Data Management Framework in practice - How to manage data effectively in D365 F&O

Data Management Framework in practice – How to manage data effectively in D365 F&O

Spis treści

Entities as a Common Data Language
Data Projects in everyday use
Good data preparation
Templates that organize work
Control and error handling
Automation means fewer manual operations
In conclusion

In the world of modern ERP systems, data forms the foundation of business decision-making. The quality and consistency of data determine whether financial, logistics, or sales processes will run smoothly and predictably. In Dynamics 365 Finance & Operations, the central tool supporting this area is the Data Management Framework (DMF).

From the perspective of 7F Technology Partners, DMF is one of those elements that truly demonstrates how working with data can streamline the daily operations of an organization. However, to fully leverage its potential, it’s important to understand how it works on an operational level and which habits most effectively boost its performance.

Entities as a Common Data Language

DMF is based on Data Entities, which represent specific business objects such as customers, vendors, products, or orders. This means users don’t need to know the database structure - they work with concepts familiar from business processes.

The system provides hundreds of ready-to-use entities, but also allows you to create your own, offering great flexibility and enabling you to tailor the tool to your company’s needs. In practice, this means that even complex data models can be managed in a unified and repeatable way.

Data Projects in everyday use

At the heart of working with DMF are Data Projects, which define the process of importing or exporting data. Within a project, you specify which entity you’re using, the source file, and the format - Excel, CSV, XML, or ZIP.

The import process follows a consistent pattern: select the entity, map columns, validate, process, and analyze results. Export works similarly, except you indicate which data to extract and the destination, such as Azure Blob Storage, SharePoint, or a downloadable file.

This mechanism enables the creation of repeatable, predictable processes and relieves teams that rely on up-to-date operational data.

Good data preparation

Most challenges during import stem from the quality of input data. Incorrect formats, missing values, or business inconsistencies can block the entire process. That’s why a key aspect of working with DMF is proper file preparation - with the right structures, units, and required fields.

In practice, this means not only improving files but also building awareness among teams responsible for data that its quality directly impacts the success of operations in the system.

Templates that organize work

Data Templates are a tool that significantly streamlines migrations and repeat imports. Templates group entities into logical sets - for example, for finance or warehouse areas - making it easier to maintain consistency between project stages and across environments.

It’s a simple way to standardize data work, especially appreciated by teams involved in rollouts or system maintenance.

Control and error handling

DMF provides mechanisms for monitoring task statuses and logs that allow quick identification of errors. Information on the number of processed records, execution time, and reasons for failures gives a transparent view of what happened during import or export.

In practice, this tool not only helps detect errors but also improves the entire process - especially when operations are frequent and involve large data volumes.

Automation means fewer manual operations

Recurring Data Jobs allow you to schedule cyclic tasks, such as daily exports to external systems or regular updates of reference data. Automation reduces manual operations and the risk of mistakes, while ensuring data remains current across the application ecosystem.

In conclusion

The Data Management Framework is not just a technical tool - it’s a key element of data management in D365 F&O. It enables repeatable migrations, supports integrations, and improves data quality within the organization. A well-configured DMF becomes a solid foundation for further digital transformation and efficient use of data in daily business operations.

Now is a good time to consider how organized and predictable your data processes are - because that’s where the real effectiveness of DMF begins.

Przeczytaj również:

ERP

Data Management Framework w praktyce – jak efektywnie zarządzać danymi w D365 F&O

