안녕하세요.
데이터 산업이 점점 커지면서, 자연스럽게 BI(Business Intelligence)에 대한 관심도 높아지고 있습니다.
이번 시간에는 BI 개념 및 Power BI에 대한 전반적인 개요에 대해 설명드리고자 합니다.
BI 정의
BI(Business Intelligence)란, 기업이 데이터를 분석하여 얻은 정보를 바탕으로 "비즈니스 의사 결정"을 지원하는 동시에
효율적인 기업 운영을 가능하게 하는 일련의 프로세스, 기술을 의미합니다.
즉, 데이터를 수집/분석/시각화를 하여 "전략적 및 운영적 의사 결정"에 필요한 실행 가능한 인사이트를 도출하는 과정이라고 할 수 있습니다.
BI 구성 요소
1. 데이터 수집 관리
● 다양한 Data Source을 수집하고 체계적으로 저장, 관리 합니다.
2. 데이터 분석
● 수집, 관리된 데이터를 분석하여 내제되어 있는 패턴, 관계를 파악합니다.
● 주로 데이터 마이닝, 통계 분석 등의 기법이 사용됩니다.
3. 데이터 시각화
● 분석 결과를 차트, 그래프, 대시보드 등을 활용하여 시각적으로 표현합니다.
● 이를 통해 사용자는 데이터에 내제되어 있는 패턴, 관계를 쉽게 이해하고 분석 결과를 파악할 수 있습니다.
4. 의사 결정 지원
● 분석 결과를 기반으로 "전략적 및 운영적 의사 결정"을 지원합니다.
● Ex) 판매 부진 원인을 분석하여 판매 전략을 개선
5. 지속적인 프로세스
● 지속적으로 데이터를 분석하고 결과를 검토하여 비즈니스 프로세스를 개선하고
의사 결정을 지원하는 순환 과정입니다.
BI 중요성
1. 데이터 기반 의사 결정
● BI는 데이터 기반의 객관적인 의사 결정을 가능하게 하며 주관적인 의사 결정의 위험을 줄여줍니다.
2. 비즈니스 성과 향상
● 효율적인 의사 결정과 운영 개선을 통해 비즈니스 성과를 향상시킬 수 있습니다.
3. 경쟁 우위 확보
● 경쟁 환경에서 시장 동향을 파악하고 고객의 요구를 충족하는 전략을 수립하는데 도움을 주기에
경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
4. 운영 효율성 증대
● 분석 결과를 통해 비효율적인 부분을 파악하고, 이 점을 개선하여 운영 효율성을 높일 수 있습니다.
5. 시각화 기반 소통 강화
● BI 시스템은 분석 결과를 시각적으로 표현하여 팀원 간의 정보 공유/협업을 용이하게 합니다.
Power BI 소개
많은 BI 툴이 있지만 저는 그 중에서 "Power BI"라는 툴을 소개드리고자 합니다.
Microsoft에서 제공하는 BI(Business Intelligence) 도구이며
다양한 데이터 소스를 연결해 시각화하고, 대시보드 및 리포트를 통해서
인사이트를 도출할 수 있도록 돕는 데이터 분석, 시각화 도구입니다.
Power BI 주요 기능
1. 데이터 연결
● Excel, SQL Server, Azure, API 등의 다양한 소스에 연결이 가능합니다.
● 실시간 데이터 스트리밍 또한 지원합니다.
2. 데이터 모델링
● DAX(Data Analysis Expressions) 언어를 통해 복잡한 계산을 수행합니다.
● 관계형 모델 설계가 가능합니다.
3. 시각화
● 다양한 그래프, 차트, KPI, 맵 등을 지원합니다.
● 사용자가 커스터마이즈 가능한 대시보드 또한 제공합니다.
4. 공유 및 협업
● Power BI Service을 통해 온라인으로 리포트 공유가 가능합니다.
● Power BI App이나 Microsoft Teams, Sharepoint와 통합이 가능합니다.
5. 자동화 및 경고 기능
● 특정 조건 충족 시 알림 설정이 가능합니다.
● 예약된 데이터 새로고침 및 배포 자동화가 가능합니다.
Power BI 강점
1. 친화적인 인터페이스
● Excel 사용자에게 익숙한 UI/UX
● Drag & Drop 방식의 시각화
● 코딩 없이 대부분의 기능 활용이 가능합니다.
2. 강력한 데이터 처리 능력
● DAX(Data Analysis Expressions) : 고급 계산 및 집계 언어 지원
● PowerQuery : 데이터 전처리 및 변환 자동화 언어 지원
● 복잡한 데이터 모델도 효율적으로 구축 가능합니다.
3. 광범위한 데이터 소스 연결
● Excel, CSV, SQL Server, Oracle, SAP, Google Analytics, MS Fabric, Power Apps 등 100개 이상 지원합니다.
● 실시간 스트리밍 데이터도 수집 가능합니다.(IoT 센서, 웹 로그 등)
4. 강력한 시각화 기능
● 기본 제공되는 다양한 차트, KPI, 맵, 사용자 정의 시각화를 지원합니다.
● Microsoft 앱 마켓에서 무료 시각화 추가 기능을 보유합니다.
● 사용자 정의 테마, 조건부 서식, Drill-through 또한 지원합니다.
