Explorar o Microsoft Dataverse
O Microsoft Dataverse é uma solução baseada na cloud que estrutura facilmente vários dados e lógica de negócio para suportar aplicações e processos interligados de forma segura e compatível. Gerido e mantido pela Microsoft, o Dataverse está disponível globalmente, mas implementado geograficamente para cumprir a sua potencial residência de dados. Não foi concebido para utilização autónoma nos seus servidores, pelo que precisa de uma ligação à Internet para aceder e utilizá-la.
O Dataverse é diferente das bases de dados tradicionais, uma vez que é mais do que apenas tabelas. Incorpora segurança, lógica, dados e armazenamento num ponto central. Foi concebido para ser o seu repositório de dados central para dados empresariais e pode até já estar a utilizá-lo. Nos bastidores, alimenta muitas soluções do Microsoft Dynamics 365, como o Field Service, Marketing, Customer Service e Sales. Também está disponível como parte do Power Apps e do Power Automate com conectividade nativa incorporada. As funcionalidades do AI Builder e dos Portais do Microsoft Power Platform também utilizam o Dataverse.
A imagem mostra uma visualização que reúne as muitas ofertas do Microsoft Dataverse.
Eis uma breve explicação de cada categoria de funcionalidades.
Segurança: o Dataverse processa a autenticação com Microsoft Entra ID para permitir o acesso condicional e a autenticação multifator. Suporta autorização até ao nível da linha e coluna e fornece funcionalidades de auditoria avançadas.
Lógica: o Dataverse permite-lhe aplicar facilmente lógica de negócio ao nível dos dados. Independentemente da forma como um utilizador interage com os dados, aplicam-se as mesmas regras. Estas regras podem estar relacionadas com a deteção de duplicados, regras de negócio, fluxos de trabalho ou muito mais.
Dados: o Dataverse oferece-lhe o controlo para formatar os seus dados, permitindo-lhe detetar, modelar, validar e reportar os seus dados. Este controlo garante que os seus dados têm o aspeto pretendido, independentemente da forma como são utilizados.
Armazenamento: o Dataverse armazena os seus dados físicos na cloud do Azure. Este armazenamento baseado na cloud elimina o fardo de se preocupar com o local onde os seus dados residem ou como são dimensionados. Estas preocupações são todas processadas por si.
Integração: o Dataverse liga-se de formas diferentes para suportar as suas necessidades empresariais. As APIs, webhooks, eventos e exportações de dados dão-lhe flexibilidade para obter dados dentro e fora.
Como pode ver, o Microsoft Dataverse é uma poderosa solução baseada na cloud para armazenar e trabalhar com os seus dados empresariais. Nas secções seguintes, irá analisar o Microsoft Dataverse a partir da lente do armazenamento de dados para o Microsoft Power Platform, onde inicia o seu percurso. Tenha em atenção as outras funcionalidades avançadas abordadas que pode explorar mais à medida que a sua utilização aumenta.
Para começar, o Microsoft Dataverse permite-lhe criar uma ou muitas instâncias baseadas na cloud de uma base de dados padronizada. A base de dados inclui tabelas e colunas predefinidas que armazenam dados frequentemente encontrados em quase todas as organizações e empresas. Pode personalizar e expandir o que é armazenado ao adicionar novas colunas ou tabelas. A facilidade de configurar uma base de dados Do Microsoft Dataverse e um modelo de dados padronizado no mesmo simplifica a sua capacidade de concentrar os seus esforços na criação de soluções sem se preocupar com a infraestrutura, o armazenamento e a integração de dados. Com os seus dados armazenados no Microsoft Dataverse, existem várias formas de aceder aos mesmos. Pode trabalhar com os dados nativamente com ferramentas como o Power Apps ou o Power Automate. Qualquer solução empresarial pode ligar-se ao Dataverse através de APIs de conectores. Com o poder das funcionalidades, como a segurança baseada em funções e as regras de negócio, pode confiar que os seus dados são seguros independentemente da forma como são acedidos.
Escalabilidade
Uma base de dados Dataverse suporta grandes conjuntos de dados e modelos de dados complexos. As tabelas podem conter milhões de itens e pode expandir o armazenamento em cada instância de uma base de dados Microsoft Dataverse para quatro terabytes por instância. A quantidade de dados que está disponível na sua instância do Microsoft Dataverse baseia-se no número e tipo de licenças que estão associadas à mesma. O armazenamento de dados é agrupado entre todos os utilizadores licenciados, pelo que pode alocar armazenamento conforme necessário para cada solução que criar. O armazenamento incremental pode ser comprado se precisar de mais armazenamento do que o que é oferecido no licenciamento padrão.
Estrutura e benefícios do Microsoft Dataverse
A estrutura de uma base de dados Do Microsoft Dataverse baseia-se nas definições e no esquema no Common Data Model. A principal vantagem de utilizar o Common Data Model como base de uma base de dados Do Microsoft Dataverse é que simplifica a integração de soluções que utilizam um esquema do Common Data Model. As tabelas padrão da solução são as mesmas. Pode tirar partido de um ecossistema avançado de soluções criadas por fornecedores a partir do Common Data Model. O melhor de tudo é que praticamente não existe limite para a extensão de uma base de dados do Microsoft Dataverse.
Descrever tabelas, colunas e relações
Uma tabela é uma estrutura lógica que contém linhas e colunas que representa um conjunto de dados. Na captura de ecrã, verá a tabela de conta padrão e vários elementos que podem ser geridos como parte da mesma.
Tipos de tabelas
Os três tipos de tabelas são:
Standard – várias tabelas padrão, também conhecidas como tabelas de configuração inicial, estão incluídas num ambiente Dataverse. As tabelas conta, unidade de negócio, contacto, tarefa e utilizador são exemplos de tabelas padrão em Dataverse. A maioria das tabelas padrão incluídas no Dataverse pode ser personalizada.
Gerido – tabelas que não são personalizáveis e que foram importadas para o ambiente como parte de uma solução gerida.
Personalizadas – as tabelas personalizadas são tabelas não geridas que são importadas de uma solução não gerida ou são novas tabelas criadas diretamente no ambiente Dataverse.
Colunas
As colunas armazenam uma informação discreta numa linha numa tabela. Pode pensar neles como uma coluna no Excel. As colunas têm tipos de dados, o que significa que pode armazenar dados de um determinado tipo numa coluna que corresponda a esse tipo de dados. Por exemplo, se tiver uma solução que necessite de datas, como capturar a data de um evento ou quando ocorreu algo, armazene a data numa coluna com o tipo Data. Da mesma forma, se quiser armazenar um número, armazene o número numa coluna com o tipo de Número.
O número de colunas numa tabela varia de algumas colunas para uma centena ou mais. Cada base de dados no Microsoft Dataverse começa com um conjunto padrão de tabelas e cada tabela padrão tem um conjunto padrão de colunas.
Compreender as relações
Para criar uma solução eficiente e dimensionável para a maioria das soluções que cria, terá de dividir os dados em diferentes contentores (tabelas). Tentar armazenar tudo num único contentor seria provavelmente ineficiente e difícil de compreender.
O exemplo seguinte ajuda a ilustrar este conceito.
Imagine que precisa de criar um sistema para gerir encomendas de vendas. Precisará de uma lista de produtos juntamente com o inventário disponível, o custo do item e o preço de venda. Também precisa de uma lista principal de clientes com os respetivos endereços e classificações de crédito. Por fim, terá de gerir também as faturas de vendas para armazenar os dados da fatura. A fatura deve incluir informações como data, número da fatura, vendedor, informações do cliente, incluindo morada e classificação de crédito, e um item de linha para cada item na fatura. Os itens de linha devem incluir uma referência ao produto que vendeu e poder fornecer o custo e o preço adequados para cada produto e diminuir a quantidade disponível com base na quantidade que vendeu nesse item de linha.
Criar uma única tabela para suportar a funcionalidade no exemplo acima seria ineficiente. Uma forma melhor de abordar este cenário empresarial é criar as quatro tabelas seguintes:
Clientes
Produtos
Faturas
Itens de linha
Criar uma tabela para cada um destes itens e relacioná-los entre si irá permitir-lhe criar uma solução eficiente que pode dimensionar, mantendo simultaneamente um elevado desempenho. Dividir os dados em múltiplas tabelas também significa que não terá de armazenar dados repetitivos ou suportar linhas enormes com grandes quantidades de dados em branco. Além disso, os relatórios serão muito mais fáceis se dividir os dados em tabelas separadas.
As tabelas relacionadas entre si têm uma ligação relacional. As relações entre tabelas existem em muitas formas, mas as duas mais comuns são um-para-muitos e muitos-para-muitos, ambas suportadas pelo Microsoft Dataverse. Para saber mais sobre os diferentes tipos de relação, consulte: Relações de tabela.
