Implementar a validação de dados
Você pode usar plug-ins low-code para centralizar sua lógica de validação de dados. Ao usar plug-ins, você pode garantir que a lógica seja sempre executada, independentemente de como os usuários trabalham com os dados. Você pode usar plug-ins instantâneos para permitir que a lógica de validação seja executada sob demanda. Além disso, você pode usar plug-ins automatizados para executar a lógica sempre que os dados forem alterados.
Usar plug-ins instantâneos
Ao usar plug-ins instantâneos, é possível usar a função de erro ou parâmetros de saída para se comunicar com o chamador da ação do plug-in instantâneo. Ao usar parâmetros de saída, você pode fornecer ao chamador uma experiência mais elegante no tratamento do erro do que com a função de erro. Por exemplo, você poderia escrever um indicador booleano se os dados forem válidos e um parâmetro de mensagem que forneça mais detalhes sobre o que há de errado se não for válido.
Usar plug-ins automatizados
Ao usar plug-ins automatizados, a principal forma de comunicar um problema é usar a função de erro. Você também pode modificar a linha de dados para indicar um problema. A principal diferença nas abordagens é que, quando você usa a função de erro em um plug-in automatizado, qualquer trabalho realizado pelo plug-in ou pela solicitação original é encerrado e as alterações de dados são revertidas. Por exemplo, se o usuário criar um contato e você encontrar um problema em um plug-in de validação de endereço, você usará a função de erro. Neste exemplo, o usuário notaria o erro e não adicionaria o contato ao Dataverse. Essa abordagem funciona bem para evitar o armazenamento de dados incorretos, mas pode não ser a experiência mais amigável. Usando a abordagem de modificação de linha de dados, você poderia incluir um indicador de endereço válido na linha de dados e, em seguida, o plug-in poderia modificar esse indicador com os resultados da validação de dados. Com essa abordagem, o usuário ainda poderá salvar o contato, mas poderá usar o indicador para acionar um processo comercial de acompanhamento para limpar os dados inválidos.
Ao usar plug-ins automatizados para validação, certifique-se de configurar o plug-in para execução durante a pré-operação. Esta opção é a mais eficiente porque, caso ocorra algum problema, o sistema interrompe a operação antes de atualizar o Dataverse e então completa uma reversão em qualquer trabalho concluído.
Usar o Power Fx para validar dados
O Power Fx tem muitas funções que podem ser úteis ao compor uma lógica de validação. As funções a seguir são algumas com as quais você deve se familiarizar.
DateDiff - esta função pode ser útil quando você trabalha com datas para determinar se elas estão fora de um intervalo válido. Por exemplo, você deseja ter certeza de que a data da solicitação de serviço não será daqui a mais de 90 dias.
StartsWith, EndsWith - esta função pode ser útil para verificar o conteúdo de uma string em busca de dados específicos.
IsBlank, IsEmpty - você pode usar IsBlank para verificar se uma coluna tem dados, por exemplo, se First Name e Last Name contêm dados. Você pode usar IsEmpty para verificar se uma tabela está vazia. Por exemplo, se quiser saber se alguma linha Contact existente tem um nome específico, use o filtro e verifique os resultados usando IsEmpty.
IsMatch,Match e MatchAll - as funções de correspondência são poderosas porque permitem combinar um padrão ou expressão regular. Por exemplo, você pode usar as funções de correspondência para verificar se a coluna de número da conta na linha de dados segue um padrão válido.