Microsoft Dataverse'i keşfedin
Microsoft Dataverse, birbirine bağlı uygulama ve işlemleri güvenli ve uyumlu bir şekilde desteklemek için çeşitli verileri ve iş mantığını kolayca yapılandıran bulut tabanlı bir çözümdür. Microsoft tarafından yönetilen ve bakımı yapılan Dataverse, küresel olarak kullanılabilir ancak potansiyel veri yerleşiminize uyum sağlamak için coğrafi olarak dağıtılır. Sunucularınızda tek başına kullanım için tasarlanmamıştır, bu nedenle sunucuya erişmek ve kullanmak için bir İnternet bağlantısına ihtiyacınız vardır.
Dataverse, yalnızca tablolardan daha fazlası olmasıyla geleneksel veritabanlarından farklıdır. Güvenliği, mantığı, verileri ve depolamayı merkezi bir noktaya ekler. İş verileri için merkezi veri deponuz olacak şekilde tasarlanmıştır ve hatta zaten kullanıyor olabilirsiniz. Arka planda Field Service, Marketing, Customer Service ve Sales gibi birçok Microsoft Dynamics 365 çözümüne güç sağlar. Ayrıca yerleşik yerel bağlantı ile Power Apps ve Power Automate'in bir parçası olarak da kullanılabilir. Microsoft Power Platform'un AI Builder ve Portallar özellikleri de Dataverse'i kullanır.
Resimde, Microsoft Dataverse'in birçok teklifini bir araya getiren bir görselleştirme gösterilmektedir.
Aşağıda her özellik kategorisinin kısa bir açıklaması yer alır.
Güvenlik: Dataverse, koşullu erişime ve çok faktörlü kimlik doğrulamasına izin vermek için Microsoft Entra ID kimlik doğrulamasını işler. Satır ve sütun düzeyine kadar yetkilendirmeyi destekler ve zengin denetim özellikleri sağlar.
Mantık: Dataverse, iş mantığını veri düzeyinde kolayca uygulamanızı sağlar. Kullanıcının verilerle nasıl etkileşimde bulunacağı fark etmeksizin, aynı kurallar geçerlidir. Bu kurallar yinelenen algılama, iş kuralları, iş akışları veya daha fazlası ile ilgili olabilir.
Veri: Dataverse, verilerinizi şekillendirmek için size denetim sağlayarak verilerinizi bulmanızı, modellemenizi, doğrulamanızı ve raporlamanızı sağlar. Bu denetim, verilerinizin nasıl kullanıldığından bağımsız olarak istediğiniz gibi görünmesini sağlar.
Depolama: Dataverse fiziksel verilerinizi Azure bulutunda depolar. Bu bulut tabanlı depolama, verilerinizin nerede yaşadığı veya nasıl ölçeklendirildiği konusunda endişelenme yükünü ortadan kaldırır. Bu endişelerin hepsi sizin için ele alınmaktadır.
Tümleştirme: Dataverse, iş gereksinimlerinizi desteklemek için farklı yollarla bağlanır. API'ler, web kancaları, olay ve veri dışarı aktarma işlemleri, verileri içeri ve dışarı aktarma esnekliği sağlar.
Gördüğünüz gibi Microsoft Dataverse, iş verilerinizi depolamaya ve bunlarla çalışmaya yönelik güçlü bir bulut tabanlı çözümdür. Aşağıdaki bölümlerde Microsoft Power Platform için veri depolama merceğinden Microsoft Dataverse'e göz atacaksınız ve yolculuğunuza buradan başlayabilirsiniz. Kullanımınız arttıkça daha fazla keşfedebileceğiniz diğer zengin özellikleri de göz önünde bulundurun.
