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Comprender las diferencias entre los tipos de flujo de datos

Los flujos de datos se usan para extraer, transformar y cargar datos en un destino de almacenamiento donde se pueden aprovechar para diferentes escenarios. Dado que no todos los destinos de almacenamiento comparten las mismas características, algunas características y comportamientos de los flujos de datos difieren en función del destino de almacenamiento en el que los flujos de datos cargan los datos. Antes de crear un flujo de datos, es importante comprender cómo se van a usar los datos y elegir el destino de almacenamiento según los requisitos de la solución.

Al seleccionar un destino de almacenamiento de un flujo de datos, se determina el tipo del flujo de datos. Un flujo de datos que carga datos en tablas de Dataverse se clasifica como un flujo de datos estándar. Los flujos de datos que cargan datos en tablas analíticas se clasifican como un flujo de datos analítico.

Los flujos de datos creados en Power BI siempre son flujos de datos analíticos. Los flujos de datos creados en Power Apps pueden ser estándar o analíticos, en función de la selección al crear el flujo de datos.

Flujos de datos estándar

Un flujo de datos estándar carga datos en tablas de Dataverse. Los flujos de datos estándar solo se pueden crear en Power Apps. Una ventaja de crear este tipo de flujo de datos es que cualquier aplicación que dependa de los datos de Dataverse puede trabajar con los datos creados por flujos de datos estándar. Las aplicaciones típicas que utilizan las tablas de Dataverse son Power Apps, Power Automate, AI Builder y Power Virtual Agents.

Para crear flujos de datos en Power Apps:

  1. En las pestañas Power Apps, seleccione Más.

  2. Seleccione Flujos de datos.

    Captura de pantalla de la interfaz de usuario de Power Apps con el botón Más y la selección de flujo de datos resaltada.

  3. Seleccione Nuevo flujo de datos.

    Captura de pantalla de la interfaz de usuario de Power Apps que muestra la opción Nuevo flujo de datos para crear un flujo de datos estándar.

Si va a crear el primer flujo de datos, también puede seleccionar el botón Crear un flujo de datos.

Versiones de flujos de datos estándar

Hemos estado trabajando en actualizaciones significativas de flujos de datos estándar para mejorar su rendimiento y confiabilidad. Estas mejoras estarán disponibles finalmente para todos los flujos de datos estándar. No obstante, mientras tanto, diferenciaremos entre los flujos de datos estándar existentes (versión 1) y los nuevos flujos de datos estándar (versión 2) al agregar un indicador de versión en Power Apps.

Captura de pantalla de la interfaz de usuario de Power Apps con un ejemplo de flujos de datos de la versión 1 y de la versión 2 resaltados.

Comparación de características de versiones de flujo de datos estándar

En la tabla siguiente se enumeran las principales diferencias de características entre los flujos de datos estándar V1 y V2, y se proporciona información sobre el comportamiento de cada característica en cada versión.

Característica V1 estándar Standard V2
Número máximo de flujos de datos que se pueden guardar con programación automática por inquilino de cliente 50 Ilimitado
Número máximo de registros ingeridos por consulta o tabla 500.000 Sin enlazar. El número máximo de registros que se pueden ingerir por consulta o tabla depende ahora de los límites de protección del servicio de Dataverse en el momento de la ingesta.
Velocidad de ingesta en Dataverse Rendimiento de línea base Rendimiento mejorado por algunos factores. Los resultados reales pueden variar y dependen de las características de los datos ingeridos y cargados en el servicio de Dataverse en el momento de la ingesta.
Directiva de actualización incremental No compatible Compatible
Resistencia Cuando se encuentren límites de protección del servicio de Dataverse, se reintentará un registro hasta tres veces. Cuando se encuentren límites de protección del servicio de Dataverse, se reintentará un registro hasta tres veces.
Integración con Power Automate No compatible Compatible

Flujos de datos analíticos

Un flujo de datos analítico carga datos en tipos de almacenamiento optimizados para análisis: Azure Data Lake Storage. Los entornos de Microsoft Power Platform y las áreas de trabajo de Power BI proporcionan a los clientes una ubicación de almacenamiento analítico administrada que se incluye con esas licencias de productos. Además, los clientes pueden vincular la cuenta de almacenamiento de Azure Data Lake de su organización como destino para los flujos de datos.

Los flujos de datos analíticos son compatibles con características analíticas adicionales. Por ejemplo, la integración con las características de IA de Power BI o el uso de tablas calculadas que se analizarán más adelante.

Puede crear flujos de datos analíticos en Power BI. De forma predeterminada, cargarán datos en el almacenamiento administrado de Power BI. Pero también puede configurar Power BI para almacenar los datos en el Azure Data Lake Storage de la organización.

Captura de pantalla del área de trabajo de servicio Power BI con los pasos que enfatizan cómo crear un flujo de datos analítico en Power BI.

