Power Query e Dataflows nella Power Platform

Introduzione ai Dataflows

I Dataflows rappresentano uno dei componenti più potenti della Power Platform per l’importazione, la trasformazione e l’orchestrazione dei dati. Basati sulla tecnologia Power Query, offrono una modalità visiva per connettersi a molteplici origini dati, applicare trasformazioni e caricare i risultati direttamente in Dataverse.

Secondo le linee guida di Microsoft Power Platform Enterprise Architecture, i Dataflows sono ideali per scenari di migrazione e integrazione nei quali i dati sono già consolidati e richiedono trasformazioni prima di essere caricati nel sistema target. Essi permettono di pianificare importazioni una-tantum o schedulate, integrando processi di ETL leggeri all’interno della piattaforma stessa.

Power Query: il motore di trasformazione

Power Query è il linguaggio e l’ambiente di trasformazione dei dati che alimenta i Dataflows. Originariamente sviluppato per Excel e Power BI, è oggi una componente nativa della Power Platform. Permette la pulizia, la modellazione e la combinazione di dati provenienti da fonti eterogenee come SQL Server, Azure Data Lake, Excel, SharePoint, o API web.

Attraverso Power Query, si possono applicare centinaia di trasformazioni: filtraggio, join, pivot/unpivot, calcoli personalizzati e gestione di valori mancanti. L’interfaccia grafica consente di generare automaticamente codice M, mantenendo la tracciabilità e la ripetibilità dei processi.

Architettura dei Dataflows

Un Dataflow è composto da una o più entità di dati, ciascuna delle quali rappresenta una tabella o vista logica. Le entità sono mappate a tabelle di Dataverse o possono creare nuove tabelle “al volo” durante l’importazione. Questa capacità consente di standardizzare i processi di migrazione senza dover definire manualmente tutte le strutture dati in anticipo.

I Dataflows possono essere configurati in due modalità principali:

• Esecuzione immediata: importazione manuale una tantum, utile per setup o migrazioni iniziali.
• Esecuzione pianificata: sincronizzazioni periodiche per mantenere aggiornati i dati in Dataverse.

Come descritto nei manuali architetturali, è possibile importare fino a 500.000 record per progetto, garantendo un buon equilibrio tra prestazioni e scalabilità. Per origini dati locali, è necessario configurare l’On-Premises Data Gateway per abilitare la comunicazione sicura con il cloud.

Flusso di lavoro tipico di un Dataflow

Il processo operativo di un Dataflow può essere rappresentato nel seguente schema:

Questo flusso evidenzia come i dati vengano estratti da un’origine, trasformati tramite Power Query e poi caricati in Dataverse. Il tutto può essere orchestrato direttamente dal Power Apps Maker Portal.

Best practice e limiti

Le seguenti raccomandazioni derivano dalle best practice delineate in Microsoft Power Platform Enterprise Architecture:

• Progettare i Dataflows per tabelle consolidate, evitando frammentazione in molti flussi piccoli.
• Utilizzare il mapping automatico delle colonne, verificando la coerenza dei tipi dati.
• Convalidare lo schema prima dell’importazione per prevenire errori di coerenza.
• Integrare processi di verifica post-import per garantire la correttezza dei dati migrati.
• Monitorare i limiti di throughput e rispettare la soglia di 500.000 record per progetto.

Per scenari più complessi, Microsoft suggerisce di combinare i Dataflows con strumenti come Azure Data Factory o Synapse Link per Dataverse.

Integrazione con altri strumenti Power Platform

I Dataflows non sono solo uno strumento di migrazione, ma anche un canale di integrazione continua. Possono essere condivisi tra Power Apps, Power BI e Power Automate, consentendo una visione unificata dei dati aziendali. Ad esempio, un Dataflow che importa dati da ERP può alimentare simultaneamente dashboard Power BI e applicazioni canvas.

La compatibilità con Power BI consente di riutilizzare direttamente i Dataflows come sorgenti dati per le analisi, senza duplicare le pipeline di trasformazione. Questa convergenza riduce l’effort di manutenzione e migliora la governance dei dati.