Her türlü veriyle çalışma

Microsoft Dataverse ilişkisel, ilişkisel olmayan, görüntü, dosya, göreli arama veya veri gölü gibi her tür veriyle çalışmayı mümkün kılan bir soyutlama sağlar. Dataverse modelinizi oluşturmanıza olanak sağlayan bir dizi veri türünü kullanıma sunarken veri türünü anlamanıza gerek yoktur. Depolama türü, seçilen veri türü için iyileştirilmiştir.

Veri akışları, Power Query ve Azure Data Factory ile veriler kolayca içeri ve dışarı aktarılabilir. Dynamics müşterileri Veri Dışarı Aktarma Hizmeti'ni de kullanabilir.

Dataverse'de ayrıca şirket içi, hizmet olarak altyapı (IaaS), hizmet olarak platform (PaaS) veya hizmet olarak yazılım (SaaS) hizmetleri için söz konusu hizmetlerde yer alan diğer yüzlerce bağlayıcıyla kullanılabilen Power Automate ve Azure Logic Apps bağlayıcısı vardır. Buna Azure, Microsoft 365, Dynamics 365, SAP ERP, Salesforce, Amazon Redshift, Access, Excel, metin/CSV, SharePoint listeleri, SQL Server veritabanları, Oracle, MySQL, PostgreSQL, Blok Zinciri ve Azure Synapse Analytics'teki kaynaklar dahildir.

Common Data Model

Birden çok sistem ve uygulamadan verileri bir araya getirmek zorunda kaldıysanız, bunun ne kadar pahalı ve zaman alan bir görev olabileceğini biliyorsunuz. Aynı verileri kolayca paylaşamama ve anlayamama durumu, her uygulama veya veri tümleştirme projesinin özel bir uygulama gerektirmesine yol açar.

Ortak Veri Modeli, iş ve analiz uygulamalarının kullanması için paylaşılan bir veri dili sağlayarak bu süreci kolaylaştırmaya yönelik başvuru mimarisi sağlar. Ortak Veri Modeli meta veri sistemi, verilerin ve anlamının Power Apps, Power BI, Dynamics 365 ve Azure gibi uygulamalar ve iş süreçlerinde paylaşılabilmesini sağlar.

Ortak Veri Modeli, Microsoft ve iş ortaklarının yayımladığı standartlaştırılmış, genişletilebilir veri şemaları kümesini içerir. Bu önceden tanımlanmış şema koleksiyonu tablolar, öznitelikler, anlam meta verileri ve ilişkileri içerir. Şemalar, veri oluşturmayı, toplamayı ve çözümlemeyi basitleştirmek için Hesap ve Kampanya gibi yaygın olarak kullanılan kavramları ve etkinlikleri temsil eder.

Ortak Veri Modeli şemaları Dataverse'de tabloların oluşturulmasını bilgilendirmek için kullanılabilir. Sonuçta elde edilen tablolar, bu Ortak Veri Modeli tanımını hedefleyen uygulamalar ve analizlerle uyumlu olacaktır.

Aşağıdaki görüntüde standart Ortak Veri Modeli tablolarının bazı öğeleri gösterilmektedir. 

Tables

Dataverse'de tablolar, iş verilerini modellemek ve yönetmek için kullanılır. Dataverse, üretkenliği artırmak için standart tablolar olarak bilinen bir tablo kümesi içerir. Bu tablolar, kuruluş içindeki en yaygın kavramları ve senaryoları yakalamak için en iyi yöntemlere uygun olarak tasarlanmıştır. Standart tablolar Ortak Veri Modeli'ne bağlıdır.

Kullanıcı ve Ekip gibi sektörlerde yaygın olarak kullanılan bir tablo kümesi Dataverse'e dahil edilir ve standart tablolar olarak adlandırılır. Bu hazır tablolar, ek sütunlar eklemek gibi özelleştirmelerle değiştirilebilir. Buna ek olarak, Dataverse'de kendi özel tablolarınızı kolayca oluşturabilirsiniz.

