Entwerfen von Geschäftsregeln in Dataverse für Datenkonsistenz — WalkSelf
⏱ 2 Std. 54 Min. 📚 29 Lektionen

Entwerfen von Geschäftsregeln in Dataverse für Datenkonsistenz

Erfahren Sie, wie Sie in Dataverse eine zentralisierte Geschäftslogik erstellen und bereitstellen, um eine saubere, konsistente Datenvalidierung für alle Ihre benutzerdefinierten Apps zu gewährleisten.

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Über diesen Kurs

Unternehmen verlassen sich auf saubere, validierte Daten, um wichtige Entscheidungen zu treffen. Die Verwaltung komplexer Validierungslogik über mehrere Apps hinweg ist ineffizient und fehleranfällig. In diesem schriftlichen Kurs erfahren Sie, wie Sie zentralisierte Geschäftsregeln direkt in Dataverse implementieren und so eine konsistente Logik sicherstellen, unabhängig davon, wie auf Ihre Daten zugegriffen wird. Was Sie lernen werden: - Lernen Sie die grundlegenden Konzepte von Dataverse-Tabellen, Spalten und grundlegender Datenvalidierung kennen. - Verstehen Sie das unterschiedliche Verhalten der clientseitigen und serverseitigen Geschäftslogik. - Erstellen Sie Geschäftsregeln, um Spaltenwerte festzulegen, Felder anzuzeigen oder auszublenden und benutzerdefinierte Fehlermeldungen anzuzeige. - Konfigurieren Sie komplexe logische Bedingungen mit modernen Dataverse-Ausdrucksmustern. - Wenden Sie Regeln sowohl für modellgesteuerte als auch für Canvas-Apps an, um ein einheitliches Verhalten zu erzielen. - Verpacken und verwalten Sie Ihre Geschäftsregeln sicher mit modernen Lösungsbereitstellungspraktiken. Sie beginnen mit der wesentlichen Terminologie und der Kernarchitektur der Dataverse-Logik, bevor Sie sich schrittweise Konfigurationsszenarien ansehen. Durch klare schriftliche Erläuterungen und praktische Beispiele lernen Sie, wie Sie Business Rules effektiv planen, erstellen und Fehler beheben. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, Geschäftsanalysten und App-Entwickler, die zuverlässige datengesteuerte Lösungen erstellen möchten, ohne komplexen Code schreiben zu müssen. Es sind keine Vorkenntnisse in Datenbankadministration oder Programmierung erforderlich. Lesen Sie noch heute weiter, um intelligentere und zuverlässigere Datensysteme zu entwickeln.

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