Aracılığıyla paylaş

Veri akışlarıyla self servis veri hazırlama

  • Makale

Veri hacmi büyümeye devam eder; bu verileri iyi yapılandırılmış ve eyleme geçirilebilir bilgilere dönüştürme görevi de öyledir. Veri hacimlerini eyleme geçirilebilir içgörülere hızlıca dönüştürebilmek için uygulamalar, AI iş akışları veya analizler için hazır veriler istersiniz. Power Apps portalındaki self servis veri hazırlama özelliği sayesinde yalnızca birkaç tıklamayla verileri dönüştürüp Microsoft Dataverse'a veya kuruluşunuzun Azure Data Lake Storage 2. Nesil hesabına yükleyebilirsiniz.

Veri akışları, kuruluşların verileri ayrı kaynaklardan bir araya getirip tüketim için hazırlamalarına yardımcı olacak şekilde lanse edildi. Büyük verileri almak, dönüştürmek, tümleştirmek ve zenginleştirmek için bildiğiniz self servis araçlarını kullanarak kolayca veri akışları oluşturabilirsiniz. Veri akışı oluştururken veri kaynağı bağlantılarını, ETL (ayıklama, dönüştürme ve yükleme) mantığını ve ortaya çıkan verilerin yükleneceği hedefi tanımlarsınız. Oluşturduğunuz bir veri akışının yenileme zamanlamasını ne sıklıkta çalıştırılması gerektiğini belirtecek şekilde yapılandırabilirsiniz. Ayrıca, yeni model yönetimli hesaplama altyapısı, veri hazırlama işlemini veri akışı müşterileri için daha yönetilebilir, daha belirleyici ve daha zahmetsiz bir hale getirir. Veri akışları sayesinde veri BT kuruluşunun daha önce oluşturup denetlemesini (ve tamamlanması için saatler veya günler) gerektiren görevler; artık uygulama oluşturucuları, iş analistleri ve rapor oluşturucuları gibi veri bilimcisi bile olmayan kişiler tarafından birkaç tıklamayla yerine getirilebiliyor.

Veri akışları, verileri tablolarda depolar. Tablo, verileri depolamak için kullanılan bir satır kümesidir ve veritabanı içinde verileri depolayan bir tabloya benzer. Müşteriler, özel tablo şeması tanımlayabilir veya Common Data Model'ın standart tablolarından yararlanabilir. Common Data Model, kullanılacak iş ve analiz uygulamalarına yönelik ortak bir veri dilidir. Common Data Model meta veri sistemi, veri tutarlılığının yanı sıra verilerin Power Apps, Power BI, bazı Dynamics 365 uygulamaları (model yönetimli uygulamalar) ve Azure gibi uygulamalar ve iş süreçleri genelindeki anlamının da tutarlı olmasını sağlar. Söz konusu uygulamalar, verileri Common Data Model'a uygun şekilde depolar. Bir veri akışından ortaya çıkan tablolar, aşağıdaki yöntemlerden birinde depolanabilir:

  • Dataverse. Power Apps ve Power Automate kullanılarak derlenen iş uygulamaları tarafından kullanılan verileri güvenli bir şekilde depolayıp yönetmenizi sağlar.

  • Azure Data Lake Storage 2. Nesil. Power BI, Azure Verileri ve AI hizmetleri veya verileri veri gölünden okuyan özel olarak derlenmiş iş kolu uygulamalarını kullanarak kuruluşunuzdaki çalışanlarla iş birliği yapmanızı sağlar. Verileri bir Azure Data Lake Storage 2. Nesil hesabına yükleyen veri akışları, verileri Common Data Model klasörlerinde depolar. Common Data Model klasörleri, veri değişimini kolaylaştırmak ve bir kuruluşun Azure Data Lake Storage hesabında paylaşılan katman olarak depolanan verileri üreten veya tüketen hizmetler genelinde tam olarak birlikte çalışabilirlik sağlamak için düzenlenmiş verileri ve standartlaştırılmış biçimdeki meta verileri içerir.

Excel, Azure SQL Veritabanı, SharePoint, Azure Veri Gezgini, Salesforce, Oracle veritabanı ve daha fazlası da dahil olmak üzere çok ve giderek artan sayıda desteklenen şirket içi ve bulut tabanlı veri kaynakları kümesinden verileri almak için veri akışlarını kullanabilirsiniz.

Veri kaynağını seçtikten sonra verileri dönüştürmek ve Common Data Model'daki standart tablolarla eşlemek veya özel tablolar oluşturmak için Power Query'nin az kodlu/kodsuz deneyimini kullanabilirsiniz. İleri düzey kullanıcılar, veri akışlarını tamamen özelleştirmek için bir veri akışının M dilini milyonlarca Power BI Desktop ve Excel kullanıcısının zaten bildiği Power Query deneyimine benzer şekilde, doğrudan düzenleyebilirler.

