dataverse-connector ondersteunen. Als u informatie wilt ophalen uit gegevensstromen die zijn opgeslagen in het Azure Data Lake Storage Gen2-account van uw organisatie, kunt u de Power Platform Dataflow-connector in Power BI Desktop gebruiken of rechtstreeks vanuit het lake toegang tot de bestanden verkrijgen.

Gegevensstromen gebruiken

Het vorige gedeelte bood achtergrondinformatie over gegevensstroomtechnologie. In dit gedeelte wordt aangegeven hoe gegevensstromen kunnen worden gebruikt in een organisatie.

Notitie

U moet over een betaald Power Apps-abonnement beschikken om gegevensstromen te kunnen gebruiken, maar het gebruik van gegevensstromen wordt niet apart in rekening gebracht.

Gegevens laden in Dataverse

Gegevensstromen kunnen worden gebruikt om tabellen te vullen in de Common Data Service die vervolgens worden gebruikt in Power Apps-toepassingen. Met een paar klikken kunt u gegevens uit online en on-premises gegevensbronnen integreren.

Het Common Data Model uitbreiden voor uw zakelijke behoeften

Voor organisaties die het Common Data Model willen uitbreiden en hierop willen voortbouwen, stellen gegevensstromen professionals van bedrijfsinformatie in staat om de standaardtabellen aan te passen of nieuwe te maken. Deze selfservice-benadering voor het aanpassen van het gegevensmodel kan vervolgens worden gebruikt met gegevensstromen om Power BI-dashboards te bouwen die zijn afgestemd op een organisatie.

Uw mogelijkheden uitbreiden met Azure Data- en AI-services

Power Platform-gegevensstromen kunnen worden geconfigureerd voor het opslaan van gegevensstroomgegevens in het Azure Data Lake Storage Gen2-account van uw organisatie. Wanneer een omgeving is verbonden met het data lake van uw organisatie, kunnen datawetenschappers en ontwikkelaars gebruikmaken van krachtige Azure-producten zoals Azure Machine Learning, Azure Databricks, Azure Data Factory en meer.

Voor meer informatie over integratie van Azure Data Lake Storage Gen2 en gegevensstromen, inclusief het maken van gegevensstromen die zich in Azure Data Lake van uw organisatie bevinden, raadpleegt u Azure Data Lake Storage Gen 2 verbinden voor opslag van gegevensstromen.

Samenvatting van selfservice gegevensvoorbereiding voor big data in Power Apps

Er zijn meerdere scenario's en voorbeelden waarbij u met gegevensstromen betere controle over en snellere inzichten uit uw bedrijfsgegevens kunt krijgen. Andere mensen in uw organisatie kunnen gegevensstromen gebruiken via Dataverse, de Power Platform Dataflow-connector in Power BI of via directe toegang tot de Common Data Service-map van Dataflow in het Azure Data Lake Storage Gen2-account van uw organisatie. Met behulp van een standaardgegevensmodel (schema) dat gedefinieerd door het Common Data Model, kunnen bedrijfstoepassingen afhankelijk zijn van het schema van een tabel en worden geabstraheerd op basis van hoe de gegevens zijn gemaakt of vanuit welke gegevensbron zij zijn gemaakt. Wanneer een gegevensstroom een geplande run voltooit, zijn de gegevens na heel korte tijd klaar voor het modelleren en maken van apps, flows of BI-inzichten... een proces dat voorheen maanden of langer in beslag nam.

Met het gestandaardiseerde formaat van het Common Data Model kunnen mensen in uw organisatie apps maken die snelle, eenvoudige en automatische visuals en rapporten genereren. Deze omvatten onder andere, maar niet uitsluitend:

  • Uw gegevens toewijzen vanuit verschillende bronnen aan standaardtabellen in het Common Data Model om gegevens te harmoniseren en het bekende schema te gebruiken om standaardtoepassingen aan te sturen.

  • Uw eigen aangepaste tabellen maken om gegevens binnen uw organisatie te harmoniseren.

  • Power BI-rapporten en -dashboards opstellen die gebruikmaken van gegevensstroomgegevens.

  • Integratie met Azure Data en AI-services maken via het Azure Data Lake Storage Gen2-account van uw organisatie.

Volgende stappen

Dit artikel bood een overzicht van selfservice gegevensvoorbereiding in de Power Apps-portal en de manieren waarop u deze kunt gebruiken. In de volgende onderwerpen wordt dieper ingegaan op algemene gebruiksscenario's voor gegevensstromen:

Voor meer informatie over Power Query en geplande vernieuwing kunt u deze artikelen lezen:

Voor meer informatie over het Common Data Model kunt u het overzichtsartikel lezen:

Notitie

Laat ons uw taalvoorkeuren voor documentatie weten! Beantwoord een korte enquête. (houd er rekening mee dat deze in het Engels is)

De enquête duurt ongeveer zeven minuten. Er worden geen persoonlijke gegevens verzameld (privacyverklaring).