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Preparação de dados de autoatendimento com fluxos de dados

À medida que o volume de dados continua a crescer, o mesmo acontece com o desafio de moldar esses dados em informações bem estruturadas e acionáveis. Você deseja dados prontos para aplicativos, cargas de trabalho de IA ou análise para que você possa transformar rapidamente volumes de dados em insights acionáveis. Com a preparação de dados de autoatendimento no portal do Power Apps, você pode transformar e carregar dados no Microsoft Dataverse ou na conta do Azure Data Lake Storage Gen2 da sua organização com apenas alguns cliques.

Fluxos de dados foram introduzidos para ajudar as organizações a unificar dados de fontes diferentes e prepará-los para consumo. Você pode facilmente criar fluxos de dados usando ferramentas de autoatendimento familiares para ingerir, transformar, integrar e enriquecer Big Data. Ao criar um fluxo de dados, você definirá conexões de fonte de dados, a lógica ETL (extrair, transformar, carregar) e o destino para o qual carregar os dados resultantes. Depois de criado, você pode configurar o agendamento de atualização de um fluxo de dados para indicar com que frequência ele deve ser executado. Além disso, o novo mecanismo de cálculo controlado por modelos torna o processo de preparação de dados mais gerenciável, mais determinístico e menos complicado para os clientes de fluxo de dados. Com fluxos de dados, tarefas que antes exigiam que uma organização de TI de dados criasse e supervisionasse (e muitas horas ou dias para ser concluída) agora podem ser tratadas com alguns cliques por indivíduos que nem sequer são cientistas de dados, como criadores de aplicativos, analistas de negócios e criadores de relatórios.

Fluxos de dados armazenam dados em tabelas. Uma tabela é um conjunto de linhas usadas para armazenar dados, semelhante à forma como uma tabela armazena dados em um banco de dados. Os clientes podem definir o esquema de tabela personalizado ou aproveitar as tabelas padrão do Common Data Model. O Common Data Model é uma linguagem de dados compartilhada para aplicativos de negócios e analíticos a serem usados. O sistema de metadados do Common Data Model permite a consistência dos dados e seu significado entre aplicativos e processos de negócios, como o Power Apps, o Power BI, alguns aplicativos do Dynamics 365 (aplicativos controlados por modelos) e o Azure, que armazenam dados em conformidade com o Common Data Model. As tabelas resultantes de um fluxo de dados podem ser armazenadas em qualquer uma das seguintes:

  • Dataverse. Permite que você armazene e gerencie com segurança os dados usados por aplicativos empresariais criados usando o Power Apps e o Power Automate.

  • Azure Data Lake Storage Gen2. Permite que você colabore com pessoas em sua organização usando serviços do Power BI, Azure Data e IA ou aplicativos de linha de negócios personalizados que leem dados do lago. Fluxos de dados que carregam dados para uma conta do Azure Data Lake Storage Gen2 armazenam dados em pastas do Common Data Model. As pastas common data model contêm dados esquematizados e metadados em um formato padronizado para facilitar a troca de dados e habilitar a interoperabilidade total entre serviços que produzem ou consomem dados armazenados na conta do Azure Data Lake Storage de uma organização como a camada de armazenamento compartilhado.

Você pode usar fluxos de dados para ingerir dados de um grande e crescente conjunto de fontes de dados locais e baseadas em nuvem com suporte, incluindo Excel, Banco de Dados SQL do Azure, SharePoint, Azure Data Explorer, Salesforce, banco de dados Oracle e muito mais.

Depois de selecionar a fonte de dados, você pode usar a experiência de baixo código/sem código do Power Query para transformar os dados e mapeá-los para tabelas padrão no Common Data Model ou criar tabelas personalizadas. Usuários avançados podem editar diretamente a linguagem M de um fluxo de dados para personalizar totalmente os fluxos de dados, semelhante à experiência do Power Query que milhões de usuários do Power BI Desktop e do Excel já conhecem.

