Intégrer des données de la lakehouse Microsoft Fabric à l’aide de tables virtuelles Dataverse

Rassemblez les données de plusieurs systèmes internes en une seule source de vérité dans la lakehouse Microsoft Fabric, puis utilisez des tables virtuelles Dataverse pour consommer les données unifiées dans vos applications et flux Power Platform.

Diagramme d’architecture

Flux de travail

Les étapes suivantes décrivent le workflow illustré dans l’exemple de diagramme d’architecture :

1. Préparation de la source : les flux de données identifient les sources de données disponibles dans toute l’organisation, puis envoient les données dans une lakehouse Fabric où les opérations ETL les extraient et les transforment pour une utilisation ultérieure.

2. Tables virtuelles : le fournisseur de connecteurs virtuels Fabric crée des tables virtuelles pour représenter les données dans la lakehouse Fabric.

3. Vue à 360° du gestionnaire de comptes : un canevas ou une application pilotée par modèle affiche les données des tables virtuelles dans une interface conviviale, ce qui permet aux gestionnaires de comptes de voir rapidement toutes les interactions avec leurs comptes.

4. Résumé des interactions mensuelles avec le gestionnaire de comptes : un flux Power Automate planifié s’exécute chaque mois et génère un résumé des interactions avec les clients pour chaque gestionnaire de comptes en fonction des données dans les mêmes tables virtuelles.

Composants

Environnement Power Platform : contient les ressources Power Platform qui mettent en œuvre l’expérience utilisateur. Les tables virtuelles qui se connectent aux données de la lakehouse Fabric sont créées dans un environnement Power Platform dans l’instance Dataverse associée.

Microsoft Fabric : ingère, transforme et stocke les données structurées et non structurées de toute l’organisation. Similaire à un environnement Power Platform, Fabric utilise le concept d’espace de travail pour créer un conteneur pour la lakehouse, les flux de données et d’autres ressources Fabric utilisées dans la solution.

Fournisseur de connecteurs virtuels : rationalise la création de tables virtuelles. Les tables virtuelles représentent des données intégrées à partir de sources de données externes en tant que tables dans Microsoft Dataverse, sans réplication des données. Pour chaque source de données, un fournisseur de données doit gérer l’interaction entre Dataverse et la source et définir le comportement de la table virtuelle. Lorsque vous créez une table virtuelle pour les données Fabric lakehouse, le fournisseur de connecteur virtuel Fabric prédéfini est le fournisseur de données. Cette approche utilise une connexion Power Platform classique et une référence de connexion pour gérer les détails de l’espace de travail Fabric et de l’environnement Power Platform, ce qui permet aux créateurs de créer des applications sans la complexité de travailler avec plusieurs systèmes.

Power Apps : met en œuvre l’expérience utilisateur de la solution. Les créateurs peuvent créer un canevas ou une application pilotée par modèle en utilisant les tables virtuelles qui représentent les données Fabric, en les ajoutant comme source de données, tout comme les autres tables Dataverse.

Power Automate : automatise la production du résumé mensuel. Le flux peut être planifié pour s’exécuter mensuellement et peut utiliser les mêmes tables virtuelles que l’application. Le flux peut également être déclenché par des événements dans les données Fabric lakehouse, par exemple lors de la création ou de la mise à jour d’un enregistrement.

Power BI : visualise les données dans la lakehouse Fabric. Power BI peut se connecter à la lakehouse Fabric directement ou via une table virtuelle, ce qui vous permet de créer des rapports et des tableaux de bord qui combinent des données de plusieurs sources, y compris la lakehouse Fabric et d’autres tables Dataverse.

Détails du scénario

Les données de votre organisation sont probablement stockées en silos. Utilisez ce modèle d’architecture pour maintenir votre flux de données en place tout en le rendant disponible pour Power Platform en tant que tables virtuelles dans Dataverse.