※ Drill-through : 보고서 페이지에서 특정 데이터 요소를 클릭하여 해당 요소에 대한 상세 정보를 담고 있는 다른 페이지로 이동하는 기능
5. 보고서 공유 및 협업 용이
● Power BI Service을 통해 웹에서 보고서 공유가 가능합니다.
● 권한 기반 공유, 팀 단위 협업을 지원합니다.
● 스마트폰, 태블릿에서도 리포트 확인이 가능합니다.(Power BI Mobile)
6. Microsoft 제품군 통합성
● Excel, Azure, Teams, Sharepoint, OneDrive와 원할하게 연동이 가능합니다.
● Office 365 사용자라면 별도의 계정 없이 연동이 가능합니다.
● Azure AI 서비스와 통합되어 예측 분석이 가능합니다.
7. 비용 효율성
● Power BI Desktop : 무료
● Power BI Pro : 사용자 당 월 약 10달러
● 중소기업 ~ 대기업까지 다양한 요금제를 지원합니다.
8. 보안 및 거버넌스 기능 강화
● 행 수준 보안(Row-Level Security)을 지원합니다.
● Microsoft의 보안 인프라를 기반합니다.
● 데이터 민감도 라벨링, 감사 로그 등을 지원합니다.
PowerQuery 소개
Power BI에 사용할 수 있는 언어 중 하나로, 데이터를 수집, 정리, 변환하는 데 사용되는 강력한 데이터 도구입니다.
복잡한 코딩 없이, 직관적인 인터페이스를 통해 다양한 데이터 소스를 불러오고,
이를 정제하여 분석에 적합한 형태로 바꿀 수 있습니다.
Power BI, Excel, MS Dataverse 등에서 공통적으로 사용되며 Power BI에서는 "쿼리 편집기"라고도 불립니다.
PowerQuery 주요 기능
1. 데이터 가져오기
● Excel, SQL Server, Web, CSV, JSON 등 다양한 데이터 소스와 연결할 수 있습니다.
2. 필터링
● 원하는 조건으로 행이나 열을 필터링할 수 있습니다.
3. 정렬 및 그룹화
● 특정 기준으로 데이터를 정렬하거나 그룹화를 할 수 있습니다.
4. 열 추가/삭제
● 새로운 열을 개선하거나 불필요한 열을 제거할 수 있습니다.
5. 병합/결합
● 두 개 이상의 테이블을 병합하거나 추가할 수 있습니다.
6. 피벗/피벗 해제
● 행과 열을 전환하여 원하는 형태로 변경할 수 있습니다.
7. 형식 변경
● 숫자, 날짜, 텍스트 등 데이터 형식을 변경할 수 있습니다.
8. 단계별 기록
● 모든 작업이 순서대로 기록되어 언제든지 되돌릴 수 있습니다.
DAX 소개
DAX는, Data Analysis Expressions의 약자로,
Power BI, Excel의 Power Pivot 등에서 사용되는 수식 언어입니다.
엑셀 수식과 비슷하게 생겼으나, 데이터 모델레 특화된 분석 기능을 제공합니다.
DAX 주요 기능
1. 계산 열
● 기존 열을 기반으로 새로운 열을 생성할 때 사용할 수 있습니다.
2. 측정값(Measure)
● 집계용 계산값(합계, 평균) 등을 만들 때 사용할 수 있습니다.
3. 필터링 함수
● 조건을 걸어 특정 데이터만 계산되게 할 수 있습니다.
4. 시간 지능 함수
● 누적 합계, 전월 대비, 전년 대비 등 시간 기준 분석이 가능합니다.
5. 관계 기반 계산
● 테이블 간 관계를 활용해 데이터 연산이 가능합니다.
대표적인 DAX 함수
| 유형 | 집계 | 예시 | 설명 |
| 집계 | SUM, AVERAGE, COUNTROWS | SUM(판매[매출]) | 총 매출 합계 계산 |
| 논리 | IF, SWITCH | IF(판매[매출]>1000, "우수", "보통" | 조건 분기 |
| 필터 | CALCULATE, FILTER | CALCULATE(SUM([매출]), 제품[카테고리]="A") | 특정 조건의 매출 합계 |
| 시간 지능 | TOTALYTD, SAMEPERIODLASTYEAR | TOTALYTD(SUM(매출), 날짜[날짜]) | 연간 누계 매출 |
| 관계 | RELATED, USERELATIONSHIP | RELATED(고객[지역]) | 관계된 테이블의 열 참조 |
예시 시나리오
"전월 대비 매출 증감률"을 구하고 싶을 때는?
매출_전월비 =
VAR 현재월매출 = SUM(판매[매출])
VAR 전월매출 = CALCULATE(SUM(판매[매출]), DATEADD(달력[날짜], -1, MONTH))
RETURN
DIVIDE(현재월매출 – 전월매출, 전월매출)
PowerQuery, DAX 차이점
| 구분 | PowerQuery | DAX |
| 위치 | 데이터 불러올 때 | 시각화/모델링 단계 |
| 언어 | M 언어 | DAX 언어 |
| 용도 | 데이터 정제/변환 | 분석용 계산 |
| 실행 시점 | 데이터 로드 전 | 데이터 로드 후 (모델 위) |
이상으로 설명을 마치겠습니다.
감사합니다 :)
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