Де дані?
Дані можна отримувати та зберігати трьома різними способами.
Нові дані. Якщо програма створює дані, які ще ніде не існують, наприклад у ситуаціях, коли наявний бізнес-процес проходив за допомогою паперу, рекомендуємо зберігати дані або в Microsoft Dataverse, або в настроюваному списку SharePoint.
Ми обговоримо цю тему в розділі Моделювання даних: проектування структури даних.
Читання/записування з наявної системи. Це такий тип даних, коли вам потрібно отримати найновішу інформацію з наявної бази даних або системи. У цих випадках необхідно надсилати запит на дані, коли вони вам потрібні.
Створення копії наявних даних. У ситуаціях, коли вихідні дані за жодних обставин не можна ні змінювати, ні перезаписувати, ці дані можна скопіювати до іншого сховища 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 в Power Apps, за допомогою якої можна підключатися до різних систем і джерел – як-от SharePoint, SQL Server або Office 365 – і безпосередньо отримувати дані з них або зберігати дані в них. Додаткові відомості: Огляд з’єднувачів компонованих програм для Power Apps
Використання потоку даних. Потік даних – це функція в Power Apps, за допомогою якої можна видобувати, трансформувати та завантажувати дані з іншої системи до Dataverse або Azure Data Lake Storage. 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. Додаткові відомості: Самостійна підготовка даних із використанням 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 |
Додаткові технічні відомості містяться 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 складалися на папері, нам потрібна нова система для зберігання даних, створених працівником, що заповнює звіт про витрати. Для цього потрібно розробити модель даних.
Записування в наявну систему. Коли бухгалтерський відділ експортуватиме дані зі звітів про витрати до системи фінансів, їм знадобиться 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 відділ. 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).
Примітка
Розкажіть нам про свої уподобання щодо мови документації? Візьміть участь в короткому опитуванні. (зверніть увагу, що це опитування англійською мовою)
Проходження опитування займе близько семи хвилин. Персональні дані не збиратимуться (декларація про конфіденційність).