Vytváranie a používanie tokov údajov na platforme Microsoft Power Platform
Použitie tokov údajov so službou Microsoft Power Platform uľahčuje prípravu údajov a umožňuje opätovné použitie prípravy údajov v následných zostavách, aplikáciách a modeloch.
Vo svete neustáleho rozširovania údajov môže byť príprava údajov ťažká a náročná. Môže spotrebovať až 60 až 80 percent času a nákladov pre typický analytický projekt. Takéto projekty môžu vyžadovať rozdelenie fragmentovaných a neúplných údajov, komplexnú systémovú integráciu, údaje so štrukturálnou nekonzistentnosťou a prekážku vysokého počtov zručností.
Aby bola príprava údajov jednoduchšia a pomohla vám získať z údajov väčšiu hodnotu, vytvorili sa toky údajov Power Query a Power Platform.
Spoločnosť Microsoft prináša možnosti samoobslužnej prípravy údajov doplnku Power Query do online služby Power BI a Power Apps a rozširuje existujúce možnosti nasledujúcimi spôsobmi:
Samoobslužná príprava údajov pre veľké objemy údajov s tokmi údajov: Toky údajov možno použiť na jednoduché vkladanie, čistenie, transformáciu, integráciu, obohatenie a schematické údaje z veľkého a neustále rastúceho poľa transakčných a pozorovacích zdrojov, pričom zahŕňa celú logiku prípravy údajov. V minulosti bolo možné extrahovať, transformovať, načítať (ETL) logiku iba v sémantických modeloch v službe Power BI, kopírovať opakovane medzi sémantickými modelmi a naviazať sa na sémantické nastavenia správy modelu.
Pomocou tokov údajov je logika ETL zvýšená na artefakt prvej triedy v rámci služieb Microsoft Power Platform a zahŕňa špecializované možnosti vytváranie a spravovanie. Obchodní analytici, profesionáli v oblasti BI a dátoví vedci môžu vďaka revolučnému modelom riadenému výpočtovému stroju využiť toky údajov na zvládnutie najkomplexnejších výziev prípravy údajov a na práci iných. Tento nástroj sa stará o celú transformáciu a logiku závislosti, čas rezanie, náklady a odborné znalosti na zlomok toho, čo sa tradične vyžaduje pre tieto úlohy. Toky údajov môžete vytvoriť pomocou známeho samoobslužného prostredia prípravy údajov doplnku Power Query. Toky údajov sa vytvárajú a jednoducho spravujú v pracovných priestoroch alebo prostrediach aplikácie v službe Power BI alebo Power Apps a využívajú všetky možnosti, ktoré tieto služby ponúkajú, napríklad správu povolení a plánované obnovenia.
Načítanie údajov do služby Dataverse alebo Azure Data Lake Storage: V závislosti od prípadu použitia môžete ukladať údaje pripravené tokmi údajov Power Platformy v službe Dataverse alebo v konte Azure Data Lake Storage vašej organizácie:
Dataverse umožňuje bezpečne ukladať a spravovať údaje používané podnikovými aplikáciami. Údaje v rámci funkcie Dataverse sa ukladajú v množine tabuliek. Tabuľka je množina riadkov (predtým označovaná ako záznamy) a stĺpce (predtým označovaná ako polia/atribúty). Každý stĺpec v tabuľke je navrhnutý tak, aby ukladal určitý typ údajov, napríklad názov, vek, plat a podobne. Dataverse obsahuje základnú množinu štandardných tabuliek, ktoré môžete použiť pre typické scenáre, ale môžete tiež vytvoriť vlastné tabuľky špecifické pre vašu organizáciu a naplniť ich údajmi pomocou tokov údajov. Tvorcovia aplikácií potom môžu použiť služby Power Apps a Power Automate na vytvorenie komplexných aplikácií, ktoré budú tieto údaje využívať.
Služba Azure Data Lake Storage umožňuje spolupracovať s ľuďmi vo vašej organizácii pomocou služieb Power BI, Azure Data a AI alebo pomocou vlastných vstavaných podnikových aplikácií, ktoré čítajú údaje z jazera. Toky údajov, ktoré načítavajú údaje do konta Azure Data Lake Storage, ukladajú údaje v priečinkoch modelu Common Data Model. Priečinky modelu Common Data Model obsahujú schematizované údaje a metaúdaje v štandardizovanom formáte, čím uľahčujú výmenu údajov a umožňujú úplnú interoperabilitu medzi službami, ktoré vytvárajú alebo spotrebúvajú údaje uložené v konte Azure Data Lake Storage organizácie ako zdieľanej vrstvy úložiska.