Kolonlar

Sütunlar, tablodaki verileri depolamak için kullanılabilecek tek tek veri öğelerini tanımlar. Geliştiriciler, alanları bazen öznitelikler olarak adlandırır. Üniversitedeki bir kursu temsil eden bir tabloda "Ad", "Konum", "Bölüm", "Kayıtlı Öğrenciler" gibi sütunlar olabilir.

Sütunlarda sayı, dize, dijital veri, resim ve dosya gibi farklı veri türleri bulunabilir. Aynı iş sürecinin veya akışın bir parçasıysa ilişkisel ve ilişkisel olmayan verileri yapay olarak birbirinden ayırmaya gerek yoktur. Dataverse, verileri oluşturulan model için en iyi depolama türünde depolar.

Bu sütunların her biri Dataverse tarafından desteklenen birçok veri türünden biriyle ilişkilendirilebilir.

Daha fazla bilgi: Sütun türleri

Ilişki

Bir tablodaki veriler genellikle başka bir tablodaki verilerle ilgilidir. tablo ilişkileri, Dataverse modelinde satırların birbiriyle nasıl ilişkilendirilebileceğini tanımlar.

Dataverse, bir tablodan diğerine (veya tablo ile kendisi arasında) farklı ilişki türlerini tanımlamak için kullanımı kolay görsel tasarımcılar sağlar. Her tablonun birden fazla tabloyla ilişkisi olabilir ve her tablonun başka bir tabloyla birden fazla ilişkisi olabilir.

İlişki türleri şunlardır:

• Çoktan bire: Bu ilişki türünde, birçok tablo A kaydı tek bir tablo B kaydıyla ilişkilendirilebilir. Örneğin, bir öğrenci sınıfının tek bir sınıfı vardır.

• Bire çok: Bu ilişki türünde, tek bir tablo B kaydı birçok tablo A kaydıyla ilişkilendirilebilir. Örneğin, tek bir öğretmen birçok ders veriyor.

• Çoka çok: Bu ilişki türünde, A tablosundaki her kayıt B tablosundaki birden fazla kayıtla eşleşebilir ve tam tersi de geçerlidir. Örneğin, öğrenciler birçok derse katılır ve her sınıfta birden çok öğrenci olabilir.

Çoktan bire ilişkiler en yaygın olduğundan, Dataverse, arama adlı özel bir veri türü sunar. Bu, sadece bu ilişkiyi tanımlamayı kolaylaştırmakla kalmaz, aynı zamanda form ve uygulama geliştirmeye de üretkenlik katar.

Tablo ilişkileri oluşturma hakkında daha fazla bilgi için bkz. Tablolar arasında ilişki oluşturma.

Kuruluşların genellikle müşteri etkileşim geçmişinin, denetim günlüklerinin, erişim raporlarının ve güvenlik olayı izleme raporlarının kullanılabilirliğini sağlamak için çeşitli düzenlemelere uygun olması gerekir. Kuruluşlar, dataverse verilerindeki değişiklikleri güvenlik ve analitik amaçlarla izlemek isteyebilir.

Dataverse, bir kuruluştaki tablolarda ve öznitelik verilerinde yapılan değişikliklerin analiz ve raporlamada kullanılmak üzere zaman içinde sıralandığı bir denetim özelliği sağlar. Denetim, tüm özel ve en özelleştirilebilir tablolarda ve özniteliklerde desteklenir. Meta veri değişiklikleri, alma işlemleri, dışarı aktarma işlemleri veya kimlik doğrulaması sırasında denetim desteklenmez. Denetimi yapılandırma hakkında bilgi için Dataverse denetimini yönetme bölümüne gidin.

Dataverse, makine öğrenmesi modellerinin çalıştırılacak tabloları seçme özelliği sağlayarak analizi destekler. AI Builder aracılığıyla önceden oluşturulmuş bir yapay zeka özelliğine sahiptir.

