Aracılığıyla paylaş

Python için Dataverse SDK ile iş verilerini analiz etme ve otomatikleştirme

Python için Dataverse SDK'sı, profesyonel geliştiricileri ve veri bilimcilerini Microsoft Dataverse'de gelişmiş analiz, otomasyon ve yeniliklerin kilidini açma konusunda güçlendiren kapsamlı bir araç setidir. Geliştiriciler ölçeklenebilir ve güvenli iş uygulamaları oluşturmak ve aracı iş akışlarını yönetmek için SDK'yi kullanabilir. Veri bilimcileri ve analistler analiz modelleri ve simülasyon modelleri oluşturmak ve yapay zeka odaklı içgörüleri kullanıma hazır hale getirmek için Pandas, Jupyter not defterleri ve makine öğrenmesi kitaplıkları gibi tanıdık Python araçlarını kullanabilir. Bu SDK, kurumsal düzeyde veri yönetimi ile Python esnekliği arasındaki boşluğu kapatarak değer elde etme süresini hızlandırıyor ve canlı bir geliştirici ekosistemini teşvik ediyor.

Tavsiye

Bu makalede Python için Dataverse SDK'sının veri odaklı yeniliğe nasıl olanak sağladığına ilişkin örnek bir senaryo ve mimari genel bakış sunulmaktadır. Bu çözüm, çeşitli sektörlere ve kullanım örneklerine uyarlanabilir genelleştirilmiş bir örnektir.

İş verileriyle Python için Dataverse SDK'sını kullanma hakkındaki giriş videosunu izleyerek başlayın.

Mimari diyagramı

Pandas'a veri ayıklamayı, dil modeli görevlerini, Jupyter Not Defteri'ni ve çıktı görselleştirmesini gösteren Dataverse SDK iş akışı diyagramı.

Workflow

Python kullanarak Dataverse iş verisinden yararlanmaya yönelik tipik iş akışı şunları içerir:

  1. Dataverse'e bağlan: SDK kullanarak kurumsal verilere güvenli bir şekilde erişin.
  2. Ayıklama ve dönüştürme: Temizleme, özellik mühendisliği ve keşif analizi için tabloları Pandas DataFrames'e yükleyin.
  3. Değerlendirme modellemesi: İş senaryolarını değerlendirmek, sonuçları tahmin etmek ve eğilimleri belirlemek için makine öğrenmesi algoritmaları (örneğin sınıflandırma, regresyon) uygulayın.
  4. Dataverse'e geri yazma: Yapay zeka tarafından oluşturulan değerlendirmeleri panolar ve raporlama için Dataverse tablolarına gönderin.
  5. Yönetim: Tüm iş akışlarının kurumsal güvenlik ve idare standartlarına uygun olduğundan emin olun.

Senaryo ayrıntıları

Bu mimari, farklı sektörlerde çok çeşitli senaryoları ve kullanım örneklerini destekler.

Geliştirici senaryosu

Python geliştiricisi, çalışan ayrıntıları, departman başvurusu ve ekleme isteği durumu tabloları oluşturarak Fabrikam Enterprises için bir çalışan ekleme sistemi oluşturur. SDK'yi kullanarak şemalar tanımlar, sütunlar ve ilişkiler ekler ve kayıtları başlatmak ve değiştirmek için oluşturma, okuma ve güncelleme API'lerini kullanır, tüm bunları yaparken kurumsal düzeyde güvenlik ve yönetimi sürdürürler.

Veri bilimcisi senaryosu

Veri bilimcisi, Iş verilerini Dataverse'den ayıklamak ve Pandas DataFrames'e şekillendirmek için Jupyter not defterleri ve Visual Studio Code gibi Python araçlarını kullanır. Veri bilimcisi, ayıklanan iş verilerini gelişmiş analiz ve makine öğrenmesi modelleriyle risk değerlendirmesi, hizmet düzeyi sözleşmesi (SLA) izleme veya uyumluluk raporlama için kullanır. Veri bilimcisi, hızlı karar almayı sağlamak için çıktıları görselleştirir ve paylaşır.

Üretken yapay zeka kullanım örneği

Müşteri eğilimlerini özetlemek veya yüksek değerli veya değişim sıklığı riski gibi segmentleri sınıflandırmak için Python analizini ve dil modellerini kullanın. İşletimsel panoları ve uyumluluk iş akışlarını etkinleştirmek için sonuçları Dataverse'e geri yazın. Bu yaklaşım, yapay zeka çıkışlarının kurumsal veri platformunda güvenli bir şekilde depolanmasını ve yönetilmesini sağlar.

Önkoşullar

Ayrıca:

  • Entegrasyon: Mevcut Ayıklama, Dönüştürme, Yükleme (ETL) işlem hatları, otomasyon araçları ve kurumsal idare ilkeleriyle uyumluluğu sağlayın.
  • Ölçeklenebilir -lik: Büyük veri kümelerini ve eşzamanlı analiz görevlerini işlemek için iş akışları tasarlar.

Değerlendirmeler

Bu değerlendirmeler, bir iş yükünün kalitesini artıran bir dizi rehber ilke olan Power Platform Well-Architected'ın temellerini uygular. Daha fazla bilgi edinmek için Microsoft Power Platform Well-Architected'ı inceleyin.

Güvenilirlik

  • Sağlam veri erişimi: Güvenilir Oluşturma, Okuma, Güncelleştirme ve Silme (CRUD) işlemlerini ve şema yönetimini destekler.

  • Otomasyon: Veri ayıklama, dönüştürme ve analiz için yinelenebilir, otomatik iş akışlarını etkinleştirir.

  • operasyonel verimlilik: El ile harcanan çabayı azaltır ve analiz modernleştirmesini hızlandırır.

Security

  • Rol tabanlı erişim denetimi: Tüm veri işlemleri için Dataverse güvenlik rollerini ve ilkelerini uygular.

  • Veri idaresi: Veri gizliliği, denetim günlüğü ve şifreleme için kurumsal standartlara uyumluluğu sağlar.

Sonraki Adımlar

  • PyPI'dan SDK'yi indirin ve yükleyin. Belgeler, örnek projeler ve topluluk katkıları için GitHub kaynak deposunu keşfedin.
  • Dataverse verileriyle Python destekli analiz ve yapay zeka iş akışları oluşturmaya başlayın.
  • Geri bildirim paylaşın ve Python için Dataverse'in geleceğini şekillendirmeye yardımcı olmak için topluluğa katılın.

Katkıda Bulunanlar

Microsoft bu makaleyi korur. Bu makaleyi aşağıdaki katkıda bulunanlar yazdı.

Asıl yazarlar:

  • Last updated on