Microsoft Dataverse verkennen
Microsoft Dataverse is een cloudoplossing die eenvoudig verschillende gegevens en bedrijfslogica structureert om onderling verbonden toepassingen en processen op een veilige en compatibele manier te ondersteunen. Dataverse wordt beheerd en onderhouden door Microsoft en is wereldwijd beschikbaar, maar geografisch geïmplementeerd om te voldoen aan uw potentiële gegevenslocatie. Het is niet ontworpen voor zelfstandig gebruik op uw servers, dus u hebt een internetverbinding nodig om het te openen en te gebruiken.
Dataverse verschilt van traditionele databases omdat het meer is dan alleen tabellen. Beveiliging, logica, gegevens en opslag zijn opgenomen in een centraal punt. Het is ontworpen als uw centrale gegevensopslagplaats voor zakelijke gegevens en mogelijk gebruikt u deze zelfs al. Achter de schermen worden veel Microsoft-Dynamics 365-oplossingen mogelijk gemaakt, zoals Field Service, Marketing, Customer Service en Sales. Het is ook beschikbaar als onderdeel van Power Apps en Power Automate met ingebouwde ingebouwde connectiviteit. De functies AI Builder en Portals van Microsoft Power Platform maken ook gebruik van Dataverse.
De afbeelding toont een visualisatie die de vele aanbiedingen van Microsoft Dataverse samenbrengt.
Hier volgt een korte uitleg van elke categorie functies.
Beveiliging: Dataverse verwerkt verificatie met Microsoft Entra ID om voorwaardelijke toegang en meervoudige verificatie mogelijk te maken. Het ondersteunt autorisatie tot op rij- en kolomniveau en biedt uitgebreide controlemogelijkheden.
Logica: Met Dataverse kunt u eenvoudig bedrijfslogica toepassen op gegevensniveau. Ongeacht hoe een gebruiker met de gegevens omgaat, zijn dezelfde regels van toepassing. Deze regels kunnen betrekking hebben op duplicaatdetectie, bedrijfsregels, werkstromen of meer.
Gegevens: Dataverse biedt u de controle om uw gegevens vorm te geven, zodat u uw gegevens kunt detecteren, modelleren, valideren en rapporteren. Dit besturingselement zorgt ervoor dat uw gegevens er naar wens uitzien, ongeacht hoe ze worden gebruikt.
Opslag: Dataverse slaat uw fysieke gegevens op in de Azure-cloud. Met deze cloudopslag hoeft u zich geen zorgen te maken over waar uw gegevens zich bevinden of hoe deze worden geschaald. Deze problemen worden allemaal voor u afgehandeld.
Integratie: Dataverse maakt op verschillende manieren verbinding om uw bedrijfsbehoeften te ondersteunen. API's, webhooks, gebeurtenisverwerking en gegevensexports bieden u flexibiliteit om gegevens in en uit te halen.
Zoals u ziet, is Microsoft Dataverse een krachtige cloudoplossing voor het opslaan en werken met uw zakelijke gegevens. In de volgende secties bekijkt u Microsoft Dataverse vanuit de lens van gegevensopslag voor Microsoft Power Platform, waar u uw reis begint. Houd rekening met de andere uitgebreide mogelijkheden die worden besproken, die u verder kunt verkennen naarmate uw gebruik toeneemt.
