AI OCR là gì? Giải thích chi tiết về công nghệ mới nhất và các trường hợp ứng dụng trong ngành

AI OCR là gì? Giải thích chi tiết về công nghệ mới nhất và các trường hợp ứng dụng trong ngành

Xin chào, tôi là Kakeya, đại diện của công ty Scuti.

Công ty chúng tôi chuyên cung cấp các dịch vụ như phát triển phần mềm offshore và phát triển theo hình thức Labo tại Việt Nam, cũng như giải pháp AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi rất vinh dự khi nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống kết hợp với AI tạo sinh.

Bạn đã từng nghe đến thuật ngữ “AI OCR” chưa? Trong bối cảnh nhiều công ty và cá nhân đang nỗ lực số hóa tài liệu giấy, AI OCR đóng vai trò rất quan trọng. Công nghệ OCR truyền thống có những hạn chế về độ chính xác và phạm vi ứng dụng, khiến nhiều người dùng không hài lòng về hiệu suất của nó. Tuy nhiên, AI OCR đã khắc phục những thách thức này, cho phép nhận diện ký tự và xử lý dữ liệu tiên tiến hơn. Đối với những người quan tâm đến AI OCR, việc hiểu rõ về cơ chế hoạt động, các ví dụ ứng dụng thực tế và triển vọng tương lai chắc chắn là rất thú vị.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ phân tích chi tiết AI OCR là gì, bao gồm cơ chế cơ bản, các ví dụ ứng dụng cụ thể trong các ngành công nghiệp khác nhau, và tương lai của AI OCR.

Kiến thức cơ bản về AI OCR

Kiến thức cơ bản về AI OCR

AI OCR là gì? Sự phát triển và lịch sử của nó

AI OCR là viết tắt của Optical Character Recognition (Nhận diện Ký tự Quang học), một công nghệ nhận diện các ký tự từ hình ảnh hoặc tài liệu đã quét và chuyển đổi chúng thành dữ liệu số. Công nghệ OCR lần đầu xuất hiện vào cuối thế kỷ 19, ban đầu chỉ giới hạn ở việc nhận diện ký tự đơn giản. Đến thập niên 1960, OCR có thể nhận diện các ký tự tiêu chuẩn, và thế hệ thứ hai cho phép nhận diện cả văn bản in máy lẫn chữ viết tay. Đến giữa thập niên 1970, khả năng xử lý các tài liệu chất lượng kém và nhiều loại ký tự khác nhau được cải thiện, dẫn đến sự phổ biến rộng rãi của OCR.

Ngày nay, với những tiến bộ trong AI, đặc biệt là học máy (machine learning) và học sâu (deep learning), công nghệ OCR đã phát triển vượt bậc. Nhờ đó, AI OCR có thể nhận diện đa dạng phông chữ, chữ viết tay và nhiều ngôn ngữ khác nhau, vượt qua các giới hạn của OCR truyền thống. AI OCR không chỉ dừng lại ở nhận diện ký tự mà còn cho phép hiểu toàn bộ nội dung tài liệu và xử lý dữ liệu dựa trên ngữ cảnh, đóng góp lớn vào việc tăng hiệu quả kinh doanh. Hơn nữa, với sự phát triển của số hóa, AI OCR ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp, mang lại sự cải thiện đáng kể cho quy trình làm việc của doanh nghiệp.

Cơ chế chi tiết của AI OCR


Cơ chế của AI OCR kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI) với công nghệ OCR truyền thống, giúp cải thiện đáng kể độ chính xác và tính linh hoạt trong việc nhận diện ký tự. Cụ thể, nó bao gồm các bước sau:

