Freigeben über

Verwendung der Ausgabe von Microsoft Power Platform-Dataflows aus anderen Azure-Daten-Workloads

  • Artikel

Je nach Speicherplatz für die Ausgabe der Microsoft Power Platform-Dataflows können Sie diese Ausgabe in anderen Azure-Diensten verwenden.

Die Vorteile der Arbeit mit der Ausgabe von Power Platform-Dataflows

Mit den Dataflows von Power Platform können Sie Daten umgestalten, bereinigen und für die weitere Analyse und Nutzung vorbereiten. Es gibt viele weitere Azure-Datendienste, die mit Daten als Input arbeiten und Aktionen bereitstellen.

  • Azure Machine Learning kann die Ausgabe von Dataflows nutzen und sie für maschinelle Lernszenarien (z. B. Vorhersageanalysen) verwenden.
  • Azure Data Factory kann den Output von Dataflows in einem viel größeren Maßstab erhalten, kombiniert mit den Daten aus Big Data-Quellen, für fortschrittliche Datenintegrationslösungen.
  • Azure Databricks kann die Ausgabe von Dataflows für angewandte Data-Science-Algorithmen und weitere KI mit der Big-Data-Skala im Apache Spark-Backend nutzen.
  • Andere Azure-Datendienste können die Ausgabe von Power Platform-Dataflows nutzen, um weitere Aktionen mit diesen Daten durchzuführen.

Dataflows mit externem Azure Data Lake-Speicher

Wenn Sie einen externen Azure Data Lake Storage-Speicher mit den Power Platform-Dataflows verbunden haben, können Sie mit allen Azure-Diensten, die Azure Data Lake Storage als Quelle haben, wie Azure Machine Learning, Azure Data Factory, Azure Databricks und Azure Analysis Services, eine Verbindung herstellen.

Verwenden Sie in jedem dieser Dienste Azure Data Lake Storage als Quelle. Sie können die Details Ihres Speichers eingeben und eine Verbindung zu den darin enthaltenen Daten herstellen. Die Daten werden im CSV-Format gespeichert und sind mit jedem dieser Tools und Dienste lesbar. Der folgende Screenshot zeigt, dass Azure Data Lake Storage eine Quelloption für Azure Data Factory ist.

Verwendung der Ausgabe von Power Platform-Dataflows in externem Data Lake Storage.

Dataflows mit Dataverse

Wenn Sie Standard-Dataflows verwenden, die die Daten in Dataverse speichern, können Sie sich weiterhin von vielen Azure-Diensten aus mit Dataverse verbinden. Das folgende Bild zeigt, dass in Azure Data Factory die Ausgabe eines Dataflows aus Dataverse als Quelle verwendet werden kann.

Verwendung der Ausgabe von Power Platform-Dataflows aus Dataverse.

Dataflows mit internem Azure Data Lake Speicher

Wenn Sie den internen Data Lake-Speicher verwenden, der von Power Platform-Dataflows bereitgestellt wird, ist dieser Speicher ausschließlich auf die Power Platform-Tools beschränkt und kann von anderen Azure-Daten-Workloads nicht genutzt werden.