Search

Dataverse, satırları sorgulamak için üç yol sağlar:

• Dataverse araması

• Hızlı bulma (tek tablolu veya çok tablolu)

• Gelişmiş bulma

Uyarı

Çok tablolu hızlı bulma, kategorilere ayrılmış arama olarak da adlandırılır.

Daha fazla bilgi için bkz . Aramaları karşılaştırma.

Dataverse araması

Dataverse araması, ilgi düzeyine göre sıralanmış tek bir listedeki birden çok tabloda hızlı ve kapsamlı sonuçlar sunar. Arama performansını artırmak için Dataverse dışında (Azure tarafından desteklenen) ayrılmış bir arama hizmeti kullanır.

Dataverse araması aşağıdaki iyileştirmeleri ve avantajları getirir:

• Dış dizin oluşturma ve Azure arama teknolojisini kullanarak performansı artırır.

• Tablodaki her sütunda, arama terimindeki sözcüklerin eşleşmelerini bulur; öte yandan hızlı aramada arama terimindeki tüm sözcüklerin tek sütunda bulunması gerekir.

• Lisans, lisanslama veya lisanslanmış gibi çekim eki içeren sözcüklerin eşleşmelerini bulur.

• İlgiye göre sıralanmış tek bir listedeki tüm aranabilir tablolardan sonuçlar döndürür, böylece eşleşme ne kadar iyi olursa, sonuç listede o kadar yüksek görünür. Arama teriminden daha fazla sözcük birbirine yakın bulunursa eşleşmenin daha yüksek bir ilgisi vardır. Arama sözcüklerinin bulunduğu metin miktarı ne kadar küçük olursa, ilgililik de o kadar yüksek olur. Örneğin, arama sözcüklerini bir şirket adında ve adreste bulursanız, uzun bir makalede aynı sözcükleri birbirinden çok uzakta bulmaktan daha iyi bir eşleşme olabilir.

• Sonuç listesinde eşleşmeleri vurgular. Arama terimi satırdaki bir terimle eşleştiğinde, terim arama sonuçlarınızda kalın ve italik metin olarak görünür.

Dataverse araması hakkında daha fazla bilgi için bkz. Satır aramak için Dataverse aramasını kullanma.

Hızlı bulma

Dataverse, satırları hızlı bir şekilde bulma özelliğini içerir ve müşteri gibi tek bir tablo türünde arama yapacak veya kişiler, kullanıcılar, müşteriler gibi birden çok tablo türü arasında aynı anda arama yapmak için kullanılacak yaklaşımlara sahiptir.

Tek tablolu hızlı bulma , yalnızca bir tür satır bulmak için kullanılır. Bu arama seçeneği bir görünümün içinden kullanılabilir.

Birden çok tablolu hızlı bulma (kategorilere ayrılmış arama) satırları bulmak için de kullanılır, ancak bunları hesaplar veya kişiler gibi farklı tablo türlerinde bulur.

Data Lake

Dataverse, tablo verilerinin Azure Data Lake Storage'a sürekli çoğaltmasını destekler. Bu, Power BI raporlaması, makine öğrenmesi, veri ambarı ve diğer aşağı akış tümleştirme işlemleri gibi analizleri çalıştırmak için kullanılabilir.

Bu özellik kurumsal büyük veri analizi için tasarlanmıştır. Uygun maliyetli, ölçeklenebilir, yüksek kullanılabilirlik ve olağanüstü durum kurtarma özelliklerine sahiptir ve sınıfının en iyi analiz performansını sağlar.

Veriler, uygulamalar ve dağıtımlar arasında anlamsal tutarlılık sağlayan Common Data Model biçiminde depolanır. Ortak Veri Modeli'nde standartlaştırılmış meta veriler ve kendi kendini açıklayan veriler, veri üreticileriyle Power BI, Data Factory, Azure Databricks ve Azure Machine Learning gibi tüketiciler arasında meta veri bulmayı ve birlikte çalışabilirliği kolaylaştırır.

Ayrıca bakınız

Verileri içeri ve dışarı aktarma