  1. Quét: Tài liệu được quét ở độ phân giải cao và chuyển thành dữ liệu hình ảnh. Chất lượng quét cao ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của các bước xử lý tiếp theo.
  2. Xử lý trước: Loại bỏ nhiễu từ hình ảnh đã quét và chỉnh sửa độ nghiêng của văn bản. Ngoài ra, loại bỏ nền và điều chỉnh độ tương phản để làm rõ nét hơn các ký tự.
  3. Phân đoạn: Chia hình ảnh thành các đơn vị như ký tự hoặc dòng, giúp nhận diện dễ dàng hơn. Điều này cải thiện hiệu quả của quá trình nhận diện sau đó.
  4. Trích xuất đặc trưng: Sử dụng các mô hình học sâu (ví dụ: CNN – Mạng nơ-ron tích chập), các đặc trưng được trích xuất từ từng phân đoạn. Điều này cho phép nhận diện chính xác các mẫu chữ từ nhiều phông chữ và chữ viết tay khác nhau.
  5. Nhận diện: Sử dụng mô hình đã được huấn luyện, các ký tự và từ ngữ được nhận diện từ các đặc trưng đã trích xuất. Nhờ vào AI, việc nhận diện các ký tự phức tạp và đa ngôn ngữ, vốn là thách thức đối với OCR truyền thống, trở nên khả thi.
  6. Tinh chỉnh đầu ra: Dựa trên kết quả nhận diện, các lỗi được sửa chữa để cải thiện tính trôi chảy và sự nhất quán của văn bản trong ngữ cảnh. Đồng thời, định dạng cũng được điều chỉnh để phù hợp với bố cục của tài liệu gốc.

Quy trình này giúp AI OCR đạt được nhận diện ký tự chính xác cao và hiệu quả, phù hợp với nhiều mục đích sử dụng khác nhau. Việc ứng dụng AI OCR giúp các doanh nghiệp giảm bớt công sức nhập liệu thủ công và nâng cao hiệu quả hoạt động.

Sự phát triển của OCR và sự ra đời của AI OCR

Conclusion

Sự phát triển từ OCR truyền thống đến AI OCR: Lịch sử và bối cảnh

Lịch sử phát triển của OCR

OCR (Nhận diện ký tự quang học) ra đời vào những năm 1920 với một cỗ máy thống kê do nhà vật lý Emanuel Goldberg phát triển. Sau đó, OCR trở nên thực tế vào những năm 1960 với các ứng dụng như nhận diện mã bưu chính và xử lý séc ngân hàng. Công nghệ này đã đóng vai trò quan trọng trong các ngành như tài chính và bưu chính, cải thiện đáng kể hiệu quả so với các thao tác thủ công.

Nhu cầu về AI OCR

Mặc dù OCR truyền thống xuất sắc trong việc nhận diện ký tự in tiêu chuẩn, nhưng nó gặp phải những thách thức sau:

  • Độ chính xác giảm khi xử lý hình ảnh có độ phân giải thấp hoặc bị nhiễu.
  • Không thể xử lý chữ viết tay hoặc phông chữ không chuẩn.
  • Chỉ dựa trên nhận diện mẫu đơn giản, không hiểu ngữ cảnh.

Để khắc phục những thách thức này và thích ứng với các nguồn dữ liệu đa dạng, AI OCR đã được phát triển bằng cách tích hợp công nghệ AI.

Sự khác biệt kỹ thuật giữa OCR truyền thống và AI OCR

Khác biệt về thuật toán

  • OCR truyền thống: Dựa vào việc đối chiếu mẫu tĩnh, so sánh ký tự với cơ sở dữ liệu phông chữ hiện có.
  • AI OCR: Sử dụng học máy và học sâu để xử lý đa dạng hình dạng ký tự và bố cục, đạt độ chính xác cao ngay cả với chữ viết tay và bố cục phức tạp.

Khả năng học hỏi và thích nghi

  • OCR truyền thống: Dựa trên các mẫu tĩnh, khó thích nghi với phông chữ hoặc định dạng mới.
  • AI OCR: Có khả năng học liên tục, cải thiện hiệu suất thông qua các tập dữ liệu bổ sung.

Hiểu ngữ cảnh

  • OCR truyền thống: Nhận diện từ ngữ một cách riêng lẻ mà không hiểu ngữ cảnh.
  • AI OCR: Tích hợp Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để suy luận ngữ cảnh và sửa lỗi các ký tự không rõ ràng.

Ưu điểm và nhược điểm của OCR truyền thống và AI OCR

OCR truyền thống

  • Ưu điểm:
    • Tích hợp hệ thống với chi phí thấp.
    • Độ chính xác cao đối với phông chữ in tiêu chuẩn (80–95%).
  • Nhược điểm:
    • Gặp khó khăn với chữ viết tay và phông chữ đặc biệt.
    • Độ chính xác giảm khi xử lý hình ảnh có nhiễu hoặc độ phân giải thấp.
    • Không hiểu ngữ cảnh, dễ dẫn đến nhận diện sai.

