Creación y uso de flujos de datos en Microsoft Power Platform
El uso de flujos de datos con Microsoft Power Platform facilita la preparación de datos y le permite reutilizar el trabajo de preparación de datos en informes, aplicaciones y modelos posteriores.
En el mundo de los datos en constante expansión, la preparación de datos puede ser difícil y costosa. Puede consumir hasta el 60 al 80 por ciento del tiempo y el costo de un proyecto de análisis típico. Estos proyectos pueden requerir la limpieza de datos fragmentados e incompletos, la integración compleja del sistema, los datos con incoherencia estructural y una barrera de conjunto de aptitudes alta.
Para facilitar la preparación de datos y ayudarle a sacar más valor de los datos, se crearon los flujos de datos de Power Query y Power Platform.
Con los flujos de datos, Microsoft aporta las funcionalidades de preparación de datos de autoservicio de Power Query a los servicios en línea de Power BI y Power Apps y amplía las funcionalidades existentes de las maneras siguientes:
Preparación de Datos de Autoservicio para Macrodatos con Flujos de Datos: Los flujos de datos se pueden utilizar para ingerir, limpiar, transformar, integrar, enriquecer y esquematizar datos de una amplia y creciente variedad de fuentes transaccionales y observacionales, que abarcan toda la lógica de preparación de datos. Anteriormente, la lógica de extracción, transformación, carga (ETL) solo se podía incluir dentro de los modelos semánticos en Power BI, copiados entre modelos semánticos y enlazados a la configuración de administración de modelos semánticos.
Con los flujos de datos, la lógica ETL se eleva a un artefacto de primera clase dentro de los servicios de Microsoft Power Platform e incluye experiencias de creación y administración dedicadas. Los analistas de negocios, los profesionales de BI y los científicos de datos pueden usar flujos de datos para controlar los desafíos de preparación de datos más complejos y basarse en el trabajo del otro, gracias a un revolucionario motor de cálculo basado en modelos. Este motor se encarga de toda la transformación y de reducir la lógica de dependencias, el tiempo, el costo y la necesidad de experiencia a una fracción de lo que tradicionalmente se necesita para esas tareas. Puede crear flujos de datos mediante la experiencia conocida de preparación de datos de autoservicio de Power Query. Los flujos de datos se crean y administran fácilmente en áreas de trabajo o entornos de aplicaciones, en Power BI o Power Apps, respectivamente, disfrutando de todas las funcionalidades que estos servicios tienen que ofrecer, como la administración de permisos y las actualizaciones programadas.
Cargar datos en Dataverse o en el almacenamiento de Azure Data Lake de la organización: Dependiendo de su caso de uso, puede almacenar los datos preparados por los flujos de datos de Power Platform en Dataverse o en la cuenta de almacenamiento de Azure Data Lake de su organización.
dataverse le permite almacenar y administrar de forma segura los datos que usan las aplicaciones empresariales. Los datos de Dataverse se almacenan en un conjunto de tablas. Una tabla de es un conjunto de filas (anteriormente denominadas registros) y columnas (anteriormente denominadas campos o atributos). Cada columna de la tabla está diseñada para almacenar un determinado tipo de datos, por ejemplo, nombre, edad, salario, etc. Dataverse incluye un conjunto base de tablas estándar que abarcan escenarios típicos, pero también puede crear tablas personalizadas específicas de su organización y rellenarlas con datos mediante flujos de datos. Después, los creadores de aplicaciones pueden usar Power Apps y Power Automate para crear aplicaciones enriquecidas que usen estos datos.
Azure Data Lake Storage le permite colaborar con personas de su organización mediante los servicios de Power BI, Azure Data y AI, o mediante aplicaciones de línea de negocio personalizadas que leen datos del lago. Flujos de datos que cargan datos en una cuenta de Azure Data Lake Storage almacenan datos en carpetas de Common Data Model. Las carpetas de Common Data Model contienen datos y metadatos esquematizados en un formato estandarizado, para facilitar el intercambio de datos y habilitar la interoperabilidad completa entre los servicios que producen o consumen datos almacenados en la cuenta de Azure Data Lake Storage de una organización como la capa de almacenamiento compartida.
análisis avanzado e inteligencia artificial con Azure: los flujos de datos de Power Platform almacenan datos en Dataverse o Azure Data Lake Storage, lo que significa que los datos ingeridos a través de flujos de datos ahora están disponibles para ingenieros de datos y científicos de datos para aplicar toda la eficacia de Azure Data Services, como Azure Machine Learning, Azure Databricks y Azure Synapse Analytics para análisis avanzados e inteligencia artificial. Esto permite a los analistas de negocios, ingenieros de datos y científicos de datos colaborar en los mismos datos de su organización.