Başlamak için Microsoft Dataverse, standartlaştırılmış bir veritabanının bir veya birden çok bulut tabanlı örneğini oluşturmanıza olanak tanır. Veritabanı, neredeyse tüm kuruluşlar ve işletmelerde yaygın olarak bulunan verileri depolayan önceden tanımlanmış tablolar ve sütunlar içerir. Yeni sütunlar veya tablolar ekleyerek depolananları özelleştirebilir ve genişletebilirsiniz. Bunun altında bir Microsoft Dataverse veritabanı ve standartlaştırılmış veri modeli ayarlama kolaylığı altyapı, depolama ve veri tümleştirme konusunda endişelenmeden çözüm oluşturmaya odaklanmanızı kolaylaştırır. Verileriniz Microsoft Dataverse'de depolandığında, verilere erişmenin birçok yolu vardır. Power Apps veya Power Automate gibi araçlarla verilerle yerel olarak çalışabilirsiniz. Herhangi bir iş çözümü bağlayıcı API'lerini kullanarak Dataverse'e bağlanabilir. Rol tabanlı güvenlik ve iş kuralları gibi özelliklerin gücü sayesinde verilerinize nasıl erişilirse erişilirse erişin verilerinize güvenebilirsiniz.
Ölçeklenebilirlik
Dataverse veritabanı büyük veri kümelerini ve karmaşık veri modellerini destekler. Tablolarda milyonlarca öğe bulunabilir ve Microsoft Dataverse veritabanının her örneğindeki depolama alanını örnek başına dört terabayt olacak şekilde genişletebilirsiniz. Microsoft Dataverse örneğinizde bulunan veri miktarı, kendisiyle ilişkili lisansların sayısına ve türüne bağlıdır. Veri depolama tüm lisanslı kullanıcılar arasında havuza alındığından, oluşturduğunuz her çözüm için gerektiğinde depolama alanı ayırabilirsiniz. Standart lisanslamada sunulandan daha fazla depolama alanına ihtiyacınız varsa artımlı depolama satın alınabilir.
Microsoft Dataverse yapısı ve avantajları
Microsoft Dataverse veritabanının yapısı, Ortak Veri Modeli'ndeki tanımları ve şemayı temel alır. Ortak Veri Modeli'ni bir Microsoft Dataverse veritabanının temeli olarak kullanmanın temel avantajı, Ortak Veri Modeli şeması kullanan çözümlerin tümleştirmesini basitleştirmesidir. Çözümün standart tabloları aynıdır. Satıcıların Ortak Veri Modeli'ni kullanarak oluşturduğu zengin bir çözüm ekosisteminden yararlanabilirsiniz. Hepsinden iyisi, bir Microsoft Dataverse veritabanını ne kadar genişletebileceğinize dair bir sınır yoktur.
Tabloları, sütunları ve ilişkileri açıklama
Tablo, bir veri kümesini temsil eden satır ve sütunları içeren mantıksal bir yapıdır. Ekran görüntüsünde, standart hesap tablosunu ve bunun bir parçası olarak yönetilebilen çeşitli öğeleri görürsünüz.
Tablo türleri
Üç tablo türü şunlardır:
Standart - Dataverse ortamına ilk çalıştırma tabloları olarak da bilinen çeşitli standart tablolar dahildir. Hesap, departman, kişi, görev ve kullanıcı tabloları Dataverse'deki standart tablolara örnek olarak verilebilir. Dataverse'e dahil edilen standart tabloların çoğu özelleştirilebilir.
Yönetilen - Özelleştirilebilir olmayan ve yönetilen bir çözümün parçası olarak ortama aktarılmış tablolar.
Özel - Özel tablolar yönetilmeyen bir çözümden içeri aktarılan veya doğrudan Dataverse ortamında oluşturulan yeni tablolar olan yönetilmeyen tablolardır.
Sütunlar
Sütunlar tablodaki bir satır içinde ayrık bir bilgi parçası depolar. Bunları Excel'de bir sütun olarak düşünebilirsiniz. Sütunların veri türleri vardır; başka bir deyişle belirli bir türdeki verileri bu veri türüyle eşleşen bir sütunda depolayabilirsiniz. Örneğin, bir olayın tarihini veya ne zaman gerçekleştiğini yakalama gibi tarihler gerektiren bir çözümünüz varsa, tarihi Tarih türünde bir sütunda depolarsınız. Benzer şekilde, bir sayıyı depolamak istiyorsanız, sayıyı Sayı türünde bir sütunda depolarsınız.
