Veri akışları için en iyi yöntemler
Power BI veri akışları, kullanıma, yeniden kullanıma ve tümleştirmeye hazır bir veri ekosistemi sağlayan kurumsal odaklı bir veri hazırlığı çözümüdir. Bu makalede, veri akışlarını tüm potansiyellerini anlamanıza ve kullanmanıza yardımcı olacak makalelerin ve diğer bilgilerin bağlantılarını içeren en iyi yöntemlerin listesi sağlanır.
Power Platform genelinde veri akışları
Veri akışları Power Query, Microsoft Dynamics 365 ve diğer Microsoft teklifleri gibi çeşitli Power Platform teknolojilerinde kullanılabilir. Veri akışlarının Power Platform'da nasıl çalışabileceği hakkında daha fazla bilgi için bkz . Veri akışları nedir?
Silinen veri akışları kurtarılamıyor
Silinen veri akışları kurtarılamaz, ancak bunları bu bölümde açıklanan çeşitli yöntemlerle yedekleyebilirsiniz.
Power BI çalışma alanınızda Azure depolama bağlantısını etkinleştirirseniz veri akışı tanımınızın ve anlık görüntülerinizin bir kopyası otomatik olarak bir veri gölünde depolanır. Ardından data lake'ten model.json dosyasını indirip Power BI'a geri aktararak silinmiş veya değiştirilmiş bir veri akışını kurtarabilirsiniz.
Veri akışı tanımınızı bir JSON dosyasına aktarmak ve ardından SharePoint veya Azure Data Lake 2. Nesil'de depolamak için Power Automate'i veya Azure Logic Apps'i kullanabilirsiniz. Bu yöntemlerden birini kullanmak, alternatif dosya depolama seçeneklerini kullanarak veri akışınızı yedeklemenize ve işlemi otomatikleştirmenize olanak tanır.
Ayrıca veri akışınızı el ile bir JSON dosyasına aktarabilir ve başka bir çalışma alanına veya konuma aktarabilirsiniz. Veri akışınızı el ile dışarı aktarmak basit ve hızlı bir işlemdir, ancak veri akışınızı her yedeklemek istediğinizde yapılması gereken el ile gerçekleştirilen bir işlemdir.
Veri akışları en iyi yöntemler tablosu ve bağlantıları
Aşağıdaki tablo, veri akışları oluştururken veya veri akışlarıyla çalışırken en iyi yöntemleri açıklayan makalelere yönelik bir bağlantı koleksiyonu sağlar. Bağlantılar arasında iş mantığı geliştirme, karmaşık veri akışları geliştirme, veri akışlarının yeniden kullanımı ve veri akışlarınızla kurumsal ölçek elde etme hakkında bilgiler yer alır.
| Konu | Rehberlik alanı | Makaleye veya içeriğe bağlantı |
|---|---|---|
| Power Query | Veri hazırlama deneyiminizden en iyi şekilde yararlanmak için İpuçları ve püf noktaları | Power Query ile çalışırken en iyi yöntemler |
| Hesaplanan tabloları kullanma | Veri akışında hesaplanan tabloları kullanmanın performans avantajları | Hesaplanan tablolar senaryoları |
| Karmaşık veri akışları geliştirme | Büyük ölçekli, performanslı veri akışları geliştirmeye yönelik desenler | Karmaşık veri akışları tasarlamaya ve geliştirmeye yönelik en iyi yöntemler |
| Veri akışlarını yeniden kullanma | Desenler, rehberlik ve kullanım örnekleri | Veri akışlarını ortamlar ve çalışma alanları arasında yeniden kullanma için en iyi yöntemler |
| Büyük ölçekli uygulamalar | Kurumsal mimariyi tamamlamak için büyük ölçekli kullanım ve rehberlik | Veri akışlarını kullanarak boyutsal model oluşturmaya yönelik en iyi yöntemler |
| Gelişmiş işlem kullanma | Veri akışı performansını 25 kata kadar geliştirme potansiyeli | Performansı geliştirmek için işlem altyapısını kullanma |
| İş yükü ayarlarınızı iyileştirme | Performansı en üst düzeye çıkarmak için çekebileceğiniz kaldıraçları anlayarak veri akışları altyapınızdan en iyi şekilde yararlanın | Power BI Premium veri akışı iş yüklerini yapılandırma |
| Tabloları birleştirme ve genişletme | Performans gösteren birleşimler oluşturma | Tablo sütunlarını genişletirken Power Query'yi iyileştirme |
| Sorguyu katlama kılavuzu | Kaynak sistemi kullanarak dönüşümleri hızlandırma | Power Query sorguyu katlama |
| Veri profili oluşturma kullanma | Sütun kalitesini, dağıtım ve profili anlama | Veri profili oluşturma araçlarını kullanma |
| Hata işleme uygulama | Önerilerle yenileme hatalarına dayanıklı güçlü veri akışları geliştirme | Power Query Hata işlemedeki hatalarla ilgilenme |
| Şema görünümünü kullanma | Geniş bir tabloyla çalışırken ve şema düzeyinde işlemler gerçekleştirirken yazma deneyimini geliştirme | Şema görünümü |
| Bağlı tablolar | Dönüşümleri yeniden kullanıyor ve dönüşümlere başvuruyor | Bağlı tabloları kullanarak veri akışı oluşturma |
| Artımlı yenileme | Tam yeniden yükleme yerine en son veya değiştirilmiş verileri yükleme | Veri akışlarıyla artımlı yenileme kullanma |
İlgili içerik
Aşağıdaki makaleler veri akışları ve Power BI hakkında daha fazla bilgi sağlar:
- Veri akışlarına giriş ve self servis veri hazırlığı
- Veri akışı oluşturma
- Veri akışını yapılandırma ve kullanma
- Veri akışlarının premium özellikleri
- Veri Akışı depolama alanını Azure Data Lake 2. Nesil'i kullanacak şekilde yapılandırma
- Veri akışlarıyla yapay zeka
- Veri akışlarında dikkat edilmesi gerekenler ve sınırlamalar