AI OCR

  • Ưu điểm:
    • Nhận diện chữ viết tay và bố cục phức tạp với độ chính xác cao.
    • Có thể sửa lỗi nhận diện dựa trên ngữ cảnh.
    • Hiệu suất được cải thiện liên tục nhờ học máy.
  • Nhược điểm:
    • Chi phí triển khai và vận hành cao hơn.
    • Yêu cầu kiến thức chuyên môn.
    • Phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu.

Các trường hợp ứng dụng của AI OCR

Các trường hợp ứng dụng của AI OCR

Tự động hóa nhập liệu để nâng cao hiệu quả hoạt động

AI OCR đóng góp đáng kể vào việc tự động hóa các công việc nhập liệu. Ví dụ, trong việc số hóa các tài liệu kinh doanh như hóa đơn và đơn đặt hàng, AI OCR giúp giảm thiểu lỗi nhập liệu thủ công và tăng tốc độ xử lý một cách đáng kể.

Điều này cho phép các công ty phân bổ nguồn lực nhân sự vào các nhiệm vụ quan trọng khác, nâng cao hiệu quả hoạt động tổng thể. Ngoài ra, khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu trong thời gian ngắn khiến công nghệ này trở nên rất hữu ích trong môi trường kinh doanh yêu cầu đưa ra quyết định nhanh chóng.

Hơn nữa, bằng cách cải thiện độ chính xác của dữ liệu, AI OCR đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao độ tin cậy của doanh nghiệp. Việc triển khai AI OCR cho phép các công ty tối ưu hóa quy trình làm việc, cắt giảm chi phí và cải thiện mức độ hài lòng của khách hàng.

Xử lý tài liệu viết tay với độ chính xác cao

Công nghệ OCR truyền thống gặp khó khăn trong việc nhận diện chữ viết tay, dẫn đến nhiều tài liệu viết tay không được số hóa chính xác. Tuy nhiên, AI OCR, sử dụng công nghệ học sâu, đã cải thiện đáng kể độ chính xác trong việc nhận diện chữ viết tay và chữ viết nghiêng.

Sự tiến bộ này cho phép số hóa chính xác và tích hợp các tài liệu viết tay như khảo sát và đơn đăng ký vào cơ sở dữ liệu. AI OCR đạt được độ chính xác vượt trội ngay cả trong việc nhận diện chữ viết tay, vượt xa các công nghệ truyền thống, và việc ứng dụng nó được kỳ vọng rất lớn trong nhiều ngành công nghiệp.

Xử lý tài liệu viết tay với độ chính xác cao

Hỗ trợ dịch đa ngôn ngữ

AI OCR cũng được ứng dụng trong lĩnh vực dịch thuật đa ngôn ngữ. Ví dụ, ứng dụng Google Lens cung cấp tính năng nhận diện văn bản chụp bằng camera điện thoại thông minh theo thời gian thực và dịch ngay lập tức. Điều này giúp người dùng có thể hiểu ngay các tài liệu hoặc biển báo nước ngoài, rất tiện lợi cho công việc kinh doanh quốc tế và du lịch.

Hơn nữa, AI OCR hỗ trợ đa ngôn ngữ là một công cụ quan trọng đối với các công ty hoạt động trên toàn cầu. Khả năng xử lý đa ngôn ngữ của nó giúp giao tiếp quốc tế trở nên suôn sẻ và là yếu tố quan trọng trong việc hỗ trợ toàn cầu hóa kinh doanh.

Hỗ trợ dịch đa ngôn ngữ

Nâng cao hiệu quả và tự động hóa trong ngành logistics


AI OCR được ứng dụng rộng rãi trong ngành logistics. Ví dụ, nó có thể tự động đọc ID của các container vận chuyển để tối ưu hóa quản lý hàng tồn kho hoặc nhận diện địa chỉ giao hàng để tự động xác định tuyến đường vận chuyển tối ưu. Điều này giúp đẩy nhanh quy trình logistics, giảm chi phí và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

Ngoài ra, việc sử dụng AI OCR giúp giảm lỗi do con người, cập nhật dữ liệu theo thời gian thực và tăng tính minh bạch trong toàn bộ hoạt động. Việc triển khai AI OCR trong ngành logistics không chỉ là bước quan trọng để nâng cao hiệu quả hoạt động mà còn để cải thiện chất lượng dịch vụ.