Tablo içindeki sütun sayısı birkaç sütundan yüz veya daha fazla sütuna kadar değişir. Microsoft Dataverse'deki her veritabanı standart bir tablo kümesiyle başlar ve her standart tabloda standart bir sütun kümesi vardır.
İlişkileri anlama
Oluşturduğunuz çözümlerin çoğunda verimli ve ölçeklenebilir bir çözüm oluşturmak için verileri farklı kapsayıcılara (tablolara) bölmeniz gerekir. Her şeyi tek bir kapsayıcıda depolamaya çalışmak büyük olasılıkla verimsiz ve anlaşılması zor olabilir.
Aşağıdaki örnek bu kavramı göstermeye yardımcı olur.
Satış siparişlerini yönetmek için bir sistem oluşturmanız gerektiğini düşünün. Eldeki stok, ürünün maliyeti ve satış fiyatıyla birlikte bir ürün listesi gerekir. Ayrıca adresleri ve kredi derecelendirmeleri olan müşterilerin ana listesine de ihtiyacınız vardır. Son olarak, fatura verilerini depolamak için satış faturalarını yönetmeniz gerekir. Faturada tarih, fatura numarası, satış temsilcisi, adres ve kredi derecelendirmesi gibi müşteri bilgileri ve faturadaki her madde için bir satır öğesi gibi bilgiler bulunmalıdır. Satır öğeleri, sattığınız ürüne bir başvuru içermelidir ve her ürün için uygun maliyeti ve fiyatı sağlayabilmeli ve bu satır öğesinde sattığınız miktara göre eldeki miktarı azaltabilmelidir.
Yukarıdaki örnekteki işlevselliği desteklemek için tek bir tablo oluşturmak verimli olmayabilir. Bu iş senaryosuna yaklaşmanın daha iyi bir yolu aşağıdaki dört tabloyu oluşturmaktır:
Müşteriler
Ürünler
Faturalar
Satır öğeleri
Bu öğelerin her biri için bir tablo oluşturup bunları birbiriyle ilişkili olarak oluşturmak, yüksek performansı korurken ölçeklenebilen verimli bir çözüm oluşturmanıza olanak tanır. Verileri birden çok tabloya bölmek, yinelenen verileri depolamanız veya büyük miktarlarda boş veri içeren büyük satırları desteklemeniz gerekmediği anlamına da gelir. Ayrıca, verileri ayrı tablolara bölerseniz raporlama çok daha kolay olur.
Birbiriyle ilişkili tabloların ilişkisel bağlantısı vardır. Tablolar arasındaki ilişkiler birçok biçimde bulunur, ancak en yaygın ikisi bire çok ve çoka çok'tır ve her ikisi de Microsoft Dataverse tarafından desteklenir. Farklı ilişki türleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz. Tablo ilişkileri.
Microsoft Dataverse'de iş mantığı
Birçok kuruluşun verilerle çalışma şeklini etkileyen iş mantığı vardır. Örneğin, müşteri bilgilerini depolamak için Dataverse kullanan bir kuruluş, olduğu müşterinin türüne bağlı olarak ve Kimlik numarası alanı gibi bir alanı gerekli hale getirmek isteyebilir. Microsoft Dataverse'de bu mantığı iş kurallarını kullanarak oluşturursunuz. İş kuralları, iş mantığını uygulama katmanı yerine veri katmanında uygulamanıza ve korumanıza olanak tanır. Temel olarak, Microsoft Dataverse'de iş kuralları oluşturduğunuzda, kullanıcıların verilerle nerede etkileşime geçtiğinden bağımsız olarak bu kurallar geçerli olur.
Örneğin, bir tablodaki bir veya birden çok sütundaki değerleri ayarlamak veya temizlemek için tuval ve model temelli uygulamalarda iş kuralları kullanılabilir. Bunlar ayrıca depolanan verileri doğrulamak veya hata iletilerini göstermek için de kullanılabilir. Model temelli uygulamalar sütunları göstermek veya gizlemek, sütunları etkinleştirmek veya devre dışı bırakmak ve iş zekasına dayalı öneriler oluşturmak için iş kurallarını kullanabilir.