Om aan de slag te gaan, kunt u met Microsoft Dataverse een of meer cloudexemplaren van een gestandaardiseerde database maken. De database bevat vooraf gedefinieerde tabellen en kolommen waarin gegevens worden opgeslagen die vaak worden gevonden in bijna alle organisaties en bedrijven. U kunt het opgeslagen bestand aanpassen en uitbreiden door nieuwe kolommen of tabellen toe te voegen. Het gemak van het instellen van een Microsoft Dataverse-database en een gestandaardiseerd gegevensmodel maakt het eenvoudiger om u te concentreren op het bouwen van oplossingen zonder dat u zich zorgen hoeft te maken over infrastructuur, opslag en gegevensintegratie. Als uw gegevens zijn opgeslagen in Microsoft Dataverse, zijn er veel manieren om er toegang toe te krijgen. U kunt systeemeigen met de gegevens werken met hulpprogramma's zoals Power Apps of Power Automate. Elke bedrijfsoplossing kan verbinding maken met Dataverse met behulp van connectors-API's. Met de kracht van functies zoals op rollen gebaseerde beveiliging en bedrijfsregels kunt u erop vertrouwen dat uw gegevens veilig zijn, ongeacht hoe ze worden geopend.
Schaalbaarheid
Een Dataverse-database ondersteunt grote gegevenssets en complexe gegevensmodellen. Tabellen kunnen miljoenen items bevatten en u kunt de opslag in elk exemplaar van een Microsoft Dataverse-database uitbreiden tot vier terabytes per exemplaar. De hoeveelheid gegevens die beschikbaar is in uw exemplaar van Microsoft Dataverse is gebaseerd op het aantal en het type licenties dat eraan is gekoppeld. Gegevensopslag wordt gegroepeerd tussen alle gelicentieerde gebruikers, zodat u opslag naar behoefte kunt toewijzen voor elke oplossing die u bouwt. Incrementele opslag kan worden aangeschaft als u meer opslagruimte nodig hebt dan wat wordt aangeboden binnen de standaardlicenties.
Structuur en voordelen van Microsoft Dataverse
De structuur van een Microsoft Dataverse-database is gebaseerd op de definities en het schema in het Common Data Model. Het belangrijkste voordeel van het gebruik van het Common Data Model als de basis van een Microsoft Dataverse-database is dat het de integratie vereenvoudigt van oplossingen die gebruikmaken van een Common Data Model-schema. De standaardtabellen van de oplossing zijn hetzelfde. U kunt profiteren van een uitgebreid ecosysteem van oplossingen die leveranciers hebben gebouwd met behulp van het Common Data Model. Het beste van alles is dat er vrijwel geen limiet is voor hoe ver u een Microsoft Dataverse-database kunt uitbreiden.
Tabellen, kolommen en relaties beschrijven
Een tabel is een logische structuur met rijen en kolommen die een set gegevens vertegenwoordigen. In de schermopname ziet u de standaardaccounttabel en verschillende elementen die als onderdeel ervan kunnen worden beheerd.
Typen tabellen
De drie typen tabellen zijn:
Standaard : verschillende standaardtabellen, ook wel out-of-box-tabellen genoemd, zijn opgenomen in een Dataverse-omgeving. Tabellen met accounts, bedrijfseenheden, contactpersonen, taken en gebruikers zijn voorbeelden van standaardtabellen in Dataverse. De meeste standaardtabellen die zijn opgenomen in Dataverse kunnen worden aangepast.
Beheerd : tabellen die niet kunnen worden aangepast en die zijn geïmporteerd in de omgeving als onderdeel van een beheerde oplossing.
Aangepaste tabellen zijn niet-beheerde tabellen die worden geïmporteerd vanuit een onbeheerde oplossing of nieuwe tabellen die rechtstreeks in de Dataverse-omgeving worden gemaakt.
Kolommen
Kolommen slaan een afzonderlijk stukje informatie op binnen een rij in een tabel. U kunt ze zien als een kolom in Excel. Kolommen hebben gegevenstypen, wat betekent dat u gegevens van een bepaald type kunt opslaan in een kolom die overeenkomt met dat gegevenstype. Als u bijvoorbeeld een oplossing hebt waarvoor datums zijn vereist, zoals het vastleggen van de datum van een gebeurtenis of wanneer er iets is opgetreden, slaat u de datum op in een kolom met het type Datum. Als u een getal wilt opslaan, slaat u het getal op in een kolom met het type Getal.
