Де дані?

Дані можна отримувати та зберігати трьома різними способами.

Нові дані Якщо ваш додаток створює дані, яких ще ніде немає, наприклад у ситуаціях, коли поточний бізнес-процес виконувався на папері, радимо зберігати їх у Microsoft Dataverse спеціальному списку або SharePoint в спеціальному списку.

Ми обговоримо цю тему в статті Моделювання даних: Проектування структури даних.

Зчитування/запис із наявної системи Це тип даних, де вам потрібно отримати найновішу інформацію з існуючої бази даних або системи. У цих випадках необхідно надсилати запит на дані, коли вони вам потрібні.

Зробіть копію даних У ситуаціях, коли вихідні дані ніколи не можна змінювати або перезаписувати, ви можете скопіювати дані в інше сховище даних, наприклад Dataverse. Це гарантує, що дані у вихідній системі не буде змінено, але програма зможе працювати з ними. Цей сценарій типовий під час роботи з даними бухгалтерського обліку і пов’язаних із доходами систем.

Доступ до наявних даних

Програми, створені за допомогою Power Apps, можуть використовувати наявні дані двома способами. У першому способі використовується з’єднувач, який дає змогу підключатися безпосередньо до джерела даних. У другому використовується потік даних, який копіює знімок даних.

• Використання з’єднувача: з’єднувач — це функція Power Apps , за допомогою якої можна підключатися до різних систем і джерел, таких як SharePoint SQL Server або Office 365, і безпосередньо отримувати з них дані або зберігати дані на них. Докладніше: Огляд конекторів canvas-app для Power Apps

• Використання потоку даних: Потік даних – це функція, за Power Apps допомогою якої можна видобувати, перетворювати та завантажувати дані з іншої системи в Dataverse сховище Azure Data Lake або сховище Azure Data Lake. На відміну від з’єднувача, потік даних отримує дані в запланованому пакеті. Ви можете не просто отримувати дані з джерела даних "як є", але й за допомогою Power Query Online обробляти, очищувати й трансформувати дані, перш ніж зберігати їх у цільовому сховищі. Додаткова інформація: Самостійна підготовка даних за допомогою потоків даних

Потрібний метод залежить від ваших випадків використання і від того, як необхідно обробляти дані. У наведеній нижче таблиці перелічено для порівняння деякі елементи, що використовуються.

Елемент для порівняння	З’єднувачі	Потік даних
Свіжість даних	Реальний час	Статичні або знімок
Напрямок	Двосторонній	Один напрямок (від джерела до Dataverse)
Змінити наявні дані?	Так	Ні
Випадки використання	Виробниче замовлення, табель робочого часу, цінова пропозиція на збут	Майстер клієнтів, минулі рахунки-фактури, список співробітників

Додаткову технічну інформацію ми надаємо в наступній статті,Робота з корпоративними системами.

Приклад: дані звітів про витрати

Наш проект зі звітами про витрати складається з трьох типів потреб у сховищі даних:

• Нові дані: Оскільки звіти про витрати були на папері, нам потрібна нова система зберігання даних, створених співробітником, який заповнює звіт про витрати. Для цього потрібно розробити модель даних.

• Запис до наявної системи: коли бухгалтерська команда експортує дані зі звіту про витрати до фінансової системи, їй потрібно використовувати з’єднувач даних.

• Скопійовані дані: наші звіти про витрати також містять деякі дані, які ми шукали за Microsoft Entra ідентифікатором, наприклад ідентифікатор працівника, керівника та відділу. Ми не хочемо змінювати ці дані у вихідній системі, але нам потрібно зберегти їхню копію. Ми хочемо записати керівника та відділ працівника в момент створення звіту, а не в певний момент в майбутньому, коли ми повторно переглядатимемо цей звіт. (Цей працівник може перейти в інший відділ чи навіть піти з компанії).

Наступний крок: Робота з корпоративними системами