Sửa lỗi nhận diện dựa trên ngữ cảnh


AI OCR có khả năng phân tích không chỉ hình dạng ký tự mà còn cả ngữ cảnh xung quanh để sửa các lỗi nhận diện. Dưới đây là các ví dụ cụ thể:

  • Phân tích đơn đặt hàng: Việc phân biệt giữa số “1” và chữ thường “l” thường là thách thức đối với OCR truyền thống. Tuy nhiên, AI OCR hiểu ngữ cảnh—ví dụ: nhận diện “Số đơn hàng 12345” là số “1” và “Tên sản phẩm Line X” là chữ “l”. Bằng cách sử dụng thông tin ngữ cảnh, AI OCR giảm thiểu đáng kể các lỗi nhận diện.
  • Xử lý hóa đơn tự động: Trong hóa đơn, các mục (ví dụ: “Tổng số tiền”) được liên kết với giá trị kèm theo (ví dụ: “¥10,000”). AI OCR kết nối “Tổng số tiền” với “¥10,000” theo ngữ cảnh, tránh việc phân loại sai số liệu vào các mục không liên quan (ví dụ: “Thuế suất”). Điều này đảm bảo việc trích xuất dữ liệu chính xác ngay cả với cấu trúc tài liệu phức tạp.

Xử lý bố cục tài liệu phức tạp


AI OCR vượt trội trong việc xử lý các tài liệu có định dạng dữ liệu hỗn hợp như văn bản, bảng và hình ảnh. Dưới đây là các ví dụ:

  • Xử lý hợp đồng: Các hợp đồng thường bao gồm các mô tả văn bản, bảng phí và chú thích. AI OCR nhận diện và tách biệt các phần này, trích xuất chính xác thông tin cụ thể như “Tổng số tiền” hoặc “Thời hạn hợp đồng” từ bảng phí và đăng ký chúng vào cơ sở dữ liệu. Ngay cả với các tài liệu nhiều trang có bố cục khác nhau, AI OCR vẫn thích ứng và xử lý tối ưu từng trang.
  • Phân tích tài liệu kỹ thuật: Tài liệu kỹ thuật thường bao gồm các điểm đầu dòng, biểu đồ và đoạn văn bản dài, điều này gây khó khăn cho OCR truyền thống trong việc xử lý đồng nhất. AI OCR có thể phân tích cấu trúc phân cấp trong các điểm đầu dòng, đọc các nhãn trong biểu đồ và tích hợp chúng vào bộ dữ liệu. Ví dụ, nó có thể trích xuất các thông số cần thiết từ tài liệu kỹ thuật và phản ánh trực tiếp vào công cụ quản lý dự án, giúp tổ chức dữ liệu hiệu quả.

Thách thức và tương lai của AI OCR

Thách thức và tương lai của AI OCR

Những thách thức hiện tại


Mặc dù AI OCR đang phát triển nhanh chóng, nhưng vẫn còn một số thách thức:

  • Chất lượng hình ảnh: Hình ảnh chất lượng thấp, chẳng hạn như độ phân giải thấp, ánh sáng kém hoặc bản quét bị mờ, có thể làm giảm độ chính xác của nhận diện.
  • Phông chữ đặc biệt và ngôn ngữ: Việc nhận diện các phông chữ không phổ biến hoặc các ngôn ngữ đặc biệt vẫn là một khó khăn, đặc biệt đối với các ký tự không thuộc bảng chữ cái Latin và các phông chữ phức tạp, dẫn đến tỷ lệ nhận diện thấp.
  • Quyền riêng tư và bảo mật: Các vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật rất quan trọng khi xử lý tài liệu chứa thông tin nhạy cảm. Cần có các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để đảm bảo an toàn dữ liệu.

