ローコードは目新しいものではありません。何十年もの間、ビジネスユーザーはMicrosoft AccessデータベースやMicrosoft Excelマクロを使って独自のツールを作成してきましたが、それらのソリューションは、企業のデータソースと同期していないエクスポートデータを扱う必要がありました。
これは、データベース管理者にアクセス権を付与し、複雑なETLジョブを実行することを頼りにすることを意味しました。おそらく、データ処理のための手作業によるコーディングが、不整合を引き起こす可能性があります。ローコードアプリも、それらで使用されるデータも、管理、セキュリティ保護、最新性の保証がされていませんでした。
参照:採用キット: バックエンド開発者(TechRepublic Premium)
Power BI がこれほど人気を博した理由の一つは、膨大なコネクタのエコシステムによって数千ものサービスやデータストアからデータを取得し、分析・可視化できることです。これらのコネクタは確かに便利ですが、Power Apps や Power Automate のノーコードおよびローコードユーザー全員が、このように内部データを変換するためのデータフローを構築するためのクエリ作成スキルを持っているわけではありません。
これは非常に大きな障壁であるため、MicrosoftはAIコード生成ツールを活用してその対策を進めています。ExcelスプレッドシートからMicrosoft Dataverseにインポートしたデータを元のデータと同期させるだけでも、より多くの作業が必要になります。
ジャンプ先:
- より豊富なデータ処理方法
- データの仮想化
- 仮想テーブルの簡素化
より豊富なデータ処理方法
Dataverse で扱うと便利なビジネス データは数多く存在します。Microsoft Dataverse の副社長である Nirav Shah 氏は、Dataverse を単なる SQL データ ストアではなく、データ プラットフォームであると表現しました。
「確かに、基礎はデータストレージから始まりますが、ビジネスロジック、認証、インテリジェンス、分析をサポートする非常に豊富なランタイムとインフラストラクチャを備えており、より広範な Microsoft プラットフォームへの統合も可能です」と彼は述べた。
Dataverse は Power Platform のデータ バックエンドですが、Dynamics 365 アプリケーション スイート全体が構築される基盤でもあります。
「これは、統合されたインテリジェンスとアクションシステムを通じて、人々がビジネス課題の解決に集中できるように構築されたフルスタックインフラストラクチャです。これにより、さまざまなサービスとインフラストラクチャを連携させ、ビジネス課題の解決を簡素化できます」とシャー氏は述べています。「複雑でリッチなエンタープライズグレードのアプリケーションを構築するために必要なすべての基盤を、豊富なメタデータとデータモデルの理解を活用して、Dataverse内のノーコード構造にパッケージ化しました。これにより、これらのさまざまなコンポーネントを簡単に関連付けることができます。」
AI Builder などのツールを使用することで、セキュリティとガバナンス、アプリケーションとデータのライフサイクル管理、ビジネス ロジック、インテリジェンスと分析が提供されます。
Dataverse は以前は Common Data Service と呼ばれていました。これは、Microsoft の Common Data Model の実装であるためです。このモデルには、一般的なビジネスオブジェクトに関する豊富なメタデータが含まれています。例えば、請求書には支払期日、通貨金額、住所が設定されている、顧客には口座番号と信用限度額が設定されている、電話番号には電話をかけられる、といった情報です。
データがビジネス プロセスにどのように適合するかに関するこのインテリジェンスは、ビジネス ユーザーが開発者の専門知識を必要とせず、また、既に使用しているすべてのエンタープライズ アプリケーションを放棄したり再構築したりすることなく、他のソースからのデータだけでなく、Dataverse に直接保存するデータにも適用できます。
「企業全体に既に大量のデータが存在し、それをビジネスプロセスの一部として統合・活用できる必要があります。Power Platform 上での構築を開始しただけでは、終わりません」とシャー氏は述べた。「お客様が複雑なETLプロセスを通じてデータを複製しているケースをよく目にしますが、同期の問題や不整合による遅延など、様々な問題が発生します。その結果、同じデータの複数のコピーを同期させようとするため、これらのプロセスの維持、管理、運用に多大なコストがかかります。」
データの仮想化
