แชร์ผ่าน

การทําความเข้าใจความแตกต่างระหว่างชนิดของกระแสข้อมูล

  • บทความ

กระแสข้อมูลจะถูกใช้เพื่อแยก แปลง และโหลดข้อมูลไปยังปลายทางที่เก็บข้อมูลซึ่งสามารถใช้ประโยชน์ได้สําหรับสถานการณ์ที่แตกต่างกัน เนื่องจากปลายทางที่เก็บข้อมูลทั้งหมดไม่ได้ใช้ลักษณะเดียวกัน คุณลักษณะและลักษณะการทํางานของกระแสข้อมูลบางอย่างจึงแตกต่างกันโดยขึ้นอยู่กับปลายทางที่เก็บข้อมูลที่กระแสข้อมูลโหลดข้อมูลเข้าไป ก่อนที่คุณสร้างกระแสข้อมูล สิ่งสําคัญคือต้องทําความเข้าใจวิธีการใช้ข้อมูล และเลือกปลายทางที่เก็บข้อมูลตามข้อกําหนดของโซลูชันของคุณ

การเลือกปลายทางที่เก็บกระแสข้อมูลจะเป็นตัวกําหนดประเภทของกระแสข้อมูล กระแสข้อมูลที่โหลดข้อมูลลงในตาราง Dataverse จะถูกจัดประเภทเป็น กระแสข้อมูลมาตรฐาน กระแสข้อมูลที่โหลดข้อมูลไปยังตารางการวิเคราะห์จะถูกจัดประเภทเป็น กระแสข้อมูลการวิเคราะห์

กระแสข้อมูลที่สร้างขึ้นใน Power BI จะเป็นกระแสข้อมูลการวิเคราะห์เสมอ กระแสข้อมูลที่สร้างขึ้นใน Power Apps อาจเป็นแบบมาตรฐานหรือวิเคราะห์ได้ โดยขึ้นอยู่กับการเลือกของคุณเมื่อสร้างกระแสข้อมูล

กระแสข้อมูลมาตรฐาน

กระแสข้อมูลมาตรฐานจะโหลดข้อมูลไปยังตาราง Dataverse สามารถสร้างกระแสข้อมูลมาตรฐานได้ใน Power Apps เท่านั้น ประโยชน์หนึ่งของการสร้างกระแสข้อมูลประเภทนี้คือแอปพลิเคชันใด ๆ ที่ขึ้นอยู่กับข้อมูลผกผันสามารถทํางานกับข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยกระแสข้อมูลมาตรฐานได้ แอปพลิเคชันทั่วไปที่ใช้ประโยชน์จากตาราง Dataverse คือ Power Apps, Power Automate, AI Builder และ Power Virtual Agents

การสร้างกระแสข้อมูลมาตรฐาน

เวอร์ชันกระแสข้อมูลมาตรฐาน

เราได้ดําเนินการอัปเดตที่สําคัญกับกระแสข้อมูลมาตรฐานเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือของกระแสข้อมูลดังกล่าว ในที่สุดการปรับปรุงเหล่านี้จะพร้อมใช้งานสําหรับกระแสข้อมูลมาตรฐานทั้งหมด แต่ในระหว่างนี้ เราจะแยกความแตกต่างระหว่างกระแสข้อมูลมาตรฐานที่มีอยู่ (เวอร์ชัน 1) และกระแสข้อมูลมาตรฐานใหม่ (เวอร์ชัน 2) โดยการเพิ่มตัวบ่งชี้เวอร์ชันใน Power Apps

เวอร์ชันกระแสข้อมูลมาตรฐาน

การเปรียบเทียบคุณลักษณะกระแสข้อมูลมาตรฐาน

ตารางต่อไปนี้แสดงรายการความแตกต่างของคุณลักษณะที่สําคัญระหว่างกระแสข้อมูลมาตรฐาน V1 และ V2 และให้ข้อมูลเกี่ยวกับลักษณะการทํางานของแต่ละคุณลักษณะในแต่ละเวอร์ชัน

คุณลักษณะ Standard V1 Standard V2
จํานวนสูงสุดของกระแสข้อมูลที่สามารถบันทึกด้วยกําหนดการอัตโนมัติต่อผู้เช่าของลูกค้า 50 ไม่จำกัด
จํานวนสูงสุดของระเบียนที่ส่งเข้าต่อคิวรี/ตาราง 500,000 ไม่ถูกผูกไว้ จํานวนสูงสุดของระเบียนที่สามารถนําเข้าได้ต่อคิวรีหรือตารางในขณะนี้ขึ้นอยู่กับขีดจํากัดการป้องกันบริการ Dataverse ในเวลาที่นําเข้า
ความเร็วในการนําเข้าลงใน Dataverse ประสิทธิภาพพื้นฐาน ปรับปรุงประสิทธิภาพการทํางานด้วยปัจจัยบางอย่าง ผลลัพธ์จริงอาจแตกต่างกันและขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลที่จะนําเข้า และโหลดบนบริการ Dataverse ในเวลาที่การนําเข้าข้อมูล
นโยบายการรีเฟรชแบบเพิ่มหน่วย ไม่รองรับ รองรับ
ความยืดหยุ่น เมื่อพบขีดจํากัดการป้องกันบริการ Dataverse ระเบียนจะลองใหม่สูงสุด 3 ครั้ง เมื่อพบขีดจํากัดการป้องกันบริการ Dataverse ระเบียนจะลองใหม่สูงสุด 3 ครั้ง
การรวม Power Automate ไม่รองรับ รองรับ