Để khắc phục những thách thức này, cần có những cải tiến kỹ thuật và các giao thức bảo mật nâng cao. Việc giải quyết những vấn đề này sẽ giúp nhiều doanh nghiệp tự tin ứng dụng AI OCR hơn.

Triển vọng tương lai của AI OCR


Với sự tiến bộ của công nghệ AI, AI OCR được kỳ vọng sẽ trở nên ngày càng tinh vi hơn trong tương lai:

  • Cải thiện độ chính xác: Khi học sâu (deep learning) và mạng nơ-ron tiếp tục phát triển, AI OCR sẽ có thể nhận diện các tài liệu phức tạp hơn và chữ viết tay với độ chính xác cao hơn.
  • Tích hợp với các công nghệ khác: AI OCR sẽ tích hợp với các công nghệ khác, chẳng hạn như nhận diện hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), cho phép hiểu nội dung tài liệu và phân loại tự động.
  • Thúc đẩy chuyển đổi số: AI OCR sẽ đóng vai trò quan trọng khi ngày càng nhiều doanh nghiệp số hóa quy trình làm việc, góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động, giảm chi phí và tăng sự hài lòng của khách hàng.

Ngoài ra, tích hợp với điện toán đám mây sẽ cải thiện khả năng mở rộng và tính linh hoạt trong truy cập, giúp AI OCR dễ dàng tiếp cận hơn với nhiều doanh nghiệp và người dùng. Tương lai của AI OCR chứa đựng tiềm năng làm phong phú thêm cuộc sống và công việc kinh doanh của chúng ta nhờ vào sự phát triển không ngừng của công nghệ.

Kết luận

The Evolution of OCR and the Emergence of AI OCR

AI OCR là một công nghệ đột phá được hiện thực hóa nhờ sự phát triển của AI, thể hiện khả năng vượt trội trong nhiều lĩnh vực như tự động hóa nhập liệu, xử lý tài liệu viết tay với độ chính xác cao và dịch thuật đa ngôn ngữ. Những ứng dụng này đã giúp tăng cường đáng kể hiệu quả trong cuộc sống và công việc kinh doanh, đồng thời góp phần cải thiện quy trình làm việc và giảm chi phí.

Trong tương lai, AI OCR được kỳ vọng sẽ tiếp tục phát triển, nâng cao độ chính xác và mở rộng sang các lĩnh vực ứng dụng mới. Bằng cách theo dõi sát sao sự phát triển của AI OCR và khai thác tối đa tiềm năng của nó, doanh nghiệp có thể vươn lên một tầm cao mới.

Power Apps Part 2- Building Your First App in Dynamics 365

1. Introduction

In our previous blog, we explored the fundamentals of Power Apps, focusing on its capabilities, benefits, and role in empowering organizations to build custom applications without extensive coding knowledge. Today, we take the next step on this journey: learning how to build your first app using Power Apps within Dynamics 365 (D365).

Power Apps, when integrated with Dynamics 365, allows users to access data stored in their D365 environment, creating powerful apps that improve workflows and streamline business processes. In this guide, you’ll learn how to set up Power Apps, design an application, and connect it to Dynamics 365 data — all within a few simple steps.

By the end of this article, you’ll have a functional app built from scratch, capable of accessing and managing your Dynamics 365 data, such as customers, leads, or opportunities.

2. Setting Up Your Environment

Before diving into building your app, it’s essential to set up the right environment. Power Apps integrates directly with Dynamics 365, making it easy to pull in your organization’s data and automate processes. Here’s how to get started:

a. Access Power Apps and Dynamics 365

  • If you’re already using Dynamics 365, you have access to Power Apps as part of the Microsoft Power Platform. Start by navigating to Power Apps or accessing it through your Office 365 app launcher.
  • Ensure you have the necessary permissions to create apps within your organization’s D365 environment. This may require obtaining a Power Apps or Dynamics 365 license if you don’t already have one.

b. Set Up a New App Environment

  • Once inside Power Apps, select Create from the left-hand navigation panel.
  • You’ll be prompted to choose an app type. For this tutorial, we’ll focus on Canvas Apps, which allow you to design your app from scratch using a drag-and-drop interface.
  • Name your app and select the format (either Tablet or Phone, depending on your target audience and use case).