Het aantal kolommen in een tabel varieert van enkele kolommen tot honderd of meer. Elke database in Microsoft Dataverse begint met een standaardset tabellen en elke standaardtabel heeft een standaardset kolommen.
Relaties begrijpen
Als u een efficiënte en schaalbare oplossing wilt maken voor de meeste oplossingen die u bouwt, moet u gegevens opsplitsen in verschillende containers (tabellen). Als u alles in één container probeert op te slaan, is dit waarschijnlijk inefficiënt en moeilijk te begrijpen.
In het volgende voorbeeld wordt dit concept geïllustreerd.
Stel dat u een systeem moet maken om verkooporders te beheren. U hebt een productlijst nodig, samen met de voorraad, de kosten van het artikel en de verkoopprijs. U hebt ook een hoofdlijst met klanten met hun adressen en kredietbeoordelingen nodig. Ten slotte moet u ook verkoopfacturen beheren om factuurgegevens op te slaan. De factuur moet informatie bevatten zoals datum, factuurnummer, verkoper, klantgegevens, waaronder adres en credit rating, en een regelitem voor elk artikel op de factuur. Regelitems moeten een verwijzing bevatten naar het product dat u hebt verkocht en de juiste kosten en prijs voor elk product kunnen opgeven en de hoeveelheid kunnen verlagen op basis van de hoeveelheid die u in dat artikel hebt verkocht.
Het maken van één tabel ter ondersteuning van de functionaliteit in het bovenstaande voorbeeld zou inefficiënt zijn. Een betere manier om dit bedrijfsscenario te benaderen, is door de volgende vier tabellen te maken:
Customers
Producten
Facturen
Regelitems
Door een tabel voor elk van deze items te maken en deze aan elkaar te koppelen, kunt u een efficiënte oplossing bouwen die kan worden geschaald, met behoud van hoge prestaties. Het splitsen van de gegevens in meerdere tabellen betekent ook dat u geen terugkerende gegevens hoeft op te slaan of enorme rijen met grote hoeveelheden lege gegevens hoeft te ondersteunen. Bovendien is rapportage veel eenvoudiger als u de gegevens in afzonderlijke tabellen opsplitst.
Tabellen die aan elkaar zijn gerelateerd, hebben een relationele verbinding. Relaties tussen tabellen bestaan in vele vormen, maar de twee meest voorkomende zijn een-op-veel en veel-op-veel, die beide worden ondersteund door Microsoft Dataverse. Zie Tabelrelaties voor meer informatie over de verschillende relatietypen.
Bedrijfslogica in Microsoft Dataverse
Veel organisaties hebben bedrijfslogica die van invloed is op de wijze waarop ze met gegevens werken. Een organisatie die Dataverse gebruikt om klantgegevens op te slaan, kan bijvoorbeeld een veld zoals en het veld Identificatienummer vereist maken op basis van het type klant dat ze zijn. In Microsoft Dataverse bouwt u deze logica met behulp van bedrijfsregels. Met bedrijfsregels kunt u bedrijfslogica toepassen en onderhouden op de gegevenslaag in plaats van op de app-laag. Als u bedrijfsregels maakt in Microsoft Dataverse, zijn deze regels van kracht, ongeacht waar gebruikers met de gegevens werken.
Bedrijfsregels kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt in canvas- en modelgestuurde apps om waarden in een of meer kolommen in een tabel in te stellen of te wissen. Ze kunnen ook worden gebruikt om opgeslagen gegevens te valideren of foutberichten weer te geven. Modelgestuurde apps kunnen bedrijfsregels gebruiken om kolommen weer te geven of te verbergen, kolommen in of uit te schakelen, en aanbevelingen te maken op basis van business intelligence.