compatibilidad con Common Data Model: Common Data Model es un conjunto de esquemas de datos estandarizados y un sistema de metadatos para permitir la coherencia de los datos y su significado en aplicaciones y procesos empresariales. Los flujos de datos admiten Common Data Model al ofrecer una asignación sencilla de los datos de cualquier forma a las tablas estándar de Common Data Model, como Cuenta y Contacto. Los flujos de datos también almacenan los datos, tanto de las tablas estándar como de las personalizadas, en el formato esquematizado del Common Data Model. Los analistas de negocios pueden aprovechar el esquema estándar y su coherencia semántica, o personalizar sus tablas en función de sus necesidades únicas. Common Data Model sigue evolucionando como parte de la Open Data Initiative.
Funcionalidades de flujo de datos en los servicios de Microsoft Power Platform
La mayoría de las funcionalidades de flujo de datos están disponibles en Power Apps y Power BI. Los flujos de datos están disponibles como parte de los planes de estos servicios. Algunas características de flujo de datos son específicas del producto o están disponibles en diferentes planes de producto. En la tabla siguiente se describen las características del flujo de datos y su disponibilidad.
| Funcionalidad de flujo de datos | Power Apps | Power BI |
|---|---|---|
| Actualización programada | Hasta 48 por día | Hasta 48 por día |
| Tiempo máximo de actualización por tabla | Hasta 2 horas | Hasta 2 horas |
| Creación de flujos de datos con Power Query Online | Sí | Sí |
| Administración de flujos de datos | En el portal de administración de Power Apps | En el portal de administración de Power BI |
| Nuevos conectores | Sí | Sí |
| Esquema estandarizado o compatibilidad integrada con Common Data Model | Sí | Sí |
| Conector de datos de flujo de datos en Power BI Desktop | Para flujos de datos con Azure Data Lake Storage como destino | Sí |
| Integración con Azure Data Lake Storage de la organización | Sí | Sí |
| Integración con Dataverse | Sí | No |
| Tablas de flujo de datos vinculadas | Para flujos de datos con Azure Data Lake Storage como destino | Sí |
| Tablas calculadas (transformaciones en memoria mediante M) | Para flujos de datos con Azure Data Lake Storage como destino | Solo para Power BI Premium |
| Actualización incremental del flujo de datos | Para los flujos de datos con Azure Data Lake Storage como destino, requiere Power Apps Plan2 | Power BI Premium solo |
| Ejecución en la capacidad de Power BI Premium / ejecución en paralelo de transformaciones | No | Sí |
Limitaciones conocidas
- No se admite la copia de flujos de datos como parte de una operación de copia de entornos de Power Platform o de una operación de copia de seguridad y restauración de entornos .
- Cambiar el propietario de un flujo de datos con una conexión y un parámetro de consulta también cambiaría el valor del parámetro a un valor anterior (si se ha establecido dicho valor).
Pasos siguientes
Más información sobre los flujos de datos en Power Apps:
- Preparación de datos de autoservicio en Power Apps
- Creación y uso de flujos de datos en Power Apps
- Conexión a Azure Data Lake Storage Gen2 para el almacenamiento del flujo de datos
- Agregar datos a una tabla en Dataverse mediante Power Query
- Visite la comunidad de flujos de datos de Power Apps y comparta lo que hace, formule preguntas o envíe nuevas ideas
- Visite el foro de la comunidad de flujos de datos de Power Apps y comparta lo que hace, formule preguntas o envíe nuevas ideas
Más información sobre los flujos de datos en Power BI:
- Autoservicio de preparación de datos en Power BI
- Crear y usar flujos de datos en Power BI
- Documento técnico de flujos de datos
- Vídeo detallado de un tutorial sobre flujos de datos
- Visite la comunidad de flujos de datos de Power BI y comparta en qué está trabajando, haga preguntas o envíe nuevas ideas
En los artículos siguientes se detallan más detalles sobre los escenarios de uso comunes de los flujos de datos.
- Uso de la actualización incremental con flujos de datos
- Creación de tablas calculadas en flujos de datos
- Conexión a orígenes de datos para flujos de datos
- Vincular tablas entre flujos de datos
Para obtener más información sobre el Common Data Model y el estándar de la carpeta Common Data Model, consulte los siguientes artículos.