Bir veri akışı oluşturup kaydettikten sonra onu bulut ortamında çalıştırmanız gerekir. Bir veri akışını el ile çalıştırılacak şekilde tetiklemeyi veya Power Platform Veri Akışı hizmetinin sıklığını sizin yerinize çalıştırılacak şekilde zamanlamayı seçebilirsiniz. Bir veri akışı çalışmayı tamamladığında buradaki veriler kullanıma hazırdır. Veri akışı verilerinin Dataverse'a yüklenmesini sağlamak için Common Data Service bağlayıcısı; Power Apps, Power Automate, Excel ve Dataverse bağlayıcısını destekleyen tüm diğer uygulamalarda kullanılabilir. Kuruluşunuzun Azure Data Lake Storage 2. Nesil hesabında depolanan veri akışlarına ulaşmak için Power BI Desktop'taki Power Platform Veri Akışı bağlayıcısını kullanabilir veya doğrudan veri gölündeki dosyalara erişebilirsiniz.

Veri akışlarını kullanma

Önceki bölümde veri akışı teknolojisine ilişkin temel bilgiler verilmişti. Bu bölümde ise veri akışlarının bir kuruluşta nasıl kullanılabileceğine ilişkin genel bilgileri edineceksiniz.

Not

Veri akışlarını kullanmak için ücretli bir Power Apps planınızın olması gerekir ancak veri akışlarını kullanırken sizden ayrı ayrı ücret tahsil edilmez.

Verileri Dataverse'a yükleme

Veri akışları, daha sonra Power Apps uygulamalarında kullanılacak olan Common Data Service'teki tabloları doldurmak için kullanılabilir. Çevrimiçi ve şirket içi veri kaynaklarından elde edilen verileri birkaç tıklamayla bütünleştirebilirsiniz.

Common Data Model'ın kapsamını iş ihtiyaçlarınıza göre genişletme

Common Data Model'ı genişletip geliştirmek isteyen kuruluşlar için veri akışları, iş zekası uzmanlarının standart tabloları özelleştirmelerine veya yeni tablolar oluşturmalarına olanak tanır. Veri modelini özelleştirmeye yönelik bu self servis yaklaşım, daha sonra bir kuruluşa özel olarak hazırlanan Power BI panoları oluşturmak için veri akışlarıyla birlikte kullanılabilir.

Azure Data ve AI hizmetleriyle yeteneklerinizi genişletin

Power Platform veri akışları, veri akışı verileri kuruluşunuzun Azure Data Lake Storage 2. Nesil hesabında depolanacak şekilde yapılandırılabilir. Bir ortam, kuruluşunuzun veri gölüne bağlandığında veri bilimcileri ve geliştiricileri; Azure Machine Learning, Azure Databricks, Azure Data Factory ve daha fazlası gibi güçlü Azure ürünlerinden yararlanabilirler.

Kuruluşunuzun Azure Data Lake ortamında yer alan veri akışları oluşturmak dahil olmak üzere Azure Data Lake Storage 2. Nesil ve veri akışı tümleştirmesi hakkında daha fazla bilgi için bkz. Veri akışı depolama için Azure Data Lake Storage 2. Nesil ile bağlantı kurma.

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

Veri akışlarının iş verilerinizden daha iyi denetim (ve daha hızlı içgörüler) elde etmenizi sağlayabilecek birden çok senaryo ve örnek vardır. Kuruluşunuzdaki diğer çalışanlar, Dataverse ve Power BI'daki Power Platform Veri Akışı bağlayıcısı yoluyla veya kuruluşunuzun Azure Data Lake Storage 2. Nesil hesabındaki Veri Akışı'nın Common Data Service klasörüne doğrudan erişerek veri akışlarından yararlanabilirler. İş uygulamaları, Common Data Model ile tanımlanan standart bir veri modeli (şema) kullanarak bir tablonun şemasından yararlanabilir ve verilerin oluşturulma şeklinden veya alındığı 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.

Common Data Model'ın standartlaştırılmış biçimi, kuruluşunuzdaki çalışanların hızlı, kolay ve otomatik görsel ve rapor üreten uygulamalar oluşturmalarına olanak tanır. Bunlar, aşağıdakileri içerir ancak yalnızca aşağıdakilerle sınırlı değildir:

  • Verileri birleştirip kullanıma hazır uygulamalar oluşturmak üzere bilinen şemadan yararlanmak için çeşitli kaynaklardan elde edilen verilerinizi Common Data Model'daki standart tablolarla eşleme.

  • Kuruluşunuz genelinde verileri bütünleştirmek için kendi özel tablolarınızı oluşturma.

  • Veri akışı verilerinden yararlanılan Power BI rapor ve panoları oluşturma.

  • Kuruluşunuzun Azure Data Lake Storage 2. Nesil hesabı üzerinden Azure Data ve AI hizmetleriyle tümleştirme oluşturma.

Sonraki adımlar

Bu makalede Power Apps portalında self servis veri hazırlama işlemine genel bir bakışın yanı sıra bu verileri kullanmanın yolları açıklanmıştır. Aşağıdaki konularda veri akışlarına yönelik genel kullanım senaryoları hakkında daha ayrıntılı bilgi verilmektedir:

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

Common Data Model hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki genel bakış makalesini okuyabilirsiniz:

Not

Belge dili tercihlerinizi bizimle paylaşabilir misiniz? Kısa bir ankete katılın. (lütfen bu anketin İngilizce olduğunu unutmayın)

Anket yaklaşık yedi dakika sürecektir. Kişisel veri toplanmaz (gizlilik bildirimi).