İş kuralları, veri girişi için kullanılan formdan bağımsız olarak kuralları zorlamak, değerleri ayarlamak veya verileri doğrulamak için size güçlü bir yol sağlar. Ayrıca, iş kuralları verilerin doğruluğunu artırmaya, uygulama geliştirmeyi basitleştirmeye ve son kullanıcılara sunulan formları kolaylaştırmaya yardımcı olur.
Aşağıda, iş kurallarının basit ama güçlü kullanımına bir örnek verilmiştir. İş kuralı, Kredi Sınırı Onaylayan Yardımcısı alanını, Kredi Sınırı değerinden büyük $1,000,000olarak ayarlandıysa gerekli bir alan olarak değiştirecek şekilde yapılandırılır. Kredi limiti bundan $1,000,000 küçükse alan isteğe bağlıdır.
Bu iş kuralını uygulama düzeyi yerine veri düzeyinde uygulayarak verilerinizi daha iyi denetleyebilirsiniz. Bu, iş mantığınıza doğrudan Power Apps' ten, Power Automate' ten veya hatta bir API aracılığıyla erişildiğinden emin olabilir. Kural uygulamaya değil verilere bağlıdır.
Dataverse'de İş kurallarını kullanma hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz. Tablo için iş kuralı oluşturma.
Veri akışları ile çalışma
Veri akışları self servis, bulut tabanlı veri hazırlama teknolojisidir. Veri akışları Microsoft Dataverse ortamlarına, Power BI çalışma alanlarına veya kuruluşunuzun Azure Data Lake Storage hesabına veri almak, dönüştürmek ve yüklemek için kullanılır. Veri akışları, Excel ve Power BI dahil olmak üzere birçok Microsoft ürününde önceden öne çıkan birleşik bir veri bağlantısı ve hazırlık deneyimi olan Power Query kullanılarak yazılır. Müşteriler veri akışlarını isteğe bağlı olarak veya bir zamanlamaya göre otomatik olarak çalışacak şekilde tetikleyebilir. Veriler her zaman güncel tutulur.
Bir veri akışı, elde edilen varlıkları bulut tabanlı depolama alanında depoladığı için, diğer hizmetler veri akışları tarafından üretilen verilerle etkileşimde bulunabilir.
Örneğin, Power BI, Power Apps, Power Automate, Power Virtual Agents ve Dynamics 365 uygulamaları, veri akışı oluşturma zamanında yapılandırılan hedefe bağlı olarak Bir Power Platform veri akışı bağlayıcısı olan Dataverse'e bağlanarak veya doğrudan göl üzerinden veri akışı tarafından üretilen verileri alabilir.
Aşağıdaki listede veri akışlarını kullanmanın bazı avantajları vurgulanır:
Veri akışı, veri dönüştürme katmanını bir Power BI çözümündeki modelleme ve görselleştirme katmanından ayrıştırıyor.
Veri dönüştürme kodu, birden çok yapıt arasında yayılmak yerine merkezi bir konumda, bir veri akışında bulunabilir.
Veri akışı oluşturucusu yalnızca Power Query becerilere ihtiyaç duyar. Birden çok oluşturucunun olduğu bir ortamda veri akışı oluşturucusu, iş zekası çözümünün veya operasyonel uygulamanın tamamını oluşturan bir ekibin parçası olabilir.
Veri akışı, üründen bağımsızdır. Verileri diğer araçlardan ve hizmetlerden alabileceğiniz için yalnızca Power BI'ın bir bileşeni değildir.
Veri akışları güçlü, grafiksel ve self servis veri dönüştürme deneyimi olan Power Query yararlanıyor.
Veri akışları tamamen bulutta çalışır. Ek altyapı gerekmez.
Power Apps, Power BI ve Customer Insights lisanslarını kullanarak veri akışlarıyla çalışmaya başlamak için birden çok seçeneğiniz vardır.
Veri akışları gelişmiş dönüşümlere sahip olsa da self servis senaryoları için tasarlanmıştır ve BT veya geliştirici arka planı gerektirmez.