Lógica de negócio no Microsoft Dataverse
Muitas organizações têm lógica de negócio que afeta a forma como funcionam com os dados. Por exemplo, uma organização que esteja a utilizar o Dataverse para armazenar informações do cliente poderá querer tornar necessário um campo como e Campo de número de identificação com base no tipo de cliente que são. No Microsoft Dataverse, cria esta lógica com regras de negócio. As regras de negócio permitem-lhe aplicar e manter a lógica de negócio na camada de dados em vez da camada da aplicação. Basicamente, quando cria regras de negócio no Microsoft Dataverse, essas regras estão em vigor independentemente de onde os utilizadores interagem com os dados.
Por exemplo, as regras de negócio podem ser utilizadas em aplicações baseadas em telas e modelos para definir ou limpar valores numa ou muitas colunas numa tabela. Também podem ser utilizados para validar dados armazenados ou mostrar mensagens de erro. As aplicações condicionadas por modelos podem utilizar regras empresariais para mostrar ou ocultar colunas, ativar ou desativar colunas, bem como criar recomendações com base no business intelligence.
As regras de negócio dão-lhe uma forma avançada de impor regras, definir valores ou validar dados, independentemente do formulário utilizado para introduzir dados. Além disso, as regras empresariais são eficazes para ajudar a aumentar a precisão dos dados, simplificar o desenvolvimento de aplicações e simplificar os formulários apresentados aos utilizadores finais.
Segue-se um exemplo de uma utilização simples, mas poderosa, das regras de negócio. A regra de negócio está configurada para alterar o campo Aprovador de VP de Limite de Crédito para ser um campo obrigatório se o Limite de Crédito estiver definido como superior $1,000,000a . Se o limite de crédito for menor do que $1,000,000 , o campo é opcional.
Ao aplicar esta regra de negócio ao nível dos dados em vez do nível da aplicação, tem um melhor controlo dos seus dados. Isto pode garantir que a sua lógica de negócio é seguida quer esteja a ser acedida diretamente a partir do Power Apps, do Power Automate ou mesmo através de uma API. A regra está ligada aos dados, não à aplicação.
Para saber mais sobre como utilizar regras de negócio no Dataverse, consulte: Create uma regra de negócio para uma tabela.
Trabalhar com fluxos de dados
Os fluxos de dados são tecnologias de preparação de dados personalizadas, baseadas na cloud. Os fluxos de dados são utilizados para ingerir, transformar e carregar dados em ambientes Microsoft Dataverse, áreas de trabalho do Power BI ou na conta Azure Data Lake Storage da sua organização. Os fluxos de dados são criados com Power Query, uma experiência unificada de conectividade e preparação de dados já em destaque em muitos produtos Microsoft, incluindo o Excel e o Power BI. Os clientes podem acionar fluxos de dados para serem executados a pedido ou automaticamente numa agenda, os dados são sempre mantidos atualizados.
Uma vez que um fluxo de dados armazena as entidades resultantes no armazenamento baseado na cloud, outros serviços podem interagir com os dados produzidos pelos fluxos de dados.
Por exemplo, o Power BI, o Power Apps, o Power Automate, os Agentes Virtuais do Power e Dynamics 365 aplicações podem obter os dados produzidos pelo fluxo de dados ao ligar ao Dataverse, a um conector de fluxo de dados do Power Platform ou diretamente através do lago, consoante o destino configurado na hora de criação do fluxo de dados.
A lista seguinte destaca algumas das vantagens da utilização de fluxos de dados:
Um fluxo de dados desassocia a camada de transformação de dados da camada de modelação e visualização numa solução do Power BI.
O código de transformação de dados pode residir numa localização central, num fluxo de dados, em vez de ser distribuído por vários artefactos.
Um criador de fluxos de dados só precisa de competências Power Query. Num ambiente com vários criadores, o criador do fluxo de dados pode fazer parte de uma equipa que, em conjunto, cria toda a solução de BI ou aplicação operacional.
Um fluxo de dados é agnóstico do produto. Não é um componente apenas do Power BI, pois pode obter os respetivos dados noutras ferramentas e serviços.
Os fluxos de dados tiram partido de Power Query, uma experiência de transformação de dados avançada, gráfica e self-service.
Os fluxos de dados são executados inteiramente na cloud. Não é necessária nenhuma infraestrutura adicional.
Tem várias opções para começar a trabalhar com fluxos de dados, utilizando licenças para o Power Apps, o Power BI e o Customer Insights.
Embora os fluxos de dados sejam capazes de transformações avançadas, são concebidos para cenários self-service e não requerem qualquer fundo de TI ou programador.