Zrozumienie różnic między typami przepływów danych

Wskazówka

Usługa Power BI Dataflow Gen1 znajduje się teraz w stanie przestarzałym i nie będzie otrzymywać nowych inwestycji w rozwój funkcji. Dla klientów w warstwie Premium z dostępem do Fabric zalecany jest przepływ danych Gen2, oferujący ulepszenia w zakresie wydajności, skalowania, niezawodności, funkcjonalności oraz wbudowanej sztucznej inteligencji. Klienci Pro/PPU mogą nadal korzystać z usługi Gen1, ponieważ wytyczne dotyczące tych scenariuszy dla Gen2 ewoluują. Aby uzyskać wskazówki dotyczące uaktualniania, zobacz Upgrade from Dataflow Gen1 to Dataflow Gen2 (Uaktualnianie z usługi Dataflow Gen1 do usługi Dataflow Gen2 ).

Przepływy danych służą do wyodrębniania, przekształcania i ładowania danych do miejsca docelowego magazynu, gdzie mogą być używane w różnych scenariuszach. Ponieważ nie wszystkie miejsca docelowe magazynu mają te same cechy, niektóre funkcje i zachowania przepływu danych różnią się w zależności od miejsca docelowego magazynu, do którego przepływ danych ładuje dane. Przed utworzeniem przepływu danych ważne jest, aby zrozumieć, jak będą używane dane, i wybrać miejsce docelowe magazynu zgodnie z wymaganiami rozwiązania.

Wybranie miejsca docelowego magazynu przepływu danych określa typ przepływu danych. Przepływ danych, który ładuje dane do tabel usługi Dataverse, jest klasyfikowany jako standardowy przepływ danych. Przepływy danych, które ładują dane do tabel analitycznych, są klasyfikowane jako przepływ danych analitycznych.

Przepływy danych utworzone w usłudze Power BI są zawsze analitycznymi przepływami danych. Przepływy danych utworzone w usłudze Power Apps mogą być standardowe lub analityczne, w zależności od wyboru podczas tworzenia przepływu danych.

Standardowe przepływy danych

Standardowy przepływ danych ładuje dane do tabel Dataverse. Standardowe przepływy danych można tworzyć tylko w usłudze Power Apps. Jedną z zalet tworzenia tego typu przepływu danych jest to, że każda aplikacja, która zależy od danych w usłudze Dataverse, może współpracować z danymi utworzonymi przez standardowe przepływy danych. Typowe aplikacje korzystające z tabel Dataverse to Power Apps, Power Automate, AI Builder i Power Virtual Agents.

Aby utworzyć przepływ danych w usłudze Power Apps:

1. Na kartach usługi Power Apps wybierz pozycję Więcej.

2. Wybierz pozycję Przepływy danych.

   

3. Wybierz pozycję Nowy przepływ danych.

   

Jeśli tworzysz pierwszy przepływ danych, możesz również wybrać przycisk Utwórz przepływ danych.

Uwaga

Zachęcamy użytkowników przepływu danych platformy Power Platform do migrowania ze standardowych przepływów danych w wersji 1 do standardowych przepływów danych w wersji 2. Przepływy danych Standard V1 zostały wycofane 31 maja 2025 r. Od tej daty nie można odświeżać wszystkich standardowych przepływów danych w wersji 1, a użytkownicy nie mogą już ich tworzyć ani edytować. Jednak istniejące standardowe przepływy danych w wersji 1 nie są usuwane. Aby uzyskać więcej informacji na temat migracji do standardowych przepływów danych w wersji 2, zobacz Migrowanie standardowego przepływu danych w wersji 1 do standardowego przepływu danych w wersji 2.

W poniższej tabeli wymieniono główne funkcje standardowych przepływów danych w wersji 2 oraz informacje o zachowaniu funkcji.

