แชร์ผ่าน

การเตรียมข้อมูลแบบบริการตนเองด้วยโฟลว์ข้อมูล

  • บทความ

เมื่อปริมาณของข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ความท้าทายในการจัดทำข้อมูลนั้นให้เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างและใช้ได้จริงก็มากขึ้นตาม คุณต้องการข้อมูลที่พร้อมสำหรับแอป ปริมาณงาน AI หรือการวิเคราะห์ เพื่อให้คุณสามารถเปลี่ยนปริมาณข้อมูลให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้จริงได้ ด้วยการจัดเตรียมข้อมูลแบบบริการตนเองในพอร์ทัล Power Apps คุณสามารถแปลงและโหลดข้อมูลไปยัง Microsoft Dataverse หรือบัญชี Gen2 Azure Data Lake Storage ขององค์กรของคุณ ด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง

โฟลว์ข้อมูลถูกนำมาใช้เพื่อช่วยให้องค์กรรวมข้อมูลจากแหล่งที่แตกต่างกันและเตรียมความพร้อมสำหรับการใช้ คุณสามารถสร้างโฟลว์ข้อมูลได้อย่างง่ายดายโดยใช้เครื่องมือบริการตนเองที่คุ้นเคย เพื่อนำเข้า แปลง รวมเข้าด้วยกัน และทำให้ข้อมูลขนาดใหญ่สมบูรณ์ขึ้น เมื่อสร้างโฟลว์ข้อมูล คุณจะกำหนดการเชื่อมต่อแหล่งข้อมูล ตรรกะ ETL (แยก, แปลง, โหลด) และปลายทางที่จะโหลดข้อมูลผลลัพธ์ เมื่อสร้างแล้ว คุณสามารถกำหนดค่ากำหนดการรีเฟรชของโฟลว์ข้อมูลเพื่อระบุความถี่ที่ควรเรียกใช้ นอกจากนี้เอ็นจินการคำนวณที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดลใหม่ทำให้กระบวนการจัดเตรียมข้อมูลสามารถจัดการได้ง่ายขึ้น กำหนดได้ง่ายขึ้น และยุ่งยากน้อยลงสำหรับลูกค้าโฟลว์ข้อมูล ด้วยโฟลว์ข้อมูล - งานที่ครั้งหนึ่งเคยต้องการผู้จัดการข้อมูลไอทีในการสร้างและดูแล (และหลายชั่วโมงหรือหลายวันเพื่อให้สมบูรณ์) สามารถจัดการได้ด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้งโดยบุคคลที่ไม่ได้เป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เช่น ผู้สร้างแอป นักวิเคราะห์ธุรกิจ และผู้สร้างรายงาน

โฟลว์ข้อมูลจัดเก็บข้อมูลในตาราง ตาราง คือชุดของแถวที่ใช้ในการเก็บข้อมูล ซึ่งคล้ายคลึงกับวิธีที่ตารางจัดเก็บข้อมูลภายในฐานข้อมูล ลูกค้าสามารถกำหนด Schema ของตารางที่กำหนดเอง หรือใช้ประโยชน์จากตารางมาตรฐานของโมเดลข้อมูลทั่วไป โมเดลข้อมูลทั่วไปเป็นภาษาข้อมูลที่ใช้ร่วมกันสำหรับธุรกิจและแอพพลิเคชั่นการวิเคราะห์ที่จะใช้ ระบบข้อมูลเมตาโมเดลข้อมูลทั่วไปช่วยให้มีความสอดคล้องของขู้อมูลและมีความหมายในแอปพลิเคชัน และกระบวนการทางธุรกิจ เช่น Power Apps, Power BI แอป Dynamics 365 บางตัว (แอพที่เป็นแบบโมเดล) และ Azure ซึ่งเก็บข้อมูลในแบบเดียวกันด้วยแบบจำลองข้อมูลทั่วไป ตารางที่เป็นผลลัพธ์ของโฟลว์ข้อมูลนั้นจะสามารถเก็บไว้ในรายการใดรายการหนึ่งต่อไปนี้:

  • Dataverse ให้คุณสามารถจัดเก็บและจัดการข้อมูลได้อย่างปลอดภัยโดยใช้โดยแอปพลิเคชันทางธุรกิจที่สร้างด้วย Power Apps และ Power Automate