c. Connecting to Dynamics 365

  • One of the strengths of Power Apps is its ability to integrate directly with your D365 data. To connect your app to D365, select Add Data in the Data panel on the right side of your screen.
  • From the list of connectors, choose Dynamics 365 and sign in using your organization’s credentials.
  • You’ll now have access to a variety of entities from D365, such as Accounts, Leads, and Opportunities. These entities will form the data backbone of your app.

d. Understanding Connectors

  • Connectors are the key to unlocking the data within your Dynamics 365 environment. These allow Power Apps to communicate with other services and applications, such as SharePoint, Microsoft Teams, or even third-party services.
  • With D365 connected, you can pull in live data, modify records, and build features that directly impact your business operations.

Once your environment is set up and connected, you’re ready to start designing your app! In the next section, we’ll explore how to lay out your app, customize screens, and build the user interface.

3. Designing the App

Now that your environment is set up and connected to Dynamics 365, it’s time to dive into the fun part: designing your app! Power Apps offers a highly flexible canvas where you can drag and drop components to create an intuitive user experience. In this section, we’ll walk through the basic steps to design your app layout, customize screens, and integrate D365 data.

a. Choosing Your App Type: Canvas vs. Model-Driven Apps

Before starting, it’s important to understand the two main types of apps you can build in Power Apps:

  • Canvas Apps: Offer complete flexibility in terms of design, allowing you to build apps from a blank canvas. You control every element of the UI, including where buttons, forms, and galleries are placed.
  • Model-Driven Apps: These are built based on your data model and business processes. The layout is predefined but optimized for creating apps quickly using D365 entities.

For this guide, we will focus on Canvas Apps, which provide maximum flexibility when it comes to designing the user interface.

b. Creating a Canvas App

  • After selecting Canvas App during the setup, you will enter the app design studio. The blank screen you see is your canvas, where you’ll place controls like buttons, galleries, and forms.
  • Begin by adding a screen. In the left-hand pane, click on the “+” icon and select Screen. This will be the main page of your app. You can choose from several templates (e.g., List Screen, Form Screen) or start with a blank screen.

c. Adding Data Sources

  • To display or manipulate data from Dynamics 365, you’ll need to add data sources. If you haven’t already, click on the Data tab in the right-hand panel, select Add Data, and connect your app to your D365 entities (e.g., Accounts, Contacts, Leads).
  • Once the data source is added, you can start using these entities within your app. For example, if you want to show a list of leads, use a Gallery control.
    • Go to the Insert menu, click Gallery, and choose the layout you prefer (Vertical, Horizontal, etc.).
    • In the gallery’s data property, bind it to the D365 entity (e.g., Leads). Power Apps will automatically pull in the relevant data fields, such as names, email addresses, or statuses.

d. Customizing the User Interface

 

  • Customization is where Canvas Apps really shine. You can drag and drop components like buttons, text fields, and forms onto your canvas and arrange them however you like.
  • Want to add a button to navigate to a new screen? Go to Insert, select Button, and drag it onto the screen. You can adjust its properties, like color and size, in the right-hand properties pane.
  • To make the button functional, add a simple action using PowerFX (the formula language in Power Apps). For example, to navigate to another screen, select the button and enter the formula Navigate(Screen2).

e. Creating Forms to Manage Data

  • Forms are essential if you want to allow users to view or modify D365 data within the app. To add a form, go to Insert, choose Form, and select either an Edit Form (for editing data) or View Form (for read-only data).
  • Connect the form to the data source by selecting your D365 entity (e.g., Opportunities).
  • You can choose which fields from the entity you want to display and customize the layout, such as adding dropdowns, text inputs, or checkboxes. This allows users to interact with D365 data directly from your app.

With your app’s design taking shape, the next step is to work with the data, ensuring it’s properly displayed and functional within your app. In the following section, we’ll focus on how to manage D365 data, including how to display, add, and edit records.