Pokročilá analýza a umelá inteligencia so službou Azure: Toky údajov Power Platformy ukladajú údaje v službe Dataverse alebo Azure Data Lake Storage– čo znamená, že údaje prenesené prostredníctvom tokov údajov sú teraz k dispozícii dátovým inžinierom a dátovým vedcom, aby mohli vykonávať všetky možnosti služieb Azure Data Services, ako sú Azure strojové učenie, Azure Databricks a Azure Synapse Analytics pre pokročilú analýzu a umelú inteligenciu. To umožňuje obchodným analytikom, dátovým inžinierom a dátovým vedcom spolupracovať na rovnakých údajoch v rámci svojej organizácie.
Podpora pre Common Data Model: Common Data Model je množina štandardizovaných schém údajov a metaúdajového systému, ktorý umožňuje konzistentnosť údajov a ich význam v aplikáciách a obchodných procesoch. Toky údajov podporujú model Common Data Model tým, že ponúka jednoduché mapovanie z ľubovoľných údajov v ľubovoľnom tvare do štandardných tabuliek modelu Common Data Model, ako sú napríklad Konto a Kontakt. Toky údajov tiež obsahujú údaje štandardných aj vlastných tabuliek v schemaizovanom formulári modelu Common Data Model. Obchodní analytici môžu využiť štandardnú schému a jej sémantickú konzistentnosť alebo prispôsobiť tabuľky na základe svojich jedinečných potrieb. Model Common Data Model sa naďalej vyvíja v rámci iniciatívy Open Data Initiative.
Možnosti tokov údajov v službách Microsoft Power Platform
Väčšina funkcií tokov údajov je k dispozícii v službe Power Apps aj Power BI. Toky údajov sú k dispozícii ako súčasť plánov týchto služieb. Niektoré funkcie toku údajov sú buď špecifické pre produkt, alebo sú k dispozícii v rôznych plánoch produktov. Nasledujúca tabuľka popisuje funkcie toku údajov a ich dostupnosť.
| Funkcia toku údajov | Power Apps | Power BI |
|---|---|---|
| Plánované obnovenie | Až 48 za deň | Až 48 za deň |
| Maximálny čas obnovenia v tabuľke | Až 2 hodiny | Až 2 hodiny |
| Vytvorenie toku údajov pomocou Power Query Online | Áno | Áno |
| Správa toku údajov | Portál na správu služby Power Apps | V portáli na správu služby Power BI |
| Nové konektory | Áno | Áno |
| Štandardizovaná schéma/vstavaná podpora modelu Common Data Model | Áno | Áno |
| Toky údajov Pripojenie údajov alebo v aplikácii Power BI Desktop | Pre toky údajov so službou Azure Data Lake Storage v cieli | Áno |
| Integrácia so službou Azure Data Lake Storage organizácie | Áno | Áno |
| Integrácia s funkciou Dataverse | Áno | No |
| Prepojené tabuľky toku údajov | Pre toky údajov so službou Azure Data Lake Storage v cieli | Áno |
| Vypočítané tabuľky (transformácie v úložisku pomocou M) | Pre toky údajov so službou Azure Data Lake Storage v cieli | Iba v službe Power BI Premium |
| Prírastkové obnovenie toku údajov | Pre toky údajov so službou Azure Data Lake Storage ako cieľom vyžaduje Plán 2 pre Službu Power Apps | Iba v službe Power BI Premium |
| Spúšťanie v kapacite Premium služby Power BI/paralelné spúšťanie transformácií | No | Áno |
Známe obmedzenia
- Kopírovanie tokov údajov ako súčasť operácie kopírovania prostredia Power Platformy nie je podporované.
Ďalšie kroky
Ďalšie informácie o tokoch údajov v službe Power Apps:
- Samoobslužná príprava údajov v službe Power Apps
- Vytváranie a používanie tokov údajov v službe Power Apps
- Pripojenie Azure Data Lake Storage Gen2 pre úložisko toku údajov
- Pridanie údajov do tabuľky v režime Dataverse pomocou doplnku Power Query
- Navštívte komunitu toku údajov služby Power Apps a zdieľajte svoje akcie, pýtajte sa alebo odošlite nové nápady
- Navštívte fórum komunity toku údajov služby Power Apps a zdieľajte svoje akcie, pýtajte sa alebo odošlite nové nápady
Ďalšie informácie o tokoch údajov v službe Power BI:
- Samoobslužná príprava údajov v službe Power BI
- Vytváranie a používanie tokov údajov v službe Power BI
- Technická dokumentácia k tokom údajov
- Podrobné video o názornej ukážke tokov údajov
- Navštívte komunitu tokov údajov služby Power BI a zdieľajte svoje akcie, pýtajte sa alebo odošlite nové nápady
Nasledujúce články sa podrobnejšie vymedzujú o scenároch bežného používania tokov údajov.
- Použitie prírastkového obnovenia s tokmi údajov
- Vytváranie vypočítaných tabuliek v tokoch údajov
- Pripojenie k zdrojom údajov pre toky údajov
- Prepojenie tabuliek medzi tokmi údajov
Ďalšie informácie o modeli Common Data Model a štandarde priečinka Common Data Model nájdete v nasledujúcich článkoch: