Microsoft Power BI로 데이터 시각화 마스터하기Microsoft Power BI

데이터 시각화는 현대 시대의 기업과 조직에 없어서는 안될 도구가 되었습니다. 이를 통해 원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하고 의사 결정 프로세스를 지원하며 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 사용 가능한 수많은 데이터 시각화 도구 중에서 Microsoft Power BI가 게임 체인저로 등장했습니다. 이 포괄적인 가이드는 사용자가 이 강력한 도구의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 지원하기 위해 Power BI의 기능, 기능 및 애플리케이션을 탐색하는 것을 목표로 합니다.

Microsoft Power BI 이해

Power BI의 배경과 진화

Microsoft Power BI는 Microsoft의 초기 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스 벤처에서 유래된 비즈니스 분석 도구 모음입니다. Excel 추가 기능에서 오늘날의 강력한 데이터 시각화 플랫폼으로 발전했습니다. 2013년에 출시된 Power BI는 사용자 친화적인 인터페이스와 다양한 데이터 소스와의 통합으로 인해 빠르게 주목을 받았습니다.

Power BI는 세 가지 기본 구성 요소로 구성됩니다.

Power BI 데스크톱

이 Windows 애플리케이션을 사용하면 사용자는 끌어서 놓기 인터페이스를 사용하여 대화형 보고서와 대시보드를 만들 수 있습니다. 이는 데이터 모델 및 시각화를 생성하기 위한 디자인 도구 역할을 합니다.

파워 BI 서비스

클라우드 기반 서비스를 통해 사용자는 보고서와 대시보드를 게시하고 공유할 수 있습니다. 웹 환경에서 협업, 콘텐츠 공유, 데이터 중심 의사결정을 위한 기능을 제공합니다.

파워 BI 모바일

이 모바일 앱은 Power BI의 범위를 확장하여 스마트폰과 태블릿에서 액세스할 수 있도록 합니다. 사용자는 이동 중에도 보고서와 대시보드를 보고 상호 작용할 수 있습니다.

Power BI의 시각화 도구 상자

Microsoft Power BI는 시각화 옵션이 포함된 포괄적인 라이브러리를 자랑하므로 다양한 업계의 전문가를 위한 다목적 도구입니다. 사용 가능한 몇 가지 주요 시각적 유형은 다음과 같습니다.

막대 차트: 데이터 범주를 비교하는 데 적합합니다.

선 그래프: 시간 경과에 따른 추세를 설명하는 데 유용합니다.

산점도: 두 변수 간의 관계를 탐색하는 데 적합합니다.

지도: 위치 기반 데이터를 위한 지리 공간적 시각 자료입니다.

테이블: 테이블 형식으로 구성된 데이터입니다.

게이지 및 카드: 주요 측정항목을 단일 값으로 표시합니다.

사용자 지정 시각적 개체: Power BI 마켓플레이스의 사용자 지정 시각적 개체를 통합하여 도구 키트를 확장합니다.

이러한 시각적 개체는 다양한 데이터 표현 요구 사항을 충족하므로 사용자는 특정 데이터 세트 및 목표에 가장 적합한 시각화 유형을 선택할 수 있습니다.Click Intelligence 의 CEO인 James Owen은 각 시각적 개체 내의 사용자 정의 옵션을 통해 사용자가 모양과 기능을 미세 조정할 수 있다고 말했습니다 .

효과적인 시각적 자료 만들기

Notiondemy 의 기술 관리자인 Natalie Kaplan은 Power BI에서 효과적인 시각적 개체를 만드는 것은 사용자 친화적인 프로세스라고 말했습니다.이는 사용자가 요구 사항에 맞게 데이터를 정리, 변환 및 모델링할 수 있는 Power BI Desktop으로 데이터를 가져오는 것부터 시작됩니다. 데이터가 준비되면 사용자는 전달하려는 통찰력을 기반으로 적절한 시각화 유형을 선택할 수 있습니다.

사용자 정의는 효과적인 데이터 시각화의 중요한 측면입니다. 사용자는 색상, 글꼴, 레이블 및 도구 설명을 조정하여 시각적 요소의 미학과 기능을 향상시킬 수 있습니다. Power BI의 사용자 인터페이스는 최소한의 디자인 경험을 가진 사용자에게도 이러한 사용자 지정을 위한 직관적인 환경을 제공합니다.

상호작용성은 또 다른 강력한 기능입니다. Power BI를 사용하면 사용자는 드릴스루 작업, 슬라이서 및 필터를 사용하여 보고서를 만들 수 있으므로 보고서 소비자는 관심 분야에 따라 데이터를 대화형으로 탐색할 수 있습니다. 이러한 상호작용은 제시된 통찰력에 대한 더 깊은 이해와 참여를 촉진합니다.

