Veri akışlarıyla self servis veri hazırlama

Veri hacmi artmaya devam ettikçe, bu verileri iyi yapılandırılmış, eyleme dönüştürülebilir bilgilere şekillendirme zorluğu da artmaktadır. Uygulamalar, yapay zeka iş yükleri veya analizler için hazır olan verileri, veri hacimlerini hızlı bir şekilde eyleme dönüştürülebilir içgörülere çevirmeniz için istiyorsunuz. Power Apps portalında self servis veri hazırlığı sayesinde yalnızca birkaç tıklamayla verileri Microsoft Dataverse'e veya kuruluşunuzun Azure Data Lake Storage 2. Nesil hesabına dönüştürebilir ve yükleyebilirsiniz.

Veri akışları, kuruluşların farklı kaynaklardan gelen verileri birleştirmelerine ve bunları tüketime hazırlamalarına yardımcı olmak için kullanıma sunulmuştur. Büyük verileri almak, dönüştürmek, tümleştirmek ve zenginleştirmek için tanıdık self servis araçları kullanarak kolayca veri akışları oluşturabilirsiniz. Veri akışı oluştururken veri kaynağı bağlantılarını, ETL (ayıklama, dönüştürme, yükleme) mantığını ve sonuçta elde edilen verileri yüklenecek hedefi tanımlarsınız. Oluşturulduktan sonra, veri akışının ne sıklıkta çalışması gerektiğini belirtmek için yenileme zamanlamasını yapılandırabilirsiniz. Ayrıca yeni model temelli hesaplama altyapısı, veri hazırlama sürecini veri akışı müşterileri için daha yönetilebilir, daha belirleyici ve daha az zahmetli hale getirir. Veri akışlarıyla, bir zamanlar bir veri BT kuruluşunun oluşturmasını ve denetlemesini gerektiren görevler (ve tamamlanması için saatler veya günler) artık uygulama oluşturucuları, iş analistleri ve rapor oluşturucuları gibi veri bilimcileri bile olmayan kişiler tarafından birkaç tıklamayla işlenebilir.

Veri akışları verileri tablolarda depolar. Tablo, verileri depolamak için kullanılan bir satır kümesidir ve bir tablonun veritabanındaki verileri depolama şekline benzer. Müşteriler özel tablo şeması tanımlayabilir veya Ortak Veri Modeli'nin standart tablolarını kullanabilir. Ortak Veri Modeli, iş ve analitik uygulamaların kullanması için paylaşılan bir veri dilidir. Ortak Veri Modeli meta veri sistemi, Verileri Ortak Veri Modeli'ne uygun olarak depolayan Power Apps, Power BI, bazı Dynamics 365 uygulamaları (model temelli uygulamalar) ve Azure gibi uygulamalar ve iş süreçlerinde verilerin tutarlılığını ve anlamını sağlar. Veri akışının sonuçta elde edilen tabloları aşağıdakilerden birinde depolanabilir:

  • Dataverse. Power Apps ve Power Automate kullanılarak oluşturulan iş uygulamaları tarafından kullanılan verileri güvenli bir şekilde depolamanıza ve yönetmenize olanak tanır.

  • Azure Data Lake Storage Gen2. Power BI, Azure Data ve yapay zeka hizmetlerini veya gölden veri okuyan özel oluşturulmuş iş kolu uygulamalarını kullanarak kuruluşunuzdaki kişilerle işbirliği yapmanıza olanak tanır. Azure Data Lake Storage 2. Nesil hesabına veri yükleyen veri akışları, verileri Ortak Veri Modeli klasörlerinde depolar. Ortak Veri Modeli klasörleri , veri alışverişini kolaylaştırmak ve bir kuruluşun Azure Data Lake Storage hesabında depolanan verileri paylaşılan depolama katmanı olarak üreten veya kullanan hizmetler arasında tam birlikte çalışabilirlik sağlamak için standartlaştırılmış biçimde şemalanmış veriler ve meta veriler içerir.

Veri akışlarını, Excel, Azure SQL Veritabanı, SharePoint, Azure Veri Gezgini, Salesforce, Oracle veritabanı ve daha fazlası dahil olmak üzere desteklenen şirket içi ve bulut tabanlı büyük bir veri kaynağı kümesinden veri almak için kullanabilirsiniz.

Veri kaynağını seçtikten sonra, verileri dönüştürmek ve Ortak Veri Modeli'ndeki standart tablolarla eşlemek veya özel tablolar oluşturmak için Power Query düşük kod/kod yok deneyimini kullanabilirsiniz. Gelişmiş kullanıcılar, milyonlarca Power BI Desktop ve Excel kullanıcısının zaten bildiği Power Query deneyimine benzer şekilde veri akışlarını tamamen özelleştirmek için veri akışının M dilini doğrudan düzenleyebilir.