Funkcja	Standard V2
Maksymalna liczba przepływów danych, które można zapisywać z automatycznym harmonogramem dla dzierżawy klienta	Nieograniczony
Maksymalna liczba rekordów pozyskanych na kwerendę/tabelę	Bezgraniczny. Maksymalna liczba rekordów, które można pozyskać na zapytanie lub tabelę, zależy teraz od limitów ochrony usługi Dataverse w czasie pozyskiwania.
Zasady odświeżania przyrostowego	Obsługiwane
Odporność	W przypadku napotkania limitów ochrony usługi Dataverse rekord jest ponawiany do trzech razy.
Integracja z usługą Power Automate	Obsługiwane

Analityczne przepływy danych

Analityczny przepływ danych ładuje dane do typów magazynu zoptymalizowanych pod kątem analizy — Azure Data Lake Storage. Środowiska platformy Microsoft Power Platform i obszary robocze usługi Power BI zapewniają klientom zarządzaną lokalizację magazynu analitycznego powiązaną z tymi licencjami produktów. Klienci Power BI mogą również połączyć konto usługi Azure Data Lake Storage swojej organizacji jako miejsce docelowe dla przepływów danych. Istniejące analityczne przepływy danych platformy Power Platform mogą również używać magazynu należącego do klienta, ale tworzenie nowych przepływów danych korzystających z usługi Bring Your Own Lake (BYOL) kończy się 31 października 2026 r.

Analityczne przepływy danych mogą obsługiwać dodatkowe funkcje analityczne. Na przykład integracja z funkcjami sztucznej inteligencji usługi Power BI lub korzystaniem z tabel obliczeniowych, które zostały omówione w dalszej części.

Przepływy danych analitycznych można tworzyć w usłudze Power BI. Domyślnie ładują dane do zarządzanego magazynu usługi Power BI. Można jednak również skonfigurować usługę Power BI do przechowywania danych w usłudze Azure Data Lake Storage organizacji.

Przepływy danych analitycznych można również tworzyć w portalach Power Apps i Dynamics 365 Customer Insights. Użyj zarządzanego magazynu analitycznego dataverse dla nowych analitycznych przepływów danych platformy Power Platform. Do 31 października 2026 r. możesz również wybrać konto Azure Data Lake Storage organizacji.

Ważna

Od 31 października 2026 r. nie można już tworzyć nowych analitycznych przepływów danych platformy Power Platform korzystających z Azure Data Lake Storage należących do klienta za pośrednictwem rozwiązania BYOL. Istniejące przepływy danych BYOL nadal działają, a istniejące pliki CSV pozostają dostępne. Aby uzyskać więcej informacji i alternatyw, zobacz Connect Azure Data Lake Storage Gen2 for dataflow storage (Łączenie Azure Data Lake Storage Gen2 dla magazynu przepływu danych).

Integracja sztucznej inteligencji

Czasami w zależności od wymagania może być konieczne zastosowanie niektórych funkcji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego na danych za pośrednictwem przepływu danych. Te funkcje są dostępne w przepływach danych usługi Power BI i wymagają obszaru roboczego Premium.

W poniższych artykułach omówiono sposób używania funkcji sztucznej inteligencji w przepływie danych:

• Integracja usługi Azure Machine Learning w usłudze Power BI
• Cognitive Services w Power BI
• Zautomatyzowane uczenie maszynowe w usłudze Power BI

Funkcje wymienione w dwóch poprzednich sekcjach są specyficzne dla usługi Power BI i nie są dostępne podczas tworzenia przepływu danych w portalach usługi Power Apps lub Dynamics 365 Customer Insights.

Obliczone tabele

Jednym z powodów używania obliczonej tabeli jest możliwość przetwarzania dużych ilości danych. Tabela obliczeniowa pomaga w tych scenariuszach. Jeśli masz tabelę w przepływie danych, a inna tabela w tym samym przepływie danych używa danych wyjściowych pierwszej tabeli, ta akcja tworzy obliczoną tabelę.