กระแสข้อมูลการวิเคราะห์

กระแสข้อมูลเชิงวิเคราะห์จะโหลดข้อมูลลงในประเภทที่เก็บข้อมูลที่ปรับให้เหมาะสมสําหรับการวิเคราะห์ - Azure Data Lake Storage สภาพแวดล้อมของ Microsoft Power Platform และพื้นที่ทํางาน Power BI ให้ตําแหน่งที่ตั้งของที่เก็บข้อมูลเชิงวิเคราะห์ที่มีการจัดการและมาพร้อมกับสิทธิ์การใช้งานผลิตภัณฑ์เหล่านั้น นอกจากนี้ ลูกค้าสามารถเชื่อมโยงบัญชี Azure Data Lake storage ขององค์กรให้เป็นปลายทางสําหรับกระแสข้อมูลได้

กระแสข้อมูลการวิเคราะห์เป็นคุณลักษณะการวิเคราะห์เพิ่มเติม ตัวอย่างเช่น การรวมกับคุณลักษณะ AI ของ Power BI หรือการใช้เอนทิตีที่มีการคํานวณซึ่งจะกล่าวถึงในภายหลัง

คุณสามารถสร้างกระแสข้อมูลเชิงวิเคราะห์ใน Power BI ได้ ตามค่าเริ่มต้น พวกเขาจะโหลดข้อมูลไปยังที่เก็บข้อมูลที่มีการจัดการของ Power BI แต่คุณยังสามารถกําหนดค่า Power BI เพื่อจัดเก็บข้อมูลใน Azure Data Lake Storage ขององค์กรได้

การสร้างกระแสข้อมูลเชิงวิเคราะห์ใน Power BI

คุณยังสามารถสร้างกระแสข้อมูลเชิงวิเคราะห์ใน Power Apps และพอร์ทัลข้อมูลเชิงลึกของลูกค้า Dynamics 365 ได้ เมื่อคุณกําลังสร้างกระแสข้อมูลในพอร์ทัล Power Apps คุณสามารถเลือกระหว่างที่เก็บข้อมูลการวิเคราะห์ที่มีการจัดการโดย Dataverse หรือในบัญชี Azure Data Lake Storage ขององค์กรของคุณได้

การสร้างกระแสข้อมูลเชิงวิเคราะห์ใน Power Platform

การรวม AI

บางครั้งขึ้นอยู่กับข้อกําหนดคุณอาจจําเป็นต้องใช้ฟังก์ชัน AI และการเรียนรู้ของเครื่องกับข้อมูลผ่านกระแสข้อมูล ฟังก์ชันเหล่านี้จะพร้อมใช้งานในกระแสข้อมูล Power BI และจําเป็นต้องใช้พื้นที่ทํางานแบบพรีเมียม

ข้อมูลเชิงลึกของ AI ในกระแสข้อมูลการวิเคราะห์

บทความต่อไปนี้อธิบายถึงวิธีการใช้ฟังก์ชัน AI ในกระแสข้อมูล:

โปรดทราบว่าคุณลักษณะที่แสดงอยู่ด้านบนเป็นคุณลักษณะเฉพาะของ Power BI และไม่พร้อมใช้งานเมื่อสร้างกระแสข้อมูลในพอร์ทัล Power Apps หรือ Dynamics 365 customer insights

ตารางที่มีการคํานวณ

หนึ่งในเหตุผลในการใช้ตารางจากการคํานวณคือความสามารถในการประมวลผลข้อมูลจํานวนมาก ตารางที่คํานวณจะช่วยในสถานการณ์เหล่านั้น ถ้าคุณมีตารางในกระแสข้อมูล และตารางอื่นในกระแสข้อมูลเดียวกันใช้ผลลัพธ์ของตารางแรก การดําเนินการนี้จะเป็นการสร้างตารางที่คํานวณ

ตารางที่คํานวณจะช่วยเกี่ยวกับประสิทธิภาพของการแปลงข้อมูล แทนที่จะทําการแปลงที่จําเป็นในตารางแรกหลายครั้ง การแปลงข้อมูลจะดําเนินการเพียงครั้งเดียวในตารางที่มีการคํานวณ จากนั้นผลลัพธ์จะถูกใช้หลายครั้งในตารางอื่น ๆ

ตารางที่มีการคํานวณในกระแสข้อมูลเชิงวิเคราะห์

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับตารางที่มีการคํานวณ ให้ไปที่ การสร้างตารางที่มีการคํานวณในกระแสข้อมูล