W świecie nowoczesnych systemów ERP dane pełnią rolę fundamentu decyzji biznesowych. To od ich jakości i spójności zależy, czy procesy finansowe, logistyczne czy sprzedażowe będą działać przewidywalnie i bez zakłóceń. W Dynamics 365 Finance & Operations centralnym narzędziem wspierającym ten obszar jest Data Management Framework. Z perspektywy 7F Technology Partners DMF to jeden z tych elementów, które w praktyce pokazują, jak bardzo praca z danymi potrafi usprawnić codzienne funkcjonowanie organizacji. Aby jednak w pełni wykorzystać jego potencjał, warto zrozumieć, jak działa na poziomie operacyjnym i jakie nawyki najmocniej zwiększają jego skuteczność. Encje jako wspólny język danych DMF opiera się na Data Entities – encjach, które reprezentują konkretne obiekty biznesowe, takie jak klienci, dostawcy, produkty czy zamówienia. Dzięki temu użytkownik nie musi znać struktury bazy danych; pracuje na pojęciach, które zna z procesów. System dostarcza setki gotowych encji, ale umożliwia również tworzenie własnych, co daje dużą elastyczność i pozwala dopasować narzędzie do specyfiki firmy. W praktyce oznacza to, że nawet rozbudowane modele danych można obsługiwać w sposób ujednolicony i powtarzalny. Projekty danych w codziennym użyciu Sercem pracy z DMF są Data Projects, które definiują proces importu lub eksportu danych. W ramach projektu określamy, z jakiej encji korzystamy, jakiego używamy pliku źródłowego i jaki format będzie wykorzystany – Excel, CSV, XML lub ZIP. Proces importu przebiega według stałego schematu: wybór encji, mapowanie kolumn, walidacja, przetwarzanie i analiza wyników. Eksport działa analogicznie, z tą różnicą, że wskazujemy dane do wyciągnięcia i lokalizację docelową, np. Azure Blob Storage, SharePoint lub zwykły plik do pobrania. Taki mechanizm pozwala budować powtarzalne, przewidywalne procesy i odciążać zespoły, które na co dzień polegają na aktualnych danych operacyjnych. Dobre przygotowanie danych Większość wyzwań przy imporcie wynika z jakości danych wejściowych. Błędne formaty, brakujące wartości czy niespójności biznesowe potrafią zablokować cały proces. Dlatego kluczowym elementem pracy z DMF jest właściwe przygotowanie plików – z odpowiednimi strukturami, jednostkami i obowiązkowymi polami. W praktyce oznacza to nie tylko poprawę plików, ale również budowanie świadomości w zespołach odpowiedzialnych za dane, że ich jakość bezpośrednio wpływa na powodzenie operacji w systemie. Szablony, które porządkują pracę Data Templates to narzędzie, które znacząco usprawnia migracje i powtarzalne importy. Szablony grupują encje w logiczne zestawy – na przykład dla obszarów finansowych lub magazynowych – dzięki czemu łatwiej zachować spójność między kolejnymi etapami projektu i między środowiskami. To prosty sposób na standaryzację pracy z danymi, który szczególnie doceniają zespoły pracujące przy rolloutach lub utrzymaniu systemu. Kontrola i reakcja na błędy DMF udostępnia mechanizmy monitorowania statusów zadań oraz logi, które pozwalają szybko identyfikować błędy. Informacje o liczbie przetworzonych rekordów, czasie wykonania oraz przyczynach niepowodzeń dają transparentny obraz tego, co wydarzyło się w trakcie importu lub eksportu. W praktyce to narzędzie pozwalające nie tylko wykryć błąd, ale również usprawnić cały proces – zwłaszcza gdy operacje są wykonywane często i obejmują duże wolumeny danych. Automatyzacja, czyli mniej operacji ręcznych Recurring Data Jobs umożliwiają harmonogramowanie cyklicznych zadań, takich jak codzienne eksporty do systemów zewnętrznych czy regularne zasilanie danych referencyjnych. Automatyzacja zmniejsza liczbę ręcznych operacji i ogranicza ryzyko pomyłek, jednocześnie zapewniając aktualność danych w całym ekosystemie aplikacji. Na zakończenie Data Management Framework nie jest wyłącznie narzędziem technicznym – to kluczowy element zarządzania danymi w D365 F&O. Umożliwia powtarzalne migracje, wspiera integracje i podnosi jakość danych w organizacji. Dobrze skonfigurowany DMF staje się solidnym fundamentem dla dalszej cyfrowej transformacji i sprawnego wykorzystywania danych w codziennych operacjach biznesowych. To dobry moment, aby zastanowić się, na ile Twoje procesy pracy z danymi są uporządkowane i przewidywalne – bo właśnie tam zaczyna się realna efektywność DMF.

TomaszKempf

04 grudzień 2025

Obrazek wyróżniający dla 'Data Management Framework w praktyce – jak efektywnie zarządzać danymi w D365 F&O'