Entender fluxos de tarefas trans-analíticas

Com fluxos de tarefas translíticos, você pode automatizar ações do usuário final, como atualizar registros, adicionar anotações ou criar fluxos de trabalho que disparam ações em outros sistemas. Os fluxos de tarefas translyticais permitem cenários automatizados, incluindo:

  • Adicionar dados: adicione um registro de dados a uma tabela em seu banco de dados e veja-os refletidos em seu relatório. Por exemplo, adicionando um novo registro de cliente.
  • Editar dados: edite um registro existente de dados em uma tabela em seu banco de dados e veja-os refletidos em seu relatório. Por exemplo, atualizar um campo de status ou uma anotação.
  • Excluir dados: exclua um registro existente de dados de uma tabela em seu banco de dados e veja-os removidos do relatório. Por exemplo, remover um registro de cliente que não é mais necessário.
  • Chame uma API externa: faça uma solicitação de API acessível por meio de uma solicitação de rede. Por exemplo, fazer uma solicitação para o endpoint REST de uma API pública que atualiza os dados subjacentes, a entrada do usuário final, ou toma medidas em um sistema diferente.
  • Exiba notificações no relatório: armazene notificações como dados e, em seguida, exiba alertas direcionados em relatórios do Power BI com base no contexto do relatório e no escopo do filtro.

Fluxos de tarefas translyticais funcionam usando funções de dados de usuário no Fabric para invocar funções sobre as fontes de dados subjacentes do Fabric.

O exemplo a seguir mostra um fluxo de tarefas translítico que conecta um relatório Power BI que mostra oportunidades de vendas para um fluxo de trabalho que posta solicitações ao Teams. Neste exemplo, você pode ver que o usuário filtrava a tabela para exibir apenas oportunidades de alto risco de alta quantidade com janelas de tempo limitadas. O usuário solicita um desconto de 10% para essas oportunidades e justifica a solicitação em um campo de comentário. Depois de selecionar o botão Solicitar desconto , a entrada da tabela e os campos de texto serão passados para uma função de dados do usuário. A função posta uma mensagem no Teams com os detalhes para que a solicitação possa ser aprovada ou rejeitada.

Gif animado que mostra um usuário solicitando um desconto para as oportunidades encontradas em um relatório do Power BI, e a solicitação surgindo como uma postagem no Teams.

Pronto para começar? Escolha entre dois tutoriais de ponta a ponta:

Atualização de dados

Os fluxos de tarefas translíticos podem habilitar o retorno de gravação de dados para que os usuários finais possam atualizar, adicionar ou excluir dados em bancos de dados do Fabric diretamente nos relatórios do Power BI. Usando as funções de dados do usuário do Fabric, você pode atualizar, adicionar ou excluir registros de dados programaticamente com base no contexto de filtro passado do relatório.

O mesmo padrão também pode alimentar cenários de notificação no relatório. Em vez de alterar um valor existente, você pode armazenar registros de alerta como dados e mostrá-los no relatório com base no contexto atual do relatório. Para obter um exemplo completo, consulte Configurar alertas de Power BI no relatório com fluxos de tarefas translyticais.

Por exemplo, o relatório Power BI a seguir permite modificar o valor de desconto visto na tabela sem sair do relatório. Quando você insere o novo valor no fatiador de entrada e seleciona Enviar desconto, uma função de dados de Usuário do Fabric atualiza automaticamente os registros da fonte de dados que correspondem aos filtros aplicados.

Gif animado que mostra um relatório Power BI que inclui uma interface interativa para modificar um registro de dados.

Para cenários de regravação de dados, as funções de usuários para dados têm gerenciamento de conexão nativo para as seguintes fontes de dados do Fabric:

  • Bancos de dados SQL do Fabric
  • Armazéns de tecidos
  • Lakehouses de malha (para arquivos)

Para a maioria dos cenários de write-back, recomendamos usar o banco de dados SQL como sua fonte de dados subjacente. Os bancos de dados SQL têm um bom desempenho com as operações de leitura/gravação pesadas necessárias em cenários de relatório.

Para obter um exemplo de arquitetura detalhado que usa o banco de dados SQL como o mecanismo de dados de origem para um aplicativo translytical, consulte Usar o banco de dados SQL como o mecanismo de dados de origem para aplicativos translyticais.

Para obter exemplos práticos de funções de dados de usuário, consulte exemplos de fluxo de tarefas Translytical.

Automação personalizada

Os fluxos de tarefas translyticais também podem automatizar muitas tarefas e até mesmo executar ações em outros sistemas usando APIs externas.

Por exemplo, o relatório Power BI a seguir permite que você gere sugestões de IA personalizadas para os influenciadores vistos na tabela usando Azure API de Respostas do OpenAI. Quando você seleciona um influenciador e, em seguida, escolhe Gerar Sugestão de IA, uma função de dados do Fabric fornece uma resposta do Azure OpenAI com base em um prompt totalmente personalizável.

Gif animado que mostra um relatório de exemplo do Power BI que inclui uma interface interativa para fazer uma chamada para a API do Azure OpenAI.

Para obter exemplos práticos de funções de dados de usuário, consulte exemplos de fluxo de tarefas Translytical.

Limitações

Atualmente, as seguintes limitações se aplicam aos fluxos de tarefas translíticos:

  • As funções de dados do usuário devem retornar um tipo str a ser adicionado a um relatório.
  • O Power BI Embedded tem suporte apenas para cenários de inserção seguros.
  • Os botões de função de dados não são automaticamente revincagem entre workspaces. O botão armazena uma referência explícita a um workspace específico, um conjunto defunções e uma função de dados. Quando você implanta o relatório com pipelines de implantação ou o move para outro workspace, a referência permanece fixada à função de dados do usuário original, mesmo que exista uma função com o mesmo nome no workspace de destino. Atualize a referência da função de dados do botão no relatório de destino após a implantação. Para obter mais informações, consulte Noções básicas sobre a associação de dependência na implantação entre workspaces.

As seguintes limitações de serviço também podem afetar fluxos de tarefas transanalíticos:

Próximas etapas

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