4. Working with Data

Now that your app’s layout is coming together, it’s time to focus on one of the most critical aspects of any application: data. In this section, we’ll walk through how to work with Dynamics 365 data in your app. You’ll learn how to display data, allow users to add or edit records, and ensure data integrity.

a. Displaying Data in Galleries and Forms

  • Galleries and forms are the two primary ways to display and interact with data in Power Apps.
  • Galleries are great for showing lists of items. If you’ve already connected your app to a D365 entity (e.g., Leads or Accounts), you can bind the gallery to the data source.
    • To do this, select your gallery, go to the Items property in the formula bar, and enter the name of your data source. For example, Leads.
    • The gallery will automatically display the data fields (e.g., Lead Name, Email Address) from the entity. You can customize the layout to show only the fields you want by selecting the gallery and modifying its data cards.
  • Forms allow users to view, edit, or create records. There are two main types of forms:
    • View Form: Displays data in read-only mode.
    • Edit Form: Allows users to modify existing records or create new ones.

b. Binding Forms to Data

  • To bind a form to a data source, first insert a form from the Insert menu and choose either View Form or Edit Form.
  • In the right-hand Data Source panel, choose your D365 entity (e.g., Opportunities) as the data source.
  • You can then customize the fields that appear in the form. Click on the form, and under the Fields panel, select the columns you want users to see or edit. This flexibility lets you tailor forms to fit specific business processes or user needs.

c. Creating New Records

  • Allowing users to create new records from within the app is simple with the Edit Form control.
  • Add a button labeled “New Record” and set its OnSelect property to this formula: NewForm(EditForm1). This resets the form, enabling users to input new data.
  • Once the form is filled out, another button (e.g., “Submit”) should be added. Set this button’s OnSelect property to SubmitForm(EditForm1). When clicked, this action will save the new record directly to the D365 entity.

d. Editing Existing Records

  • To edit existing records, you need to set up a way for the user to select a record from the gallery and populate the form with its details.
  • To do this, add a button in the gallery item that lets users click and view record details. Set the button’s OnSelect property to EditForm(EditForm1); Navigate(FormScreen), where FormScreen is the screen displaying the form.
  • The form will then load the selected record, allowing users to edit and submit changes.

e. Adding Simple Validation

  • Power Apps allows you to add simple validation to forms, ensuring data integrity. For instance, if you want to ensure a required field (like a customer name) is filled out, you can set validation rules.
  • Select the field in your form, go to the Advanced properties, and find the Required option. Set it to true. If a user tries to submit the form without filling in that field, they’ll see an error message.
  • You can also set up custom validation logic using PowerFX. For example, to ensure that an email address follows a valid format, you could use a formula like IsMatch(EmailInput.Text, “^[a-zA-Z0-9+_.-]+@[a-zA-Z0-9.-]+$”).

With the ability to view, add, and edit records now set up, your app becomes a powerful tool for working with real-time data from Dynamics 365. In the next section, we’ll explore adding automation and workflows to enhance your app’s functionality.

5. Adding Logic and Automation

With your app now displaying and interacting with Dynamics 365 data, it’s time to enhance its functionality by adding logic and automation. Power Apps, in combination with Power Automate, enables you to build workflows that respond to specific events, such as sending notifications, automating tasks, or even updating records in D365 without manual input. This section will guide you through adding logic to your app and creating a simple workflow using Power Automate.

a. Introduction to Power Automate

  • Power Automate (formerly Microsoft Flow) is a tool that allows you to automate workflows between your applications and services. When integrated with Power Apps, it can handle complex tasks like triggering an email, updating D365 records, or syncing data between systems — all without requiring user intervention.
  • You can easily embed Power Automate flows in your Power Apps to enhance your app’s capabilities.

b. Adding Business Logic with PowerFX

  • PowerFX is the formula language used in Power Apps to handle simple logic. For example, you can control how data is displayed or define actions when users click a button.

Example: If you want to show a confirmation message when a record is successfully submitted, use this formula in the OnSuccess property of the form:
PowerFX
Notify(“Record submitted successfully!”, NotificationType.Success);

You can also create more complex logic, like filtering data dynamically. For example, to display only active leads from your D365 Leads entity in a gallery, you can use the following formula in the Items property:
PowerFX
Filter(Leads, Status = “Active”);

 

c. Creating a Simple Workflow with Power Automate

  • Let’s add some automation to your app using Power Automate. For this example, we’ll create a workflow that sends an email notification when a new record is created in Dynamics 365.

