Dynamics 365 Customer Engagement (on-premises) 报告注意事项
Microsoft Dynamics 365 Customer Engagement (on-premises) 具有很多允许客户显示业务数据的功能,可帮助客户推进决策过程,与其客户更有效地互动。 提供的功能包括视图、图表、仪表板和 SQL Server Reporting Services 报表。 并且包括允许用户使用 Power BI 功能 PowerView、PowerPivot 和 PowerQuery 轻松构建自助报表的 Office Excel 集成。 随着数据库中持有的数据量规模不断增长,考虑您的 BI 战略并确定最有效的大型数据集报告和可视化机制变得空前重要。
在 Dynamics 365 Customer Engagement 环境中,报告基础结构被共享,并与数据库相互分开。 在此架构下,虽然客户共享运行报表所需的资源,但每个报表根据客户的单个数据库实例运行。 此外,不论用户何时需要实现业务目标,都能够运行所需数量的报表。 我们不限制报表时间。
内置到 Customer Engagement (on-premises) 报表功能旨在使用户能够运行跨度时间较短的数据集的报表。 鉴于此,我们使用以下固定设置:
报表和查询最长执行五分钟。 达到最大期限时,报表将超时,并向用户返回消息。 在五分钟持续时间内,报表和查询允许跨 50,000 条记录以上的大型数据集,这提供了很大的灵活性,可以满足大多数运行报告的需求。
若要改善查询响应,建议最大程度地减少详细报告显示的大量记录。 为此,应用相应筛选减少返回的记录数目。 在创建聚合或汇总报表时,查询应该将聚合推送到查询而不是 Fetch 详细记录以在报表中执行聚合。 这可以通过使用 Fetch XML 聚合来实现。
对于在仪表板中显示的图表和网格,Power Apps 环境允许用户运行数据集在 50,000 行以下的查询。 如果用户运行跨 50,000 或更多行数据集的仪表板查询,将返回一条指明“超出最大记录限制。请减少记录数。”的消息。 数据集的实际设置将帮助确保应用程序具有最佳性能。
报告相关建议和解决方案
通常,对于大多数组织的报告需求,这些设置已经足够。 一般来说,为了确保您的用户不超出这些设置,同时为改进报表查询性能,请考虑以下最佳实践。
在创建自定义报表或仪表板时,可以将其设计为,通过在报表中添加基于时间的筛选器(例如当前月份或季度)限制结果查询来在更短的时段内查询更小的数据集。
建议您限制返回结果所需的实体数。 这可帮助减少运行查询和返回结果集所需的时间。
建议您减少在详细报表中显示的记录数。 适当筛选可用于减少查询返回的记录数量以减少超时。
对于聚合或汇总报表,查询必须用于将聚合推送到数据库而不是 Fetch 详细记录,并在 SQL Server Reporting Services 报表中执行聚合。
如果适合您的业务,用户应运行默认(现成)报表和仪表板。 这些报表和仪表板通常设计为每个用户数据集查询,那么在大多数情况下不会超出数据集限制。
如果应用用户必须运行超出这些设置的报表,建议您查看以下选项以帮助满足复杂的报表需求。 通过使用数据集成解决方案,这两个选项有效地从 Dynamics 365 Customer Engagement 将报告工作负载卸载到其他 SQL Server 数据存储。
适配器与 SQL Server Integration Services (SSIS) 结合用于扩展与 Dynamics 365 Customer Engagement 数据集成的功能。
提取转换加载 (ETL) 工具为创建 Dynamics 365 Customer Engagement 数据分析提供了一组新工具,方法是通过合并多个数据源,或在未使用 SSIS 的情况下将数据提取到数据仓库解决方案。 ETL 工具为连接 Dynamics 365 Customer Engagement 系统以移动数据提供了综合的解决方案。
重要提示
在使用这些工具时,建议在非商业时间移动或同步数据。
如果需要,有许多 Microsoft 合作伙伴可针对您的特定报告需求提供解决方案,如创建专门用于运行大报表的数据的脱机副本。 这些合作伙伴熟知可用的数据集成工具。 详细信息:查找正确的合作伙伴
SSIS 第三方适配器
ETL 工具
另请参见
Report Authoring Extension(带 SQL Server Data Tools 支持)
Microsoft Power Query for Excel 简介
Dynamics 365 for Customer Engagement OData Feeds 和 Power Query:什么是 [记录]?
使用 Excel 2013 的 Power 视图分析 CRM 数据
报告和分析指南