Die Unterstützung für virtuelle Netzwerke verwendet die Azure-Subnetzdelegierung, um den ausgehenden Datenverkehr von Power Platform während der Laufzeit zu verwalten. Die Verwendung der Azure-Subnetzdelegierung vermeidet die Notwendigkeit geschützter Ressourcen, über das Internet verfügbar zu sein, um in Customer Insights - Data integriert zu werden.

Customer Insights – Daten verwenden die von Power Platform bereitgestellte Unterstützung für virtuelle Netzwerke, um private Linkverbindungen sicher mit Ihrem Azure-Speicher hinter einer Firewall zu konfigurieren. Customer Insights – Daten verwenden private Links für drei Szenarien:

• Dateneingabe: Datenquellen werden verwendet, um Daten aus Ihrem Azure-Speicher in Customer Insights zu übertragen – Daten zur Verarbeitung.
• Datenausgabe: Im Setup können Sie Customer Insights konfigurieren – Daten, um alle Ausgaben in Ihren Azure-Speicher zu schreiben.
• Exporte: Sie können Exporte so konfigurieren, dass bestimmte Tabellen an Ihren Azure-Speicher gesendet werden.

Alle neuen privaten Links verwenden die Unterstützung für virtuelle Netzwerke, und vorhandene private Links müssen aktualisiert werden.

Weitere Details zum Plattformsupport finden Sie unter der Übersicht über den Virtual Network-Support.

Einer der wichtigsten Vorteile des Delta Lake-Formats ist die Möglichkeit, Datenänderungen im Zeitverlauf nachzuverfolgen. Mit der nativen Unterstützung des Delta Lake-Tabellenformats in Customer Insights können Sie nun von den inkrementellen Data Lake-Aktualisierungen profitieren und die Verarbeitungszeiten in Customer Insights - Data beschleunigen.

Es ist typisch, dass sich die Kundenprofildaten jeden Tag nur um einige Prozent ändern. Anstatt das gesamte Dataset jeden Tag neu zu verarbeiten, kann Customer Insights - Data nur die geänderten Quelldaten für die Vereinheitlichung im Delta-Format verarbeiten. Auf diese Weise sparen Sie Zeit und erhalten schnellere Ergebnisse. Diese Verbesserung erfolgt automatisch, wenn alle Tabellen im Delta-Format vorliegen. Es ist keine Konfiguration oder Änderung erforderlich.

Die inkrementelle Verarbeitung von Segmenten, Kennzahlen, Aktivitäten und Vorhersagen soll in den kommenden Monaten hinzugefügt werden.

Eine häufige Herausforderung bei der Arbeit mit Kundenquelldaten ist der Umgang mit alten und veralteten Quelldaten, die mit den gewünschten Daten erfasst werden. Die Vorverarbeitung Ihrer Quelldaten erfordert jedoch zusätzlichen Zeit und Aufwand.

Customer Insights - Data ermöglicht es Ihnen jetzt, Zeilenfilter direkt auf jede erfasste Quelltabelle anzuwenden, wodurch der Datenbereich genau darauf reduziert wird, was Sie benötigen. Filter werden einmal auf der Seite „Tabellen“ angewendet, wo Quelltabellen nun auf einer eigenen Registerkarte getrennt von den von Customer Insights erstellten Ausgabetabellen angezeigt werden. Wählen Sie den Zeilenfilterlink neben einer beliebigen Tabelle aus, um die gewünschten Filter einfach festzulegen.

Zur Optimierung der Verarbeitungsgeschwindigkeit werden Daten in Spark gefiltert, wenn sie von der Vereinheitlichung, Segmenten, Kennzahlen, Aktivitäten und Modellen verarbeitet werden. Sie können den vollständigen, ungefilterten Datensatz von der Seite „Tabellen“ herunterladen.

Wichtige Punkte dieser Funktion sind:

• Verbesserte Verarbeitungszeit: Durch das Entfernen unerwünschter Zeilen verarbeitet das System keine Daten mehr, die nicht benötigt werden, wodurch die Verarbeitungszeit verkürzt wird.
• Verbesserte Ausgabedaten: Das Entfernen unnötiger Daten aus der Ausgabe erleichtert die Verwendung Ihrer Daten durch Verbraucher, die unerwünschte Daten nicht mehr ausschließen müssen.

Vorschaueinschränkung Die Bedingung 'Is any of' {list of values} wird nur für Zeichenfolgendaten unterstützt.