Steps to Create a Flow:

  1. Open Power Automate: In Power Apps, go to the Action menu and select Power Automate. You’ll be redirected to the Power Automate portal.
  2. Create a New Flow: Click on Create, and select Automated Flow. Choose a trigger that suits your needs — for this example, select When a record is created (triggered by a new record in D365).
  3. Select the Entity: Choose the D365 entity you’re working with (e.g., Leads or Accounts). Every time a new record is added to this entity, the flow will trigger.
  4. Add Actions: Add an action to the flow, such as Send an email. Configure the email content, including recipients and the message body, which can include details from the new D365 record.
  5. Test the Flow: Once the flow is complete, save it and test the automation by adding a new record to the D365 entity through your app. The flow should automatically send an email.

d. Integrating Power Automate Flows in Power Apps

  • After creating a flow in Power Automate, you can easily integrate it into your app. In Power Apps, go back to your app and open the screen or button where you want the automation to trigger.

In the button’s OnSelect property, use the Power Automate option to call the flow you created. For example:


‘YourFlowName’.Run(LeadName.Text, LeadEmail.Text);

  • This connects your app to the automated workflow, ensuring the logic you’ve set up in Power Automate runs whenever the button is clicked or a certain action occurs.

e. Advanced Automation

  • Once you’re comfortable with basic workflows, you can explore more advanced scenarios like:
    • Updating records across multiple systems when certain conditions are met.
    • Triggering flows based on complex events or multi-step approvals.
    • Integrating AI models or external APIs to add intelligence to your app.

With automation now integrated into your app, you’ve taken a significant step toward creating a more dynamic and efficient tool for your users. In the next section, we’ll cover how to test and publish your app so that others in your organization can start using it.

6. Testing and Publishing the App

Now that your app is designed and enhanced with automation and business logic, it’s important to thoroughly test the app before releasing it to your organization. Testing ensures that the app works as expected and catches any potential issues before users interact with it. Once testing is complete, you can publish the app and make it available to your team.

a. Testing the App

  • Preview Mode: Power Apps offers a preview mode that allows you to test the app in real time.
    • Click the Play button in the top-right corner of the screen to enter preview mode. This simulates how the app will behave on different devices.
    • Interact with the app by navigating through screens, submitting forms, and triggering automated workflows to ensure everything works as expected.
  • Testing Data Interactions:
    • Verify that all data bindings are correctly configured by interacting with the data you’ve pulled from Dynamics 365.
    • Ensure that galleries display the correct data, forms allow users to submit and update records, and that any automated workflows, such as email notifications, are working properly.
    • Double-check that validation rules (e.g., required fields) are functioning as intended.
  • Testing Automation:
    • Test any Power Automate flows you’ve integrated. For example, if you’ve set up an email notification when a new record is created, verify that the flow runs successfully when you add a new record through the app.
    • You can view the flow history in Power Automate to confirm that it has triggered as expected.
  • Debugging Common Issues:
    • Data not displaying: If your app isn’t showing data correctly, verify that the data source is properly connected and that the correct entity is selected.
    • Form submission errors: Ensure all required fields are filled out and that the form is properly connected to the data source.
    • Automation not triggering: Check Power Automate to ensure the flow is correctly set up and linked to your app’s triggers.

b. Publishing the App

Once you’re satisfied with your testing, you can publish the app for your organization. Here’s how:

  • Save and Publish:
    • Click the File menu and select Save to ensure your app is up to date.
    • After saving, select Publish to the web. This will make your app available to users within your organization.
  • Sharing the App:
    • After publishing, go to the Share option in the left-hand menu.
    • You can invite specific users or groups to access the app by entering their email addresses.
    • Define the permissions for each user (e.g., whether they can edit the app or only view it).
  • Testing on Devices:
    • Power Apps automatically adapts apps to different devices, such as phones and tablets. However, it’s a good idea to test the app on different devices to ensure that the layout is responsive and works well across platforms.
    • You can test the app directly on mobile devices by downloading the Power Apps mobile app from the Apple App Store or Google Play Store, logging in, and accessing your published app.

c. Updating the App After Publishing

  • Apps in Power Apps can be continuously improved. If you need to make changes after publishing, simply go back into the app editor, make your updates, and republish.
  • Users will receive the latest version of the app without needing to reinstall or manually update it