Power BI를 사용한 고급 분석: 데이터 원본 연결

게시 됨: 2022-12-02

파워 BI란?

Microsoft Power BI는 사용자가 데이터 시각화 및 대시보드와 통찰력 있는 보고서를 만드는 데 도움이 되는 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스 도구입니다.

간단한 끌어서 놓기 기능을 사용하여 데이터를 탐색하는 데 사용할 수 있는 클라우드 기반 비즈니스 인텔리전스 도구입니다. 많은 조직에서 Power BI를 사용하여 데이터 원본을 변환하고 통찰력을 시각화, 분석 및 공유합니다.

Power BI는 데스크톱 또는 서버에서 사용할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스, 파일 시스템 및 스트리밍 데이터 소스를 비롯한 다양한 데이터 소스에 연결할 수 있습니다. Power BI를 사용하여 기본 제공 커넥터에서 지원하지 않는 데이터 원본에 연결할 수도 있습니다.

많은 기업과 조직에서 비즈니스 인텔리전스를 사용하여 실시간 분석을 실행하고 보고서를 생성합니다. 이 도구는 분석 실행을 위한 센서, 장치, 소셜 미디어 소스 및 애플리케이션을 비롯한 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 데 도움이 됩니다. 또한 콘텐츠를 더 빠르게 검색하는 데 도움이 되는 앱 탐색 기능을 지원합니다. 데이터 소스에 대한 보안 연결을 제공하는 사용자 친화적인 도구입니다.

주요 특징들

  • 간소화된 분석
  • 여러 데이터 소스 연결
  • 데이터 액세스 및 보고서 생성을 위한 Power BI Desktop
  • 손쉬운 협업
  • 시맨틱 모델 지원
  • 깊은 통찰력 생성
  • 쉬운 구현 프로세스
  • 여러 Microsoft 제품 및 서비스와의 통합 지원
  • 앱 탐색 기능
  • 대화형 대시보드 구축

또한 Power BI는 다양한 데이터 원본에 연결할 수 있는 다양한 어댑터를 제공합니다. 다음은 Power BI에서 사용 가능한 데이터 원본의 간단한 목록입니다.

  • 플랫 파일
  • 데이터 베이스
  • 파워플랫폼
  • Azure 클라우드 플랫폼
  • 온라인 서비스
  • 빈 쿼리
  • Active Directory, Exchange 등과 같은 기타 데이터 소스

파일에는 JSON, XML, 텍스트 또는 CSV, PDF, Parquet, Excel 통합 문서, SharePoint 폴더 및 폴더가 포함됩니다. 데이터베이스 데이터 소스에는 IBM Db2 데이터베이스, SQL Server 데이터베이스, Impala, Google BigQuery, Amazon Redshift, Access 데이터베이스, Oracle 데이터베이스, MySQL 데이터베이스, PostgreSQL 데이터베이스, Sybase 데이터베이스 등이 포함됩니다.

마찬가지로 Power Platform 범주에는 데이터 흐름, Power BI 데이터 세트, Datamarts, Dataverse, Power BI 데이터 흐름(레거시) 및 Common Data Service(레거시)가 포함됩니다.

파일 데이터 소스 연결 시작하기

대부분의 사람, 기업 및 조직은 파일 소스에 데이터를 저장합니다. 플랫 파일은 하나의 데이터 테이블이 있는 일반적인 파일 유형 중 하나입니다. 이 파일 유형에서 각 행은 동일한 구조를 가집니다. Power BI를 사용할 때 CSV 또는 TXT 파일은 데이터 저장 및 내보내기에 사용되는 가장 일반적인 파일 유형입니다.

조직에서 사용하는 또 다른 일반적인 파일 유형은 Microsoft Excel 통합 문서입니다. 파일 데이터 원본을 연결하려면 가장 먼저 데이터를 내보내거나 저장하는 데 사용할 파일 위치를 결정해야 합니다. 로컬 파일, SharePoint 팀 사이트 또는 OneDrive와 같은 다양한 옵션 중에서 선택할 수 있습니다.

로컬에서 파일을 사용하는 경우 데이터를 Power BI로 가져올 때 도구에서 새 데이터 세트를 만듭니다. 그러나 파일을 편집할 때 로컬에 저장되므로 변경 사항이 Power BI에 반영되지 않습니다.

OneDrive를 사용하는 경우 파일을 변경하면 업데이트되고 파일이 더 동기화됩니다.

SharePoint 팀 사이트는 OneDrive와 유사하게 작동하지만 Power BI를 사용하여 조직 수준에서 작업할 때 첫 번째 선택입니다.

데이터를 저장할 위치를 결정했으면 Power BI Desktop으로 이동하여 연결 절차를 시작할 수 있습니다. Power BI Desktop을 열고 데이터 가져오기를 클릭하여 연결 프로세스를 시작합니다.