Obliczona tabela pomaga w wydajności przekształceń danych. Zamiast ponownie wykonywać przekształcenia wymagane w pierwszej tabeli wielokrotnie, transformacja jest wykonywana tylko raz w obliczonej tabeli. Następnie wynik jest używany wiele razy w innych tabelach.

Aby dowiedzieć się więcej na temat tabel obliczeniowych, zobacz Tworzenie tabel obliczeniowych w przepływach danych.

Obliczone tabele są dostępne tylko w przepływie danych analitycznych.

Standardowe i analityczne przepływy danych

W poniższej tabeli wymieniono pewne różnice między tabelą standardową a tabelą analityczną.

Operacja	Standard	Analityczny
Jak utworzyć	Przepływy danych platformy Power Platform	Przepływy danych usługi Power BI Przepływy danych platformy Power Platform, zaznaczając pole wyboru Tylko jednostki analityczne podczas tworzenia przepływu danych
Opcje magazynu	Dataverse	usługa Azure Data Lake Storage udostępniana przez Power BI na potrzeby przepływów danych Power BI, usługa Azure Data Lake Storage udostępniana przez usługę Dataverse na potrzeby przepływów danych platformy Power Platform lub usługa Azure Data Lake Storage udostępniana przez klienta na potrzeby Power BI oraz istniejących przepływów danych BYOL platformy Power Platform
Przekształcenia Power Query	Tak	Tak
Funkcje sztucznej inteligencji	Nie.	Tak
Tabela obliczana	Nie.	Tak
Może być używany w innych aplikacjach	Tak, za pośrednictwem usługi Dataverse	Przepływy danych Power BI: tylko w Power BI Przepływy danych platformy Power Platform lub zewnętrzne przepływy danych usługi Power BI: Tak, za pośrednictwem usługi Azure Data Lake Storage
Mapowanie na tabelę standardową	Tak	Tak
Ładowanie przyrostowe	Domyślne ładowanie przyrostowe Można zmienić używając pola wyboru Usuń wiersze, które już nie istnieją w wyniku zapytania przy ustawieniach ładowania	Domyślne pełne ładowanie Można skonfigurować odświeżanie przyrostowe w ustawieniach przepływu danych.
Zaplanowane odświeżanie	Tak	Tak, możliwość powiadamiania właścicieli przepływu danych o niepowodzeniu

Scenariusze użycia każdego typu przepływu danych

Poniżej przedstawiono przykładowe scenariusze i zalecenia dotyczące najlepszych rozwiązań dla każdego typu przepływu danych.

Użycie międzyplatformowe — standardowy przepływ danych

Jeśli twoim planem tworzenia przepływów danych jest użycie przechowywanych danych na wielu platformach (nie tylko usługi Power BI, ale także innych usług platformy Microsoft Power Platform, Dynamics 365 itd.), standardowy przepływ danych jest doskonałym wyborem. Standardowe przepływy danych przechowują dane w usłudze Dataverse, do których można uzyskać dostęp za pośrednictwem wielu innych platform i usług.

Duże przekształcenia danych w dużych tabelach danych — analityczny przepływ danych

Analityczne przepływy danych to doskonała opcja przetwarzania dużych ilości danych. Analityczne przepływy danych zwiększają również moc obliczeniową wspierającą transformację. Przechowywanie danych w usłudze Azure Data Lake Storage zwiększa szybkość zapisu w miejscu docelowym. W porównaniu z usługą Dataverse (która może mieć wiele reguł do sprawdzenia w czasie przechowywania danych), usługa Azure Data Lake Storage jest szybsza w przypadku transakcji odczytu/zapisu na dużej ilości danych.

Funkcje sztucznej inteligencji — analityczny przepływ danych

Jeśli planujesz używać dowolnej funkcji sztucznej inteligencji za pośrednictwem etapu przekształcania danych, warto użyć analitycznego przepływu danych, ponieważ możesz użyć wszystkich obsługiwanych funkcji sztucznej inteligencji z tego typu przepływem danych.