ตารางที่มีการคํานวณจะพร้อมใช้งานเฉพาะในกระแสข้อมูลการวิเคราะห์เท่านั้น

กระแสข้อมูลการวิเคราะห์มาตรฐานเทียบกับการวิเคราะห์

ตารางต่อไปนี้แสดงความแตกต่างบางอย่างระหว่างตารางมาตรฐานและตารางการวิเคราะห์

การดำเนินการ แบบมาตรฐาน วิเคราะห์
วิธีการสร้าง กระแสข้อมูลของ Power Platform กระแสข้อมูล Power BI
กระแสข้อมูล Power Platform โดยการเลือกกล่องกา เครื่องหมายเฉพาะ เอนทิตีการวิเคราะห์เมื่อสร้างกระแสข้อมูล
ตัวเลือกที่เก็บข้อมูล Dataverse Power BI ให้ที่เก็บข้อมูล Azure Data Lake สําหรับกระแสข้อมูล Power BI, พื้นที่เก็บข้อมูล Azure Data Lake ที่ให้มาสําหรับกระแสข้อมูล Power Platform หรือลูกค้าที่ได้รับจาก Azure Data Lake storage
การแปลง Power Query ใช่ ใช่
ฟังก์ชัน AI ไม่ใช่ ใช่
ตารางจากการคํานวณ ไม่ใช่ ใช่
สามารถใช้ในแอปพลิเคชันอื่น ๆ ใช่ ผ่าน Dataverse กระแสข้อมูล Power BI: เฉพาะใน Power BI
กระแสข้อมูล Power Platform หรือกระแสข้อมูลภายนอกของ Power BI: ใช่ ผ่าน Azure Data Lake Storage
การแมปไปยังตารางมาตรฐาน ใช่ ใช่
การโหลดแบบเพิ่มหน่วย การโหลดแบบเพิ่มหน่วยเริ่มต้น
สามารถเปลี่ยนได้โดยใช้ลบ แถวที่ไม่มีอยู่ในกล่องกาเครื่องหมายผลลัพธ์ ของคิวรีที่การตั้งค่าการโหลด		 การโหลดแบบเต็มตามค่าเริ่มต้น
สามารถตั้งค่าการรีเฟรชแบบเพิ่มหน่วยได้โดยการตั้งค่าการรีเฟรชแบบเพิ่มหน่วยในการตั้งค่ากระแสข้อมูล
รีเฟรชตามกําหนดการ ใช่ ได้ ความเป็นไปได้ในการแจ้งให้เจ้าของกระแสข้อมูลทราบเมื่อเกิดความล้มเหลว

สถานการณ์ในการใช้กระแสข้อมูลแต่ละชนิด

ต่อไปนี้คือตัวอย่างสถานการณ์และคําแนะนําแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสําหรับแต่ละชนิดของกระแสข้อมูล

การใช้งานข้ามแพลตฟอร์ม — กระแสข้อมูลมาตรฐาน

ถ้าแผนการสร้างกระแสข้อมูลคือการใช้ข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในหลายแพลตฟอร์ม (ไม่เพียงแค่ Power BI เท่านั้น แต่ยังมีบริการอื่น ๆ ของ Microsoft Power Platform, Dynamics 365 และอื่น ๆ) กระแสข้อมูลมาตรฐานเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม กระแสข้อมูลมาตรฐานจัดเก็บข้อมูลผกผันซึ่งคุณสามารถเข้าถึงผ่านแพลตฟอร์มและบริการอื่น ๆ อีกมากมาย

การแปลงข้อมูลอย่างหนักในตารางข้อมูลขนาดใหญ่— กระแสข้อมูลการวิเคราะห์

กระแสข้อมูลการวิเคราะห์เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสําหรับการประมวลผลข้อมูลจํานวนมาก กระแสข้อมูลการวิเคราะห์ยังช่วยเพิ่มพลังการประมวลผลที่อยู่เบื้องหลังการแปลง การมีข้อมูลที่จัดเก็บไว้ใน Azure Data Lake Storage เพิ่มความเร็วในการเขียนไปยังปลายทาง เมื่อเปรียบเทียบกับ Dataverse (ซึ่งอาจมีกฎหลายกฎในการตรวจสอบในช่วงเวลาที่เก็บข้อมูล) Azure Data Lake Storage จะเร็วขึ้นสําหรับการทําธุรกรรมแบบอ่าน/เขียนในข้อมูลจํานวนมาก

คุณลักษณะ AI — กระแสข้อมูลเชิงวิเคราะห์

หากคุณวางแผนที่จะใช้ฟังก์ชันการทํางานของ AI ใด ๆ ผ่านขั้นตอนการแปลงข้อมูลคุณจะพบว่ามีประโยชน์ในการใช้กระแสข้อมูลวิเคราะห์เนื่องจากคุณสามารถใช้คุณสมบัติ AI ที่รองรับทั้งหมดกับกระแสข้อมูลประเภทนี้