이제 화면에서 사용할 수 있는 다양한 파일 소스에서 파일을 선택합니다. 파일을 선택하고 연결을 클릭합니다. 연결 버튼을 클릭하는 순간 Power BI가 파일 로드를 시작하고 변환 프로세스를 시작합니다.

분석가를 위한 빠르고 쉬운 연결 옵션 중 하나입니다.

관계형 데이터베이스 데이터 소스 연결 시작하기

관계형 데이터베이스(SQL Server 데이터베이스 또는 Azure SQL 데이터베이스)는 조직에서 사용하는 또 다른 공통 데이터 원본입니다. SQL 데이터베이스는 비교적 사용하기 쉽고 대용량 데이터를 처리할 수 있습니다. 많은 기업에서 Power BI를 사용하여 다양한 관계형 데이터베이스에 연결합니다.

데이터 가져오기 옵션을 클릭하고 목록에서 SQL 서버를 선택하기만 하면 됩니다. SQL 서버를 선택한 후 데이터를 가져올 서버 이름과 데이터베이스를 입력해야 합니다. 고급 옵션 섹션에서 SQL 쿼리를 작성하여 전체 테이블 또는 특정 데이터를 가져올 수 있습니다.

모든 세부 정보를 입력했으면 확인을 누르고 연결하십시오.

NoSQL 데이터베이스 데이터 소스 연결 시작하기

NoSQL 데이터베이스는 일반적인 데이터베이스는 아니지만 여전히 많은 조직에서 Power BI 엔터프라이즈에서 사용합니다. NoSQL 데이터베이스를 Power BI로 가져와 보다 효율적으로 분석하고 통찰력 있는 보고서를 얻을 수 있습니다. 또한 기업은 Azure Cosmos 데이터베이스와 JSON 파일을 Power BI로 가져올 수 있습니다. 주의해야 할 유일한 것은 변환 프로세스를 시작하기 전에 데이터베이스에서 데이터를 추출하고 정규화하는 것입니다.

Power Platform 데이터 소스 연결 시작하기

Power BI는 데이터를 시각화하고 탐색하는 데 도움이 되는 비즈니스 인텔리전스 도구입니다. Power BI는 다양한 데이터 원본에 연결할 수 있으며 Power Platform과 같은 다른 도구에도 연결할 수 있습니다.

Power BI로 새 보고서를 만들면 사용할 데이터 원본 유형을 묻는 메시지가 표시됩니다. 기존 연결에서 선택하거나 새 연결을 만들 수 있습니다.

Power BI Desktop을 열고 화면에 표시되는 데이터 가져오기 옵션을 선택합니다.

Power platform을 선택하고 연결 버튼을 클릭하여 연결 프로세스를 시작합니다.

기본 데이터 소스에 연결

기본 데이터 원본에 연결하려면 먼저 Power BI Desktop에서 원본 파일 연결을 만들어야 합니다. 이 연결을 통해 데이터 창 내에서 데이터 파일에 액세스할 수 있습니다.

연결을 만든 후에는 데이터 창에서 데이터 파일을 열고 소스 파일 연결을 사용하여 데이터에 액세스할 수 있습니다. 소스 파일 연결을 사용하는 주요 이점은 데이터에 유연하게 액세스할 수 있다는 것입니다. 소스 파일 연결을 사용하여 모든 위치에서 데이터에 액세스할 수 있으며 모든 장치에서 데이터에 액세스할 수도 있습니다.

결론

Power BI는 사용자가 다양한 소스의 데이터를 연결하고, 데이터를 변환 및 분석하고, 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되는 인사이트를 얻을 수 있는 비즈니스 분석 도구 모음입니다. Power BI를 사용하여 기업과 조직은 특정 데이터 원본 또는 데이터 유형을 표시하도록 사용자 지정할 수 있는 통찰력 있는 보고서를 만들 수 있습니다.

즉, Power BI 플랫폼을 사용하여 여러 데이터 원본에 연결하고, 심층 분석을 수행하고, 더 나은 의사 결정을 위한 통찰력 있는 보고서를 생성할 수 있습니다.

Power BI는 다양한 데이터 원본에 연결할 수 있는 연결 파일 기능도 제공합니다. 위에 나열된 단계에 따라 파일, 데이터베이스, 전원 플랫폼 등을 포함한 다양한 데이터 소스에 연결합니다.

거대한 데이터베이스를 분석하는 방법, 기계 학습 모델을 구축하는 방법, 데이터 과학을 위한 마스터 Python 또는 마스터 데이터 시각화 방법을 더 잘 이해하고 싶다면 Eduonix의 라이브 데이터 과학 인증 프로그램에 가입할 수 있습니다 . 이 프로그램은 데이터 과학 및 데이터 시각화의 기본 개념을 명확하게 하는 데 도움이 됩니다.

또한 읽기: accessiBe Review – 모든 웹사이트를 위한 AI 기반 웹 접근성 도구