Depois de criar e salvar um fluxo de dados, você precisará executá-lo na nuvem. Você pode optar por disparar um fluxo de dados para ser executado manualmente ou agendar a frequência do serviço de fluxo de dados do Power Platform para executá-lo para você. Quando um fluxo de dados conclui uma execução, seus dados estão disponíveis para uso. Para obter dados de fluxo de dados carregados no Dataverse, o conector do Common Data Service pode ser usado no Power Apps, no Power Automate, no Excel e em todos os outros aplicativos que dão suporte ao conector do Dataverse. Para obter fluxos de dados armazenados na conta Azure Data Lake Storage Gen2 de sua organização, você pode usar o conector de fluxo de dados do Power Platform no Power BI Desktop ou acessar os arquivos diretamente no lake.

Como usar fluxos de dados

A seção anterior forneceu plano de fundo sobre a tecnologia de fluxos de dados. Nesta seção, você obterá um tour de como os fluxos de dados podem ser usados em uma organização.

Observação

Você deve ter um plano pago do Power Apps para usar fluxos de dados, mas não é cobrado separadamente pelo uso de fluxos de dados.

Carregar dados no Dataverse

Os fluxos de dados podem ser usados para preencher tabelas no Common Data Service que são usadas em aplicativos do Power Apps. Com alguns cliques, você pode integrar dados de fontes de dados online e locais.

Estender o modelo de dados comum para suas necessidades de negócios

Para organizações que desejam estender e se basear no Modelo de Dados Comum, os fluxos de dados permitem que os profissionais de business intelligence personalizem as tabelas padrão ou criem novas. Essa abordagem de autoatendimento para personalizar o modelo de dados pode ser usada com fluxos de dados para criar painéis do Power BI personalizados para uma organização.

Estender seus recursos com os serviços de IA e dados do Azure

Os fluxos de dados do Power Platform pode ser configurado para armazenar dados de fluxo de dados na conta do Azure Data Lake Storage Gen2 da sua organização. Quando um ambiente está conectado ao data lake da sua organização, cientistas de dados e desenvolvedores podem aproveitar produtos poderosos do Azure, como Azure Machine Learning, Azure Databricks, Azure Data Factory e muito mais.

Para obter mais informações sobre o Azure Data Lake Storage Gen2 e a integração de fluxos de dados, incluindo como criar fluxos de dados que residem no Azure Data Lake da sua organização, consulte Connect Azure Data Lake Storage Gen2 para armazenamento de fluxo de dados.

Resumo da auto-preparação de dados para Big Data no Power Apps

Há vários cenários e exemplos em que os fluxos de dados podem permitir que você obtenha um controle melhor e insights mais rápidos dos seus dados de negócios. Outras pessoas em sua organização podem aproveitar fluxos de dados por meio do Dataverse, do conector do fluxo de dados do Power Platform no Power BI ou pelo acesso direto à pasta do Common Data Service em sua conta do Azure Data Lake Storage Gen2. Usando um modelo de dados padrão (esquema) definido pelo Common Data Model, os aplicativos empresariais podem depender do esquema de uma tabela e ser abstraídos de como os dados foram criados ou de qual fonte de dados. Quando um fluxo de dados conclui uma execução agendada, os dados estão prontos para modelagem e criação de aplicativos, fluxos ou insights de BI em um período muito curto... no que costumava levar meses, ou mais, para criar.

O formato padronizado do Common Data Model permite que as pessoas em sua organização criem aplicativos que geram visuais e relatórios rápidos, fáceis e automáticos. Elas incluem, mas não se limitam a:

  • Mapear seus dados de várias fontes para tabelas padrão no Common Data Model para unificar dados e preencher o esquema conhecido para impulsionar aplicativos predefinidos.

  • Criando suas próprias tabelas personalizadas para unificar dados em toda a sua organização.

  • Criando relatórios e dashboards do Power BI que aproveitam dados de fluxo de dados.

  • Criando integração com os serviços de IA e dados do Azure por meio da conta do Azure Data Lake Storage Gen2 da sua organização.

Próximas etapas

Este artigo forneceu uma visão geral da preparação de dados de autoatendimento no portal do Power Apps e as maneiras de usá-los. Os tópicos a seguir entram em mais detalhes sobre cenários comuns de uso para fluxos de dados:

Para obter mais informações sobre o Power Query e a atualização agendada, você pode ler estes artigos:

Para obter mais informações sobre o Common Data Model, você pode ler seu artigo de visão geral:

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