  • Azure Data Lake Storage Gen2 ให้คุณทำงานร่วมกับผู้คนในองค์กรของคุณโดยใช้ Power BI Azure Data และบริการ AI หรือแอปพลิเคชันทางธุรกิจที่สร้างขึ้นเองซึ่งอ่านข้อมูลจากที่จัดเก็บข้อมูลดิบ โฟลว์ข้อมูลที่โหลดข้อมูลไปยัง Azure Data Lake Storage บัญชี Gen2 เก็บข้อมูลใน โฟลเดอร์โมเดลข้อมูลทั่วไป โฟลเดอร์โมเดลข้อมูลทั่วไป มีข้อมูลที่ถูกจัดเรียงและข้อมูลเมตาในรูปแบบมาตรฐานเพื่ออำนวยความสะดวกในการแลกเปลี่ยนข้อมูล และเพื่อให้สามารถใช้งานร่วมกันได้อย่างเต็มรูปแบบในบริการที่ผลิตหรือใช้ข้อมูลที่เก็บไว้ในบัญชี Azure Data Lake Storage ขององค์กรเป็นเลเยอร์ที่เก็บข้อมูลที่ใช้ร่วมกัน

คุณสามารถใช้กระแสข้อมูลเพื่อนำเข้าข้อมูลจากชุดแหล่งข้อมูลบนระบบคลาวด์และข้อมูลภายในองค์กรที่ได้รับการสนับสนุนที่มีขนาดใหญ่และเพิ่มมากขึ้น เช่น Excel, Azure SQL Database, SharePoint, Azure Data Explorer, Salesforce, ฐานข้อมูล Oracle และอื่น ๆ

หลังจากการเลือกแหล่งข้อมูล คุณสามารถใช้ Power Query แบบมีประสบการณ์เขียนโค้ดเล็กน้อยหรือไม่มีประสบการณ์เขียนโค้ด เพื่อแปลงข้อมูลและแผนผังไปยังตารางมาตรฐานในโมเดลข้อมูลทั่วไป หรือสร้างตารางที่กำหนดเอง ผู้ใช้ขั้นสูงสามารถแก้ไข M-language ของกระแสข้อมูลได้โดยตรง เพื่อปรับแต่งกระแสข้อมูลได้อย่างสมบูรณ์ คล้ายกับประสบการณ์ Power Query ที่ผู้ใช้หลายล้านคนของ Power BI Desktop และผู้ใช้ Excel รู้อยู่แล้ว

เมื่อคุณสร้างและบันทึกกระแสข้อมูลแล้ว คุณจะต้องเรียกใช้ในคลาวด์ คุณสามารถเลือกที่จะทริกเกอร์ดาต้าโฟนเพื่อให้ทำงานด้วยตนเองหรือกำหนดความถี่สำหรับบริการโฟลว์ข้อมูล Power Platform เพื่อเรียกใช้งานสำหรับคุณ เมื่อโฟลว์ข้อมูลทำการเรียกใช้เสร็จสิ้น ข้อมูลของมันจะพร้อมใช้งาน เพื่อรับโฟลว์ข้อมูลที่โหลดเข้ามาใน Dataverse, ตัวเชื่อมต่อ Common Data Service สามารถใช้ใน Power Apps, Power Automate, Excel และแอปพลิเคชันอื่น ๆ ทั้งหมดที่รองรับตัวเชื่อมต่อ Dataverse เพื่อจะรับจากโฟลว์ข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในบัญชี Gen2 Azure Data Lake Storage ขององค์กรของคุณ คุณสามารถใช้ตัวเชื่อมต่อโฟลว์ข้อมูล Power Platform ใน Power BI Desktop หรือเข้าถึงไฟล์โดยตรงในที่จัดเก็บข้อมูลดิบ

วิธีใช้โฟลว์ข้อมูล

ส่วนก่อนหน้านี้ให้พื้นหลังเกี่ยวกับเทคโนโลยีโฟลว์ข้อมูล ในส่วนนี้คุณจะได้รับการแนะนำวิธีการใช้โฟลว์ข้อมูลในองค์กร

หมายเหตุ

คุณต้องมีแผน Power Apps ที่จ่ายเงิน เพื่อที่จะใช้โฟลว์ข้อมูล แต่คุณจะไม่ถูกเรียกเก็บเงินแยกต่างหากสำหรับการใช้โฟลว์ข้อมูล

โหลดข้อมูลไปยัง Dataverse

โฟลว์ข้อมูลสามารถใช้เพื่อเติมตารางใน Common Data Service ที่ใช้แล้วในแอปพลิเคชัน Power Apps ด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง คุณสามารถรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลภายในองค์กรและออนไลน์

ขยายโมเดลข้อมูลทั่วไปสำหรับความต้องการทางธุรกิจของคุณ

สำหรับองค์กรที่ต้องการขยายและสร้างตามโมเดลข้อมูลทั่วไป โฟลว์ข้อมูลจะทำให้ผู้เชี่ยวชาญด้านระบบธุรกิจอัจฉริยะสามารถกำหนดตารางมาตรฐานหรือสร้างขึ้นใหม่ได้ แบบบริการตนเองนี้มีวิธีการที่จะกำหนดโมเดลข้อมูลเองนั้นให้สามารถใช้กับโฟลว์ข้อมูลเพื่อสร้างแดชบอร์ด Power BI ที่ปรับให้เหมาะกับองค์กร

ขยายขีดความสามารถของคุณด้วยบริการ Azure Data และ AI

โฟลว์ข้อมูล Power Platform สามารถตั้งค่าคอนฟิกให้เก็บข้อมูลในบัญชี Gen2 Azure Data Lake Storage ขององค์กรของคุณ เมื่อสภาพแวดล้อมเชื่อมต่อกับที่จัดเก็บข้อมูลดิบขององค์กรของคุณ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนาสามารถใช้ประโยชน์จากผลิตภัณฑ์ Azure ที่ทรงพลัง เช่น Azure Machine Learning, Azure Databricks, Azure Data Factory และอีกมากมาย

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Azure Data Lake Storage Gen2 และการรวมโฟลว์ข้อมูล รวมถึงวิธีการสร้างโฟลว์ข้อมูลที่อยู่ใน Azure Data Lake ขององค์กรของคุณ ดูที่ เชื่่อมต่อ Azure Data Lake Storage Gen2 สำหรับการจัดเก็บโฟลว์ข้อมูล

สรุปการเตรียมข้อมูลแบบบริการตนเองสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ใน Power Apps

มีหลายสถานการณ์และตัวอย่างที่โฟลว์ข้อมูลสามารถช่วยให้คุณได้ข้อมูลเชิงลึกที่ควบคุมได้ดีขึ้นและเร็วขึ้นจากข้อมูลธุรกิจของคุณ คนอื่น ๆ ในองค์กรของคุณสามารถใช้ประโยชน์จากโฟลว์ข้อมูลได้ผ่าน Dataverse, ตัวเชื่อมต่อโฟลว์ข้อมูล Power Platform ใน Power BI หรือผ่านการเข้าถึงโดยตรงไปยังโฟลเดอร์ Common Data Service ของโฟลว์ข้อมูลในบัญชี Gen2 Azure Data Lake Storage ขององค์กรของคุณ การใช้โมเดลข้อมูลมาตรฐาน (schema) ที่กำหนดโดยโมเดลข้อมูลทั่วไป แอปพลิเคชันทางธุรกิจอาจขึ้นอยู่กับ schema ของตารางและถูกสรุปจากวิธีการสร้างข้อมูลหรือจากแหล่งข้อมูล เมื่อโฟลว์ข้อมูลดำเนินการตามกำหนดเวลาเสร็จสิ้น ข้อมูลจะพร้อมสำหรับการสร้างแบบจำลองและการสร้างแอพ โฟลว์ หรือข้อมูลเชิงลึก BI ในช่วงเวลาสั้น ๆ... ในสิ่งที่เคยใช้เวลาหลายเดือนหรือนานกว่านั้นในการสร้าง

รูปแบบมาตรฐานของโมเดลข้อมูลทั่วไปช่วยให้ผู้คนในองค์กรของคุณสามารถสร้างแอปที่สร้างภาพและรายงานที่รวดเร็วง่ายดายและอัตโนมัติ สิ่งเหล่านั้นรวมอยู่ด้วย แต่ไม่ใช่แค่นั้น:

  • การสร้างแผนผังข้อมูลของคุณจากแหล่งต่าง ๆ ไปยังตารางมาตรฐานในโมเดลข้อมูลทั่วไปเพื่อรวมข้อมูลและใช้ประโยชน์จาก Schema ที่รู้จักกัน ในการใช้แอปพลิเคชันที่ล้าสมัย

  • การสร้างตารางที่กำหนดเองของคุณเพื่อรวมข้อมูลจากทั้งองค์กรของคุณ

  • การสร้างรายงาน Power BI และแดชบอร์ดที่ใช้ประโยชน์จากโฟลว์ข้อมูล

  • สร้างการรวม Azure Data และบริการ AI เข้าด้วยกันผ่าน บัญชี Gen2 Azure Data Lake Storage ขององค์กรของคุณ

ขั้นตอนถัดไป

บทความนี้ให้ภาพรวมของการเตรียมข้อมูลแบบบริการตนเองในพอร์ทัล Power Apps และวิธีที่คุณสามารถใช้ได้ หัวข้อต่อไปนี้จะกล่าวถึงรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับสถานการณ์การใช้งานทั่วไปสำหรับโฟลว์ข้อมูล:

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Power Query และการรีเฟรชตามกำหนดเวลา คุณสามารถอ่านบทความเหล่านี้:

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดลข้อมูลทั่วไป คุณสามารถอ่านได้จากบทความภาพรวม:

หมายเหตุ

บอกให้เราทราบเกี่ยวกับภาษาที่คุณต้องการในคู่มือ ทำแบบสำรวจสั้นๆ (โปรดทราบว่าแบบสำรวจนี้เป็นภาษาอังกฤษ)

แบบสำรวจนี้ใช้เวลาทำประมาณเจ็ดนาที ไม่มีการเก็บข้อมูลส่วนบุคคล (คำชี้แจงสิทธิ์ส่วนบุคคล)