Práca s akýmikoľvek údajmi

Článok
03/14/2023

Microsoft Dataverse poskytuje abstrakciu, ktorá umožňuje pracovať s akýmkoľvek typom údajov, vrátane relačných, nepreferenčných, obrázkov, súborov, relatívneho vyhľadávania alebo data lake. Nie je potrebné chápať typ údajov ako Dataverse odhaľuje množinu typov údajov, ktoré vám umožňujú zostaviť váš model. Typ úložiska je optimalizovaný pre zvolený typ údajov.

Údaje je možné ľahko importovať a exportovať pomocou dátových postupov, Power Query a Azure Data Factory. Zákazníci Dynamics môžu tiež využívať službu exportu údajov.

Dataverse má tiež konektor pre Power Automate a Azure Logic Apps, ktoré možno použiť so stovkami ďalších konektorov v týchto službách pre lokálny, infraštruktúru ako službu (IaaS), platformu ako službu (PaaS) alebo softvér ako službu (SaaS). Patria sem zdroje v Azure, Microsoft 365, Dynamics 365, SAP ERP, Salesforce, Amazon Redshift, Access, Excel, text/CSV, zoznamy SharePoint, databázy SQL Server, Oracle, MySQL, PostgreSQL, Blockchain a Azure Synapse Analytics.

Common Data Model

Ak ste niekedy museli priniesť údaje z viacerých systémov a aplikácií, viete, aká nákladná a časovo náročná úloha môže byť. Každá aplikácia alebo projekt integrácie údajov vyžaduje jednoduchú implementáciu bez toho, aby bolo možné ľahko zdieľať a porozumieť rovnakým údajom.

Spoločný dátový model poskytuje referenčnú architektúru, ktorá je určená na zefektívnenie tohto procesu poskytnutím jazyka zdieľaných údajov pre obchodné a analytické aplikácie, ktoré sa majú použiť. Systém metaúdajov Common Data Model umožňuje údaje a jeho význam zdieľať v aplikáciách a obchodných procesoch, ako sú napr Power Apps, Power BI, Dynamics 365 a Azure.

Common Data Model obsahuje súbor štandardizovaných a rozšíriteľných schém údajov, ktoré spoločnosť Microsoft a jej partneri uverejnili. Táto zbierka preddefinovaných schém obsahuje tabuľky, atribúty, sémantické metadáta a vzťahy. Schémy predstavujú bežne používané pojmy a činnosti, ako napríklad Účet a Kampaň, zjednodušiť vytváranie, zhromažďovanie a analýzu údajov.

Schémy spoločného dátového modelu možno použiť na informovanie o vytváraní tabuliek v Dataverse. Výsledné tabuľky potom budú kompatibilné s aplikáciami a analýzami, ktoré sú zacielené na túto definíciu Common Data Model.

Nasledujúci obrázok zobrazuje niektoré prvky štandardných tabuliek spoločného dátového modelu.

Schéma Common Data Model.

Tabuľky

Tabuľky Dataverse sa využívajú na modelovanie a správu obchodných údajov. Na zvýšenie produktivity obsahuje Dataverse súpravu tabuliek známych ako štandardné tabuľky. Tieto tabuľky sú navrhnuté v súlade s najlepšími postupmi, aby zachytili najčastejšie koncepty a scenáre v rámci organizácie. Štandardné tabuľky dodržiavajú spoločný údajový model.

Súprava tabuliek, ktoré sa bežne používajú v rôznych priemyselných odvetviach, ako napr. Používateľ a Tím, sú obsiahnuté v Dataverse a sú označované ako štandardné tabuľky. Tieto hotové tabuľky je možné tiež prispôsobiť, napríklad zahrnúť ďalšie stĺpce. Okrem toho môžete v Dataverse ľahko vytvárať vlastné tabuľky.

Zobraziť tabuľky.

Stĺpce

Stĺpce definujú jednotlivé položky údajov, ktoré je možné použiť na uloženie údajov v tabuľke. Vývojári niekedy nazývajú polia atribútmi. Tabuľka predstavujúca kurz na univerzite môže obsahovať stĺpce ako „Názov“, „Miesto“, „Katedra“, „Registrovaní študenti“ atď.

Stĺpce môžu obsahovať rôzne typy údajov, ako sú číslice, reťazce, digitálne údaje, obrázky a súbory. Ak je to súčasť toho istého obchodného procesu alebo toku, nie je potrebné umelo oddeliť relačné a nesúvisiace údaje. Dataverse ukladá údaje v najlepšom type úložiska pre vytvorený model.

Každý z týchto stĺpcov môže byť priradený k jednému z mnohých dátových typov podporovaných serverom Dataverse.

Vytvoriť stĺpec.

Ďalšie informácie: Typy stĺpcov

Vzťahy

Údaje v jednej tabuľke sa často vzťahujú na údaje v inej tabuľke. vzťahy entity definujú, ako môžu riadky v modeli Dataverse spolu súvisieť.

Dataverse poskytuje ľahko použiteľných vizuálnych návrhárov na definovanie rôznych typov vzťahov z jednej tabuľky do druhej (alebo medzi tabuľkou a ňou samotnou). Každá tabuľka môže mať vzťah s viac než jednou tabuľkou, a každá tabuľka môže mať viac ako jeden vzťah s inou tabuľkou.

Vzťahy tabuľky obchodného vzťahu.

Typy vzťahov sú:

Vzťah mnohého k jednému : V tomto type vzťahu môže byť veľa záznamov tabuľky A priradených k jedinému záznamu tabuľky B. Napríklad trieda študentov má jednu učebňu.
Vzťah jedného k mnohému : V tomto type vzťahu môže byť veľa záznamov tabuľky A priradených k jedinému záznamu tabuľky B. Napríklad jeden učiteľ učí mnoho tried.
Vzťahy mnohé k mnohým – V tomto type vzťahu môže každý záznam v tabuľke A zodpovedať viac než jednému záznamu v tabuľke B, a naopak. Napríklad študenti navštevujú viac tried, a každá trieda môže mať viacerých študentov.

Pretože vzťahy medzi dvoma sú najbežnejšie, Dataverse poskytuje špecifický typ údajov s názvom vyhľadávanie, čo nielen uľahčuje definovanie tohto vzťahu, ale zvyšuje aj produktivitu vytvárania formulárov a aplikácií.

Ďalšie informácie o vzťahoch vytvárania tabuľky sa dozviete v časti Vytvorenie vzťahov medzi tabuľkami.

Organizácie často potrebujú dodržiavať rôzne predpisy, aby sa zaručila dostupnosť histórie interakcií so zákazníkmi, denníkov auditov, prístupových výkazov a výkazov o sledovaní bezpečnostných incidentov. Organizácie môžu sledovať zmeny údajov v systéme Dataverse na bezpečnostné a analytické účely.

Dataverse poskytuje funkciu auditu, kde zmeny v tabuľkách a údajoch o atribútoch v organizácii možno v priebehu času radiť na použitie pri analýze a vykazovaní. Audit je podporovaný pri všetkých vlastných—a najviac prispôsobiteľných—tabuľkách a atribútoch. Audit nie je podporovaný v prípade zmien metadát, operácií obnovenia, operácií exportu alebo počas overovania. Informácie o konfigurácii auditovania nájdete v téme Správa Dataverse auditovania.

Dataverse podporuje analytiku tým, že poskytuje možnosť výberu tabuliek, ktoré majú spustiť modely strojového učenia. Má preddefinovanú schopnosť AI prostredníctvom AI Builder.

Vyhľadávať

Dataverse poskytuje tri spôsoby dotazovania riadkov:

Vyhľadávanie Dataverse
Rýchle vyhľadávanie (jednej tabuľky alebo viacerých tabuliek)
Rozšírené vyhľadávanie

Poznámka

Rýchle vyhľadávanie vo viacerých tabuľkách sa nazýva aj vyhľadávanie podľa kategórií.