Cas d’usage potentiels

Dans cet exemple, les données d’interaction client provenant de plusieurs systèmes internes sont centralisées dans Fabric. Une application « client 360 » offre aux chargés de compte une vue complète de toutes les interactions de leur organisation avec leurs clients. Étant donné que l’application utilise des tables virtuelles pour accéder aux données de Fabric lakehouse, les responsables de compte peuvent afficher et analyser les données sans avoir besoin de savoir d’où elles proviennent ni comment elles ont été transformées.

Voici d’autres cas d’utilisation courants :

• Combinez les données financières de Dynamics 365 ou Dataverse avec celles d’autres systèmes pour obtenir des informations consolidées.
• fusionnez les données historiques ingérées dans OneLake à partir des systèmes existants avec les données commerciales actuelles de Dynamics 365 et Dataverse ;
• associez les blogs et les données de télémétrie de votre site web avec les détails des produits et des commandes de Dynamics 365 ;
• Appliquez le Machine Learning et détectez les anomalies et les exceptions dans vos données.

Considérations

Ces considérations mettent en œuvre les piliers de Power Platform Well-Architected, un ensemble de principes directeurs qui améliorent la qualité d’une charge de travail. Pour en savoir plus, consultez Microsoft Power Platform Well-Architected.

Fiabilité

• Conception pour la résilience : les composants Power Apps et Power Automate de la solution augmentent la résilience en ne dépendant que des données de la lakehouse Fabric et ne sont pas directement affectés par les systèmes internes.

Sécurité

• Conception pour protéger la confidentialité : les tables virtuelles appartiennent à votre organisation. Elles ne prennent pas en charge les concepts de sécurité Dataverse au niveau des lignes ou des champs. Évaluez la sensibilité des données dans les tables virtuelles et déterminez si vous devez implémenter votre propre modèle de sécurité pour la source de données externe.

• Protéger les secrets de l’application : les tables virtuelles créées par le fournisseur de connecteurs virtuels Fabric utilisent les connexions et les références de connexion pour gérer et sécuriser les informations d’identification permettant d’accéder à la lakehouse Fabric.

Efficacité des performances

• Optimiser l’utilisation des données : la création de la solution à partir de la lakehouse Fabric peut faciliter l’optimisation des données pour une utilisation par les composants Power Platform. Par exemple, au lieu d’obliger les chargés de compte à parcourir les détails des interactions, les opérations ETL de Fabric peuvent les transformer en données plus pertinentes et plus faciles à comprendre.

Optimisation de l’expérience

• Mettre en œuvre une architecture d’information cohérente : les données provenant de plusieurs systèmes ont souvent des métadonnées incohérentes. Par exemple, un système peut marquer une interaction comme « Réussie », tandis qu’un autre système la stocke comme « Terminée ». Une application qui présente ces données incohérentes à un utilisateur peut fournir une expérience médiocre. Pendant le processus d’ingestion, utilisez le flux de données pour unifier et harmoniser les données afin de présenter une expérience cohérente aux utilisateurs.

Contributeurs

Microsoft gère cet article. Les contributeurs suivants ont écrit cet article.

Principaux auteurs :

• Ravi Chada, Gestionnaire de programme principal

Étapes suivantes

Examinez comment créer des applications et des automatisations et mener des actions avec des informations provenant de Microsoft Fabric.

Suivez ces étapes générales pour configurer une architecture de solution qui utilise des tables virtuelles pour accéder aux données de Microsoft Fabric :

1. Créez un espace de travail Fabric contenant la lakehouse dans laquelle vous ingérez vos données.

2. Créez une lakehouse et ingérez les données.

3. Créez une table virtuelle pour une ou plusieurs des tables de votre lakehouse Fabric.

4. Créez un canevas ou une application pilotée par modèle. Connectez-vous à Microsoft Dataverse pour ajouter votre table virtuelle comme source de données pour l’application.

Ressources connexes

• Démarrer avec les tables virtuelles
• Limitations des tables virtuelles
• Éléments à prendre en compte lors de l’utilisation de tables virtuelles