También puede crear flujos de datos analíticos en portales de Información de clientes de Power Apps y Dynamics 365. Al crear un flujo de datos en el portal de Power Apps, puede elegir entre el almacenamiento analítico administrado de Dataverse o la cuenta de Azure Data Lake Storage de su organización.

Captura de pantalla del cuadro de diálogo Nuevo flujo de datos que muestra cómo crear un flujo de datos analítico en Power Platform.

Integración con IA

A veces, según los requisitos, es posible que tenga que aplicar algunas funciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático en los datos a través del flujo de datos. Estas funcionalidades están disponibles en flujos de datos de Power BI y requieren un área de trabajo Premium.

Captura de pantalla de la cinta de Opciones de Power Query que se muestra al transformar un flujo de datos analíticos con la opción conclusiones de IA resaltada.

En los artículos siguientes se describe cómo utilizar funciones de inteligencia artificial en un flujo de datos:

Las funciones enumeradas en las dos secciones anteriores son específicas de Power BI y no están disponibles al crear un flujo de datos en los portales de información al cliente de Power Apps o Dynamics 365.

Tablas calculadas

Una de las razones para usar una tabla calculada es la capacidad de procesar grandes cantidades de datos. La tabla calculada ayuda en esos escenarios. Si tiene una tabla en un flujo de datos y otra tabla del mismo flujo de datos usa la salida de la primera tabla, esta acción crea una tabla calculada.

La tabla calculada ayuda con el rendimiento de las transformaciones de datos. En lugar de volver a realizar las transformaciones necesarias en la primera tabla varias veces, la transformación solo se realiza una vez en la tabla calculada. A continuación, el resultado se utiliza varias veces en otras tablas.

La tabla calculada solo está disponible en un flujo de datos analítico.

Para más información sobre las tablas calculadas, vaya a Creación de tablas calculadas en flujos de datos.

Las tablas calculadas solo están disponibles en un flujo de datos analítico.

Flujos de datos estándar frente a analíticos

En la tabla siguiente se enumeran algunas diferencias entre una tabla estándar y una tabla analítica.

Operación Estándar Analíticos
Cómo crear Flujos de datos de Power Platform Flujos de datos de Power BI
Flujos de datos de Power Platform activando la casilla Solo entidades analíticas al crear el flujo de datos
Opciones de almacenamiento Dataverse Power BI proporcionó Azure Data Lake Storage para flujos de datos de Power BI, Dataverse proporcionó Azure Data Lake Storage para flujos de datos de Power Platform o el cliente proporcionó Azure Data Lake Storage
Transformaciones de Power Query
Funciones de IA No
Tabla calculada No
Se puede utilizar en otras aplicaciones Sí, a través de Dataverse Flujos de datos de Power BI: solo en Power BI
Flujos de datos de Power Platform o flujos de datos externos de Power BI: sí, a través de Azure Data Lake Storage
Asignación a tabla estándar
Carga incremental Carga incremental predeterminada
Es posible cambiarla mediante la casilla de verificación Eliminar filas que ya no existen en la salida de la consulta en la configuración de carga
Carga completa predeterminada
Es posible configurar la actualización incremental mediante la configuración de la actualización incremental en la configuración del flujo de datos
Actualización programada Sí, la posibilidad de notificar el error a los propietarios del flujo de datos

Escenarios para usar cada tipo de flujo de datos

Estos son algunos escenarios de ejemplo y recomendaciones de procedimientos recomendados para cada tipo de flujo de datos.

Uso multiplataforma: flujo de datos estándar

Si el plan para crear flujos de datos es usar datos almacenados en varias plataformas (no solo Power BI, sino también otros servicios de Microsoft Power Platform, Dynamics 365, etc.), un flujo de datos estándar es una gran opción. Los flujos de datos estándar almacenan los datos en Dataverse, a los que puede acceder a través de muchas otras plataformas y servicios.

Transformaciones de datos intensivas en tablas de datos grandes: flujo de datos analítico

Los flujos de datos analíticos son una excelente opción para procesar grandes cantidades de datos. Los flujos de datos analíticos también mejoran la capacidad de proceso detrás de la transformación. Tener los datos almacenados en Azure Data Lake Storage aumenta la velocidad de escritura en un destino. En comparación con Dataverse (que puede tener muchas reglas para comprobar en el momento del almacenamiento de datos), Azure Data Lake Storage es más rápido para las transacciones de lectura y escritura en una gran cantidad de datos.

Características de IA: flujo de datos analítico

Si planea usar cualquier funcionalidad de inteligencia artificial a través de la fase de transformación de datos, le resultará útil usar un flujo de datos analítico, ya que puede utilizar todas las características de inteligencia artificial compatibles con este tipo de flujo de datos.