Dati, Dataflows e Migrazione nella Power Platform

Il ruolo dei dati nella Power Platform

All’interno dell’ecosistema Microsoft Power Platform, la gestione dei dati rappresenta il cuore di ogni soluzione aziendale. Dataverse funge da deposito centrale per le informazioni strutturate e relazionali, consentendo a Power Apps, Power Automate, Power BI e Power Pages di condividere e utilizzare dati coerenti e integrati. Tuttavia, la vera forza della piattaforma emerge quando si affronta il tema della migrazione dei dati e dell’integrazione con i sistemi esterni.

Nel contesto di progetti enterprise, la migrazione dei dati è una fase cruciale: consente di trasferire le informazioni dai sistemi legacy alla piattaforma moderna, garantendo coerenza, integrità e tracciabilità. Microsoft mette a disposizione diversi strumenti per coprire scenari di complessità crescente, dai semplici import manuali fino alle pipeline ETL avanzate basate su Azure Data Factory.

Dataflows e Power Query

I Dataflows sono strumenti nativi disponibili nel portale Power Apps che permettono di importare, trasformare e caricare dati da una vasta gamma di origini, grazie all’uso del linguaggio di trasformazione Power Query. Si tratta di una soluzione “no-code” ideale per migrazioni di complessità medio-bassa e integrazioni continue tra sistemi cloud.

• Importazione dati da origini multiple come SQL Server, Excel, Salesforce, SharePoint o Dataverse stesso.
• Mapping automatico delle colonne e creazione di tabelle Dataverse “al volo”.
• Trasformazioni di dati tramite Power Query: filtri, join, pivot, merge e calcoli personalizzati.
• Pianificazione di esecuzioni periodiche per sincronizzare i dati.

Un vantaggio significativo dei dataflows è la possibilità di migrare dati tra due ambienti Dataverse semplicemente configurando un’origine e una destinazione. Questa flessibilità consente di mantenere sincronizzati ambienti di sviluppo, test e produzione.

È importante ricordare che, per impostazione predefinita, i Dataflows supportano solo origini cloud. Per connettere origini on-premises è necessario installare l’On-premises Data Gateway.

SQL Server Integration Services (SSIS) e Azure Data Factory

Per scenari complessi di migrazione dei dati, Microsoft raccomanda l’uso di strumenti ETL di livello enterprise come SQL Server Integration Services (SSIS) o Azure Data Factory (ADF). Questi strumenti permettono di gestire volumi elevati di dati e processi di trasformazione articolati.

SQL Server Integration Services

SSIS è ideale per migrazioni on-premises o ibride. Grazie a connettori dedicati come il KingswaySoft Integration Toolkit for Microsoft Dynamics 365, è possibile interfacciarsi direttamente con Dataverse, Dynamics 365 e altri sistemi Microsoft. Tra le principali funzionalità:

• Pipeline di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) configurabili.
• Supporto per il caricamento massivo con richieste ExecuteMultiple.
• Controllo su batch size, multithreading e parallelismo per ottimizzare le prestazioni.

Azure Data Factory

ADF rappresenta la versione cloud-native di SSIS, progettata per migrazioni e integrazioni completamente cloud. Una pipeline ADF è composta da:

• Pipelines e Activities: definiscono le operazioni di copia, trasformazione o trigger di funzioni.
• Datasets: rappresentano le origini come Azure SQL, Data Lake, Cosmos DB o Dataverse.
• Dataflows: gestiscono le trasformazioni dati (split, merge, pivot, filter, sort).

Un tipico scenario di utilizzo è la copia di dati da Dataverse verso Azure SQL Database, utile per la costruzione di data warehouse o sistemi analitici. Per approfondire, consulta la documentazione ufficiale di Azure Data Factory.

Synapse Link e Virtual Tables

Azure Synapse Link per Dataverse consente l’integrazione in tempo quasi reale tra Dataverse e Azure Synapse Analytics, replicando i dati in Azure Data Lake. Questo approccio è ideale per analisi avanzate e reporting con Power BI, poiché i dati vengono sincronizzati automaticamente ogni pochi minuti.

Oltre a ciò, le Virtual Tables rappresentano un’opzione per visualizzare dati esterni direttamente in Dataverse senza importarli fisicamente. Ciò riduce l’impatto su storage e performance, mantenendo la possibilità di interagire con i dati come se fossero locali.

• Supporto OData 4.0 per connessioni esterne.
• Accesso trasparente ai dati esterni nelle app model-driven.
• Limitazioni su tipi di dati complessi e funzionalità (ad esempio auditing o offline).

Grazie a queste tecnologie, è possibile costruire architetture ibride in cui solo i dati realmente necessari vengono migrati, mentre altri vengono consultati on demand.

Best practice per la migrazione dei dati

La migrazione dei dati non è solo un’attività tecnica: richiede pianificazione, governance e attenzione alla qualità. Le buone pratiche consigliate includono:

• Scoping accurato: migrare solo ciò che è necessario e rilevante per i processi di business.
• Analisi della qualità dati: correggere inconsistenze, duplicati o campi mancanti prima della migrazione.
• Definizione di un ambiente di staging: consolidare e validare i dati prima dell’import in Dataverse.
• Verifica post-migrazione: confrontare i record tra sistemi sorgente e destinazione per garantire la completezza.
• Automazione: sviluppare pipeline ripetibili per test e reimportazioni.

È inoltre fondamentale valutare l’impatto sullo storage Dataverse e considerare l’acquisto di add-on di capacità se i volumi previsti superano lo spazio disponibile. Infine, occorre rispettare le norme di compliance relative alla residenza dei dati e alla privacy, soprattutto nei progetti internazionali.