데이터 통합 ​​및 고급 기술

Or & Zon 의 창립자인 Guillaume Drew는 " Microsoft Power BI의 데이터 통합 ​​및 고급 기술은 데이터 모델링 최적화, 복잡한 데이터 변환 수행, DAX(Data Analysis Expressions) 언어 활용, 고급 분석 및 AI 통합, Power 사용에 매우 중요합니다. 데이터 정리 및 변환을 쿼리합니다.

데이터 모델링 및 관계

데이터 모델링에는 테이블 간의 관계를 생성하여 데이터를 연결하고, 교차 필터링을 활성화하고 관련 정보를 드릴링하는 작업이 포함됩니다. 서로 다른 테이블의 데이터가 시각적 개체로 결합될 수 있도록 공통 필드(키)를 사용하여 테이블 간의 관계를 정의합니다. 카디널리티의 개념(일대일, 일대다, 다대일, 다대다)과 교차 필터링이 시각적 개체에 미치는 영향을 이해합니다.

고급 데이터 변환

파워 쿼리는 피벗, 피벗 해제, 쿼리 병합, 조건부 열과 같은 고급 변환을 제공합니다. 여러 쿼리에서 재사용할 수 있는 특정 변환을 데이터에 적용하려면 파워 쿼리에서 사용자 지정 함수를 만듭니다.

DAX(데이터 분석 표현식) 언어

SUM, AVERAGE, COUNT 등과 같은 계산을 위한 DAX 함수를 알아보세요. 측정값(동적 계산)과 계산된 열(정적 계산) 간의 차이점과 각각을 언제 사용하는지 이해합니다. 연간 누계, 이동 평균, 누적 합계 등 시간에 따른 데이터를 분석하기 위해 DAX의 시간 인텔리전스 기능을 활용하세요.

고급 분석 및 AI 통합

Azure Machine Learning 또는 기타 플랫폼의 기계 학습 모델을 보고서에 통합하세요. 감정 분석, 핵심 문구 추출 등을 위한 AI 시각적 개체를 살펴보세요.

데이터 정리 및 변환을 위한 파워 쿼리

파워 쿼리를 사용하면 중복 항목을 제거하고, 누락된 값을 처리하고, 열 서식을 지정하여 데이터를 정리하고 모양을 변경할 수 있습니다. 성능을 위해 데이터 변환을 최적화하기 위한 쿼리 폴딩을 이해합니다. 쿼리 병합 및 추가: 병합 및 추가 기술을 사용하여 여러 소스 또는 테이블의 데이터를 결합합니다.

이러한 데이터 통합과 고급 기술을 Power BI 워크플로에 통합하면 더욱 정교하고 통찰력 있는 보고서와 대시보드를 만들 수 있습니다. 데이터 분석 노력의 잠재력을 최대한 활용하려면 이러한 기능을 익히는 것이 중요합니다.

고급 팁 및 모범 사례

Power BI의 고급 팁과 모범 사례는 생산성, 보고서 성능 및 전반적인 사용자 경험을 크게 향상할 수 있습니다.

Power BI 사용자 지정 시각적 개체 갤러리를 탐색하여 커뮤니티에서 만든 사용자 지정 시각적 개체를 검색 및 통합하고 시각화 옵션을 확장하세요. 표준 시각적 개체로 충족되지 않는 고유한 데이터 시각화 요구 사항이 있는 경우 사용자 지정 시각적 개체 개발을 고려하세요.

책갈피와 드릴스루 작업을 구현하여 사용자가 데이터를 직관적으로 탐색하고 탐색할 수 있는 보다 대화형 보고서를 만듭니다. 사용자가 시각적 개체 위로 마우스를 가져갈 때 추가 컨텍스트와 세부 정보를 제공하기 위해 도구 설명과 팝업을 활용합니다.

성능 분석기 도구를 사용하면 보고서의 병목 현상과 성능 문제를 식별하여 보고서를 최적화하여 더 나은 사용자 경험을 얻을 수 있습니다. 보고서와 대시보드를 지속적으로 개선하려면 사용량 지표와 사용자 피드백을 정기적으로 검토하세요.

올인올

결론적으로, Microsoft Power BI는 사용자가 데이터를 의미 있는 통찰력으로 변환할 수 있도록 지원하는 강력하고 다양한 비즈니스 인텔리전스 도구입니다. 이 문서에 설명된 포괄적인 가이드를 따르면 데이터 수집 및 모델링부터 시각화 및 고급 기술에 이르기까지 Power BI의 모든 측면에 능숙해질 수 있습니다.

지속적인 학습에 대한 헌신, 실천 및 노력을 통해 Microsoft Power BI의 잠재력을 최대한 활용하여 데이터 기반 의사 결정을 내리고 조직의 데이터 환경을 변화시키며 성공을 위한 새로운 기회를 열 수 있습니다.