Bedrijfsregels bieden een krachtige manier om regels af te dwingen, waarden in te stellen of gegevens te valideren, ongeacht het formulier dat wordt gebruikt voor het invoeren van gegevens. Daarnaast zijn bedrijfsregels effectief bij het verbeteren van de nauwkeurigheid van gegevens, het vereenvoudigen van de ontwikkeling van toepassingen en het stroomlijnen van de formulieren die aan eindgebruikers worden gepresenteerd.
Hieronder ziet u een voorbeeld van een eenvoudig, maar krachtig gebruik van bedrijfsregels. De bedrijfsregel is geconfigureerd om het veld Credit Limit VP Approver te wijzigen in een verplicht veld als de kredietlimiet is ingesteld op groter dan $1,000,000. Als de kredietlimiet kleiner is dan, $1,000,000 is het veld optioneel.
Door deze bedrijfsregel toe te passen op gegevensniveau in plaats van op app-niveau, hebt u meer controle over uw gegevens. Dit kan ervoor zorgen dat uw bedrijfslogica wordt gevolgd, ongeacht of deze rechtstreeks wordt geopend vanuit Power Apps, Power Automate of zelfs via een API. De regel is gekoppeld aan de gegevens, niet aan de app.
Zie een bedrijfsregel Creatie voor een tabel voor meer informatie over het gebruik van bedrijfsregels in Dataverse.
Werken met gegevensstromen
Gegevensstromen zijn selfservicetechnologie voor gegevensvoorbereiding in de cloud. Gegevensstromen worden gebruikt om gegevens op te nemen, te transformeren en te laden in Microsoft Dataverse-omgevingen, Power BI-werkruimten of het Azure Data Lake Storage-account van uw organisatie. Gegevensstromen worden gemaakt met behulp van Power Query, een geïntegreerde ervaring voor gegevensconnectiviteit en -voorbereiding die al wordt gebruikt in veel Microsoft-producten, waaronder Excel en Power BI. Klanten kunnen gegevensstromen activeren om op aanvraag of automatisch volgens een schema te worden uitgevoerd. Gegevens worden altijd up-to-date gehouden.
Omdat een gegevensstroom de resulterende entiteiten opslaat in cloudopslag, kunnen andere services communiceren met de gegevens die door gegevensstromen worden geproduceerd.
Power BI, Power Apps, Power Automate, Power Virtual Agents en Dynamics 365 toepassingen kunnen bijvoorbeeld de gegevens ophalen die door de gegevensstroom worden geproduceerd door verbinding te maken met Dataverse, een Power Platform-gegevensstroomconnector of rechtstreeks via de lake, afhankelijk van de bestemming die is geconfigureerd tijdens het maken van de gegevensstroom.
In de volgende lijst ziet u enkele voordelen van het gebruik van gegevensstromen:
Een gegevensstroom ontkoppelt de gegevenstransformatielaag van de modellerings- en visualisatielaag in een Power BI-oplossing.
De gegevenstransformatiecode kan zich bevinden op een centrale locatie, een gegevensstroom, in plaats van te worden verdeeld over meerdere artefacten.
Een maker van een gegevensstroom heeft alleen Power Query vaardigheden nodig. In een omgeving met meerdere makers kan de maker van de gegevensstroom deel uitmaken van een team dat samen de volledige BI-oplossing of operationele toepassing bouwt.
Een gegevensstroom is productneutraal. Het is niet alleen een onderdeel van Power BI, omdat u de gegevens in andere hulpprogramma's en services kunt ophalen.
Gegevensstromen profiteren van Power Query, een krachtige, grafische selfservice voor gegevenstransformatie.
Gegevensstromen worden volledig in de cloud uitgevoerd. Er is geen extra infrastructuur vereist.
U hebt meerdere opties om aan de slag te gaan met gegevensstromen, met behulp van licenties voor Power Apps, Power BI en Customer Insights.
Hoewel gegevensstromen geschikt zijn voor geavanceerde transformaties, zijn ze ontworpen voor selfservicescenario's en vereisen ze geen achtergrond van IT of ontwikkelaar.