Veri akışını oluşturup kaydettikten sonra bulutta çalıştırmanız gerekir. Bir veri akışını el ile çalışacak şekilde tetiklemeyi veya Power Platform Veri Akışı hizmetinin sizin için çalıştırılacak sıklığını zamanlamayı seçebilirsiniz. Veri akışı bir çalıştırmayı tamamladığında, verileri kullanıma hazır hale gelir. Dataverse'e yüklenen veri akışı verilerini almak için Common Data Service bağlayıcısı Power Apps, Power Automate, Excel ve Dataverse bağlayıcısını destekleyen diğer tüm uygulamalarda kullanılabilir. Kuruluşunuzun Azure Data Lake Storage 2. Nesil hesabında depolanan veri akışlarından almak için Power BI Desktop'taki Power Platform Veri Akışı bağlayıcısını kullanabilir veya dosyalara doğrudan gölden erişebilirsiniz.

Veri akışlarını kullanma

Önceki bölümde veri akışları teknolojisine ilişkin arka plan sağlanmıştır. Bu bölümde, bir kuruluşta veri akışlarının nasıl kullanılabileceğini gösteren bir tur elde edersiniz.

Uyarı

Veri akışlarını kullanmak için ücretli bir Power Apps planınız olmalıdır, ancak veri akışlarını kullanmak için ayrı ücretlendirilmezsiniz.

Dataverse'e veri yükleme

Veri akışları, Daha sonra Power Apps uygulamalarında kullanılan Common Data Service tablolarını doldurmak için kullanılabilir. Birkaç tıklamayla çevrimiçi ve şirket içi veri kaynaklarından verileri tümleştirebilirsiniz.

İş gereksinimleriniz için Ortak Veri Modeli'ni genişletme

Veri akışları, Ortak Veri Modeli'ni genişletmek ve derlemek isteyen kuruluşlar için iş zekası uzmanlarının standart tabloları özelleştirmesine veya yeni tablolar oluşturmasına olanak tanır. Daha sonra veri modelini özelleştirmeye yönelik bu self servis yaklaşımı, bir kuruluşa özel Power BI panoları oluşturmak için veri akışlarıyla birlikte kullanılabilir.

Azure Veri ve yapay zeka hizmetleriyle yeteneklerinizi genişletme

Power Platform veri akışları, veri akışı verilerini kuruluşunuzun Azure Data Lake Storage 2. Nesil hesabında depolanacak şekilde yapılandırılabilir. Bir ortam kuruluşunuzun veri gölüne bağlandığında, veri bilimciler ve geliştiriciler Azure Machine Learning, Azure Databricks, Azure Data Factory ve daha fazlası gibi güçlü Azure ürünlerinden yararlanabilir.

Kuruluşunuzun Azure Data Lake'inde bulunan veri akışları oluşturma da dahil olmak üzere Azure Data Lake Storage 2. Nesil ve veri akışları tümleştirmesi hakkında daha fazla bilgi için bkz. Veri akışı depolaması için Azure Data Lake Storage 2. Nesil'i bağlama.

Power Apps'te büyük veriler için self servis veri hazırlama özeti

Veri akışlarının, iş verilerinizden daha iyi denetim ve daha hızlı içgörüler elde etmenize olanak tanıyabileceği birden çok senaryo ve örnek vardır. Kuruluşunuzdaki diğer kişiler Dataverse, Power BI'daki Power Platform Veri Akışı bağlayıcısı veya kuruluşunuzun Azure Data Lake Storage 2. Nesil hesabındaki Dataflow'un Common Data Service klasörüne doğrudan erişim yoluyla veri akışlarından yararlanabilir. İş uygulamaları, Ortak Veri Modeli tarafından tanımlanan standart bir veri modelini (şema) kullanarak bir tablonun şemasına bağımlı olabilir ve verilerin nasıl oluşturulduğundan veya hangi veri kaynağından soyutlanabilir. Bir veri akışı zamanlanmış bir çalışmayı tamamladığında veriler; uygulamaların, akışların ya da oluşturulması aylar veya daha uzun süren BI içgörülerinin kısa sürede modellenip oluşturulması için hazırdır.

Ortak Veri Modeli'nin standartlaştırılmış biçimi, kuruluşunuzdaki kişilerin hızlı, kolay ve otomatik görseller ve raporlar oluşturan uygulamalar oluşturmasına olanak tanır. Bunlar şunlardır ancak bunlarla sınırlı değildir:

  • Çeşitli kaynaklardan gelen verilerinizi Ortak Veri Modeli'ndeki standart tablolarla eşleştirerek verileri birleştirin ve bilinen şemadan yararlanarak hazır uygulamaları yönlendirin.

  • Kuruluşunuz genelinde verileri birleştirmek için kendi özel tablolarınızı oluşturma.

  • Veri akışı verilerinden yararlanan Power BI raporları ve panoları oluşturma.

  • Kuruluşunuzun Azure Data Lake Storage 2. Nesil hesabı aracılığıyla Azure Veri ve yapay zeka hizmetleriyle tümleştirme oluşturma.

Sonraki Adımlar

Bu makalede, Power Apps portalında self servis veri hazırlığı ve bunları nasıl kullanabileceğiniz hakkında genel bir bakış sağlanmıştır. Aşağıdaki konular, veri akışları için yaygın kullanım senaryoları hakkında daha ayrıntılı bilgi vermektedir:

Power Query ve zamanlanmış yenileme hakkında daha fazla bilgi için şu makaleleri okuyabilirsiniz:

Ortak Veri Modeli hakkında daha fazla bilgi için genel bakış makalesini okuyabilirsiniz:

  • Last updated on