Ďalšie informácie nájdete v téme Porovnať vyhľadávania.

Vyhľadávanie Dataverse

Vyhľadávanie Dataverse ponúka rýchle a komplexné výsledky naprieč viacerými tabuľkami uvedené v jednom zozname a zoradené podľa relevantnosti. Využíva špeciálnu externú službu hľadania Dataverse (zabezpečuje Azure) na vylepšenie výkonu hľadania.

Vyhľadávanie Dataverse prináša tieto vylepšenia a výhody:

Zvyšuje výkon pomocou externého indexovania a vyhľadávacej technológie Azure.
Nájde zhodu s ľubovoľným slovom v hľadanom výraze a v akomkoľvek stĺpci tabuľky, na rozdiel od rýchleho vyhľadávania, v prípade ktorého musia byť všetky slová z hľadaného nájdené v jednom stĺpci.
Nájde zhody, ktoré zahŕňajú ohybné slová, ako je napríklad stream, streamovanie alebo streamovaný.
Vráti na jednom zozname výsledky zo všetkých prehľadávateľných tabuliek zoradené podľa relevancie, takže čím je zhoda vyššia, tým vyššie sa výsledok zobrazí v zozname. Zhoda má vyššiu relevanciu, ak viac slov z výrazu sa nachádzajú v tesnej blízkosti seba. Čím je menšie množstvo textu, v ktorom sa slová našli, tým je relevancia vyššia. Napríklad ak nájdete hľadané slová v názve a adrese spoločnosti, táto zhoda môže byť hodnotnejšia než v prípade, že by sa rovnaké slová našli v dlhom článku vzdialené ďaleko od seba.
Zvýrazní zhody v zozname výsledkov. Ak sa hľadaný výraz zhoduje s výrazom v riadku, výraz sa vo výsledkoch vyhľadávania zobrazí v podobe tučnej kurzívy.

Pre viac informácií o vyhľadávaní Dataverse si pozrite Používanie vyhľadávania Dataverse na vyhľadávanie riadkov.

Rýchle vyhľadávanie

Dataverse obsahuje schopnosť rýchlo nájsť riadky a má prístupy, ktoré budú prehľadávať iba jeden typ tabuľky, napríklad zákazníka, alebo sa budú používať na prehľadávanie viacerých typov tabuliek súčasne, napríklad kontaktov, používateľov, zákazníkov atď.

Rýchle vyhľadanie jednej tabuľky sa používa na vyhľadanie riadkov iba jedného typu. Táto možnosť vyhľadávania je k dispozícii v rámci zobrazenia.

Rýchle vyhľadanie jednej tabuľky.

Rýchle vyhľadávanie viacerých tabuliek (kategorizované vyhľadávanie) sa tiež používa na vyhľadanie riadkov, ale nájde ich v rôznych druhoch tabuliek, napríklad v účtoch alebo kontaktoch.

Data Lake

Dataverse podporuje nepretržitú replikáciu údajov tabuľky do Azure Data Lake Storage, ktoré potom môžu byť použité na spustenie analytiky ako napr. vykazovanie Power BI, strojové učenie, skladovanie údajov a ďalšie následné integračné procesy.

Replikácia údajov Dataverse do Azure Data Lake Storage.

Táto funkcia je určená na podnikovú analýzu veľkých dát. Je nákladovo efektívny, škálovateľný, má vysokú dostupnosť a možnosti obnovy po katastrofe a umožňuje najlepší analytický výkon vo svojej triede.

Údaje sú uložené vo formáte Common Data Model, ktorý poskytuje sémantickú konzistentnosť v aplikáciách a nasadeniach. Štandardizované metaúdaje a samo popisujúce údaje v službe Common Data Model uľahčujú jednoduché vyhľadanie metaúdajov a vzájomnú spoluprácu medzi tvorcami údajov a spotrebiteľmi, ako sú napríklad Power BI, Data Factory, Azure Databricks a Azure Machine Learning.

Pozrite si tiež

Importovanie a exportovanie údajov