既存のビジネスデータを、元のデータストアやアプリケーションのコンテキストを失うことなく、Dataverse 内の新しいデータと統合するには、仮想テーブルを使用します。ファイルやコネクタを介してエクスポートし、Dataverse にコピーを保存することでビジネスデータを複製するのではなく、仮想テーブルを使用すると、実行時にデータソースに直接接続できるため、常に最新のデータのライブコピーを利用できます。変更はすべてデータソースに即座に反映され、レガシーアプリにも反映されます。
OneDrive 内の Excel ブックまたは Azure 内の SQL Server からデータの Dataverse テーブルを作成して、Power Automate ワークフローまたは Power Pages で使用できます。また、そのビジネス データを、Dataverse データのみを理解するモデル駆動型 Power App で使用できます。
「デジタル変革と最適化を進める中で、非常に複雑で重要なデータをより多くのビジネスプロセスで活用する必要があります」とシャー氏は述べた。「仮想テーブルによって実現したのは、既存のデータを活用し始めると同時に、データを最新化してPowerプラットフォームに統合する機能です。非常に制御された方法で企業全体に展開し、よりクラウドネイティブなシステムへと進化させることができます。」
仮想テーブルを使用すると、既存のデータを新しいノーコードおよびローコードアプリで使用できるため、以前はサイロ化されていたデータが、より多くのビジネスプロセスの一部になります。また、Dataverseに取り込むことでデータがエンティティ化されるため、データ自体もよりリッチになります。
「既存のシステムでは隔離されていたすべてのデータが、今ではDataverseに統合されているため、ビジネスロジックとAPIが、システムを通過するデータに関連するビジネスイベントに基づいて、一貫した形式と形でデータに自然に関連付けられています。」とシャー氏は述べた。
Microsoft 365 の他の部分と同様に、Power Platform には Azure Active Directory の承認と認証が組み込まれているため、Dataverse を使用し、ロールベースのアクセス許可を使用してそのデータへのアクセスを保護できます。
「サイロと、それらがより広範なビジネスプロセスとどのように相互作用しているかを、突如として可視化できるようになりました」とシャー氏は指摘する。「『Aはこのデータにアクセスできるが、Bはアクセスできない』と、突如として言えるようになるのです。」
参照: Google Workspace vs. Microsoft 365: チェックリスト付き比較分析(TechRepublic Premium)
仮想テーブルの簡素化
仮想テーブルはDataverse内の他のデータテーブルと同様に機能しますが、作成は複雑です。Power Appsの新しいウィザードを使用すると、SharePointまたはSQLデータベース（AccessデータベースとSQL Serverを含む）からデータをインポートすることがはるかに簡単になり、多くのコードを記述したり、複雑な設定を行ったりする必要がなくなります。
新しいテーブルを作成する必要がある場合は、「外部データから新しいテーブルを作成」を選択し、「新しい接続」を選択してデータソースを選択します。その後、通常の認証情報でサインインしてください。
必要なデータが含まれるリストを選択できるように、特定の SharePoint サイトの URL も必要になります。データ ソース内の名前があまり役に立たない場合は、Dataverse でテーブルの名前を変更し、使用するプライマリ フィールドを選択できます。
これで、仮想テーブルのデータを使用するデータバーステーブルを開くことができます。ルックアップ用の新しい列を作成し、仮想テーブルを選択します。データバース内（Power App を含む）で SharePoint データを選択して編集すると、変更内容が SharePoint に同期されます（図 A）。
図A
また、Excel でデータを操作するための仮想コネクタもあります。これはウィザードほど単純ではありませんが、主キーのマッピングなど、より多くの作業を自動的に実行します。
既にDataverseおよびPower Platformと連携している他のMicrosoft 365サービスも、同じ仮想テーブル基盤を用いて連携を行っていますが、新しいウィザードよりも豊富なカスタム統合機能を備えています。Microsoftは、企業がウィザードに導入を希望する他のデータソースについてお客様からのフィードバックをお待ちしています。また、開発者はカスタムプラグインやODataデータプロバイダーを使用して独自の仮想テーブルプロバイダーを作成することもできます。
仮想テーブルが Dataverse 内のスペースを占有することを心配する必要はありません。保存されるのは接続のメタデータのみであり、データ ソースのコピーではありません。
