從數據流取用數據
您可以從 Microsoft 數據流取用資料的方式取決於數個因素，例如儲存和數據流的類型。 在本文中，您將瞭解如何為您的需求選擇正確的數據流。
數據流的類型
有數種類型的數據流可供您建立。 您可以選擇 Power BI 數據流、標準數據流或分析數據流。 若要深入了解差異，以及如何根據您的需求選取正確的類型，請移至 了解數據流類型之間的差異。
儲存體類型
數據流可以寫入多個輸出目的地類型。 簡言之，除非您的目的地是 Dataverse 數據表，否則您應該使用 資料流連接器 。 然後使用 Dataverse/CDS 連接器。
Azure Data Lake 儲存體
Azure Data Lake Storage 可在 Power BI 數據流和 Power Apps 分析數據流中使用。 根據預設，您使用的是 Microsoft Managed Data Lake。 不過，您也可以將自我裝載的數據湖聯機到數據流環境。 下列文章說明如何將 Data Lake 連線到您的環境：
當您連線到 Data Lake 時，仍應該使用資料流連接器。 如果此連接器不符合您的需求，您可以改為考慮使用 Azure Data Lake 連接器 。
Dataverse
標準數據流會將輸出數據寫入 Dataverse 數據表。 Dataverse 可讓您安全地儲存和管理商務應用程式所使用的數據。 在 Dataverse 資料表中載入資料之後，您可以使用 Dataverse 連接器來取用數據。
數據流可以從其他數據流取得數據
如果您想要重複使用一個數據流在另一個數據流中建立的數據，您可以在建立新的數據流時，使用 Power Query 編輯器中的數據流連接器來執行此動作。
當您從另一個 數據流的輸出取得數據時，會建立鏈接數據表 。 鏈接數據表提供一種方式，讓上游數據流中的數據可在下游數據流中使用，而不需要將數據複製到下游數據流。 由於鏈接數據表只是其他數據流中建立之數據表的指標，因此上游數據流的重新整理邏輯會保持最新狀態。 如果這兩個數據流都位於相同的工作區或環境中，這些數據流會一起重新整理，讓兩個數據流中的數據一律保持在最新狀態。 詳細資訊： 鏈接數據流之間的數據表
分隔數據轉換與數據耗用量
當您在其他數據流或數據集中使用資料流的輸出時，您可以在數據轉換層與數據模型的其餘部分之間建立抽象概念。 這個抽象概念很重要，因為它會建立多角色架構，Power Query 客戶可以專注於建置數據轉換，而數據模型化工具可以專注於數據模型化。
常見問題集
我的數據流數據表不會顯示在Power BI的數據流連接器中
您可能使用 Dataverse 數據表作為標準數據流的目的地。 請改用 Dataverse/CDS 連接器 ，或考慮切換至分析數據流。
當我移除數據流中的重複專案時，數據有差異—如何解決此問題？
設計時間與重新整理時間之間的數據可能會有所差異。 我們不保證在重新整理期間會保留哪個實例。 如需可協助您避免數據不一致的資訊，請移至 使用重複值。
後續步驟
下列文章提供相關文章的詳細數據。