使用 Dataverse 虚拟表集成 Microsoft Fabric 湖屋数据

在 Microsoft Fabric 湖屋中将来自多个内部系统的数据收集到单个事实源中，然后使用 Dataverse 虚拟表在 Power Platform 应用和流中使用统一的数据。

体系结构示意图

Workflow

以下步骤描述了示例体系结构图中显示的工作流：

1. 源准备：数据流识别整个组织中的可用数据源，然后将数据推送到 Fabric 湖屋中，ETL 操作在其中提取并转换数据以供进一步使用。

2. 虚拟表：Fabric 虚拟连接器提供程序创建虚拟表以表示 Fabric 湖屋中的数据。

3. 客户主管 360 视图：画布或模型驱动应用在用户友好的界面中显示来自虚拟表的数据，允许客户主管快速查看与其帐户的所有交互。

4. 客户主管每月交互摘要：计划 Power Automate 流每月运行一次，根据相同虚拟表中的数据为每个客户主管生成客户交互摘要。

组件

Power Platform 环境：包含实现用户体验的 Power Platform 资源。 在关联的 Dataverse 实例的 Power Platform 环境中创建连接到 Fabric 湖屋数据的虚拟表。

Microsoft Fabric：从整个组织中引入、转换和存储结构化和非结构化数据。 与 Power Platform 环境类似，Fabric 使用工作区 概念为解决方案中使用的湖屋、数据流和其他 Fabric 资源创建容器。

虚拟连接器提供程序：简化虚拟表的创建。 虚拟表将从外部源集成的数据表示为 Microsoft Dataverse 中的表，而无需复制数据。 对于每个数据源，数据提供程序必须处理 Dataverse 与源之间的交互，并定义虚拟表的行为。 为 Fabric 湖屋数据创建虚拟表时，预构建的 Fabric 虚拟连接器提供程序是数据提供程序。 此方法使用典型的 Power Platform 连接和连接引用来管理 Fabric 工作区和 Power Platform 环境的详细信息，使制作者能够生成应用程序，而无需使用多个系统。

Power Apps：实现解决方案的用户体验。 制作者可以使用表示 Fabric 数据的虚拟表生成画布或模型驱动应用，并将它们添加为数据源，就像其他 Dataverse 表一样。

Power Automate：自动生成每月摘要。 可以将流安排为每月运行一次，并且可以使用与应用相同的虚拟表。 流还可以由 Fabric 湖屋数据中的事件触发，例如创建或更新记录时。

Power BI：在 Fabric 湖屋中可视化数据。 Power BI 可以直接或通过虚拟表连接到 Fabric 湖屋，从而允许您创建合并来自多个源（包括 Fabric 湖屋和其他 Dataverse 表）的数据的报表和仪表板。

方案详细信息

您的组织可能会将数据存储在孤岛中。 使用此体系结构模式使数据流保持不变，同时使其作为 Dataverse 中的虚拟表可用于 Power Platform。

可能的用例

在此示例中，来自多个内部系统的客户交互数据集中在 Fabric 中。 “客户 360”应用程序使客户经理能够全面了解其组织与客户的所有互动。 由于该应用使用虚拟表来访问 Fabric 湖屋中的数据，因此客户经理可以查看和分析数据，而无需知道数据的来源或转换方式。

以下是其他常见用例：

• 将来自 Dynamics 365 或 Dataverse 的财务数据与来自其他系统的财务数据相结合，以获得整合的见解。
• 将从旧系统引入到 OneLake 中的历史数据与来自 Dynamics 365 和 Dataverse 的当前业务数据合并。
• 将您网站上的博客和遥测数据与 Dynamics 365 上的产品和订单详细信息结合起来。
• 应用机器学习并检测数据中的异常。

注意事项

这些注意事项实现了架构良好的 Power Platform 支柱，这是一组可提高工作负荷质量的指导原则。 在架构良好的 Microsoft Power Platform 中了解详细信息。

可靠性

• 为获得复原能力进行设计：解决方案的 Power Apps 和 Power Automate 组件仅依赖于 Fabric 湖屋数据，因此可提高复原能力，不受内部系统的直接影响。

安全组

• 设计以保护机密性：虚拟表归组织所有。 它们不支持行级别或字段级别 Dataverse 安全概念。 评估虚拟表中数据的敏感性，并考虑是否需要为外部数据源实现自己的安全模型。

• 保护应用程序密码：由 Fabric 虚拟连接器提供程序创建的虚拟表使用连接和连接引用来管理和保护用于访问 Fabric 湖屋的凭据。

性能效率

• 优化数据使用情况：从 Fabric 湖屋生成解决方案可以更轻松地优化数据以供 Power Platform 组件使用。 例如，Fabric ETL 操作可以将它们转换为更深入、更易于理解的数据，而不是要求客户主管费力地浏览交互详细信息。

体验优化

• 实施一致的信息体系结构：来自多个系统的数据通常具有不一致的元数据。 例如，一个系统可能将交互标记为“成功”，而另一个系统将其存储为“已完成”。向用户显示此不一致数据的应用可能会提供较差的体验。 在引入过程中，使用数据流统一和协调数据，以便为用户提供一致的体验。

参与者

Microsoft 维护这篇文章。 以下贡献者撰写了本文。

主要作者：

• Ravi Chada，首席项目经理

后续步骤

查看如何使用 Microsoft Fabric 中的见解生成应用和自动化并推动操作。

按照以下高级步骤设置解决方案体系结构，该体系结构使用虚拟表访问 Microsoft Fabric 中的数据：

1. 创建一个 Fabric 工作区，其中包含将数据引入到其中的湖屋。

2. 创建湖屋和引入数据。

3. 为 Fabric 湖屋中的一个或多个表创建虚拟表。

4. 创建画布或模型驱动应用。 连接到 Microsoft Dataverse 以将虚拟表添加为应用的数据源。

相关资源

• 开始使用虚拟表
• 虚拟表的限制
• 使用虚拟表时的注意事项