L’un des intérêts essentiels du format Delta Lake est la possibilité de suivre les modifications des données au fil du temps. Grâce à la prise en charge native du format de table Delta Lake dans Customer Insights, vous pouvez désormais tirer profit des mises à jour incrémentielles des données de Delta Lake pour accélérer le traitement dans Customer Insights - Data.

En général, les données de profil client ne présentent qu’un faible pourcentage de modification par jour. Au lieu de retraiter l’intégralité des données tous les jours, Customer Insights - Data peut traiter uniquement les données sources modifiées pour les unifier au format Delta, ce qui vous permet de gagner du temps et d’obtenir des résultats plus rapidement. Cette amélioration est automatique si toutes les tables sont au format Delta. Aucune configuration ou modification n’est nécessaire.

Un traitement incrémentiel des segments, mesures, activités et prévisions devrait être ajouté dans les mois à venir.

Lorsque vous travaillez avec des données sources client, il est souvent compliqué de gérer des données sources anciennes et obsolètes qui sont ingérées avec les données souhaitées. Mais le prétraitement de vos données sources prend du temps et des efforts supplémentaires.

Désormais, Customer Insights - Data vous permet d’appliquer des filtres de lignes directement à n’importe quelle table source ingérée, ce qui réduit l’étendue des données uniquement à ce dont vous avez besoin. Les filtres sont appliqués une seule fois sur la page Tables, où les tables source sont désormais affichées sur leur propre onglet, séparément des tables de sortie créées par Customer Insights. Sélectionnez le lien de filtre de ligne en regard de n’importe quel table pour définir simplement les filtres souhaités.

Pour optimiser la vitesse de traitement, les données sont filtrées dans Spark lorsqu’elles sont traitées par l’unification, les segments, les mesures, les activités et les modèles. Le jeu de données complet et non filtré est disponible lors du téléchargement à partir de la page Tables.

Les valeurs de cette fonctionnalité incluent :

• Amélioration du temps de traitement : en supprimant les lignes indésirables, le système ne traite plus les données inutiles, ce qui permet de réduire le temps de traitement.
• Données de sortie améliorées : la suppression des données inutiles de la sortie facilite l’utilisation de vos données par les consommateurs qui n’auront plus besoin d’exclure les données indésirables.

Limitation de l’aperçu La condition 'Is any of' {list of values} est prise en charge pour les données de chaîne uniquement.

La prise en charge du réseau virtuel utilise la délégation de sous-réseau Azure pour gérer le trafic sortant à partir de Power Platform au moment de l’exécution. L’utilisation de la délégation de sous-réseau Azure évite que les ressources protégées soient disponibles sur Internet pour s’intégrer à Customer Insights - Données.

Customer Insights - Data utilise la prise en charge du réseau virtuel fournie par Power Platform pour configurer en toute sécurité des connexions Private Link à votre Azure Storage protégé par un pare-feu. Customer Insights - Les données utilisent des liens privés pour trois scénarios :

• Entrée de données : les sources de données sont utilisées pour importer des données de votre stockage Azure dans Customer Insights - Données à traiter.
• Sortie des données : lors de l’installation, vous pouvez configurer Customer Insights - Données pour écrire toutes les sorties dans votre stockage Azure.
• Exportations : vous pouvez configurer des exportations pour envoyer des tables spécifiques à votre stockage Azure.

Toutes les nouvelles liaisons privées utilisent la prise en charge du réseau virtuel et les liens privés existants doivent être mis à jour.

Pour plus d’informations sur la prise en charge de la plateforme, consultez la vue d’ensemble du support du réseau virtuel.