과정 20778-C: Analyzing Data with Power BI

이 3일간의 강사 지도식 과정은 학생들에게 Power BI로 데이터 분석을 위한 지식 및 기술을 제공합니다.

대상 그룹 프로필

이 과정의 주요 대상 그룹은 Power BI를 사용하여 데이터를 분석해야 하는 BI 전문가입니다. 이 과정의 두 번째 대상 그룹은 기술적으로 능숙한 비즈니스 사용자입니다.

직무: 데이터 분석가

획득한 기술

  • 셀프서비스 BI 설명.
  • Power BI 제품군 설명.
  • 데이터 소스에 연결 및 데이터 모델 최적화.

필수 조건

실무 경험 이외에 이 교육에 참가하는 학생들은 다음 기술적 지식을 갖추어야 합니다.

  • Microsoft Windows 운영 체제 및 해당 핵심 기능 기초 지식.
  • 스타 및 눈송이 스키마를 포함한 Data Warehouse 스키마 토폴로지 기본 지식.
  • 루프 및 분기 등 기본 프로그래밍 개념에 노출.
  • 매출, 수익성, 재무회계 등 주요 비즈니스 우선순위에 대한 인식.
  • Microsoft Office 애플리케이션 능숙 (특히 Excel).

과정 개요

모듈 1: 셀프서비스 BI 솔루션 소개

BI(비즈니스 인텔리전스)는 최근 몇 년간 점점 일반화되는 용어입니다. 빅 데이터, 데이터 마이닝, 예측 분석, 데이터 과학 및 데이터 관리자와 함께 BI는 이제 비즈니스 용어 모음의 일부입니다. 이에 대한 추진력으로 조직은 날로 증가하는 데이터 세트에 대처해야 합니다. 기가바이트, 테라바이트 또는 페타바이트의 저장소 공간이 필요한 수백만 행을 포함하는 데이터베이스를 보유하는 것이 이제 일반적입니다. 데이터는 더는 온-프레미스 서버 방에 국한되지 않으며, 클라우드에 호스팅 되고, 타사 공급자로부터 피드를 가져오고, 공개 데이터 세트는 무료로 사용 가능하며 소셜 미디어 상호 작용으로 계속 확장되는 데이터 세트를 생성합니다.

보고 및 분석은 비즈니스에서 새로운 개념은 아니지만 5년 또는 10년 전과 비교하여 오늘날 데이터 분석을 수행하는 방법의 차이는 엄청납니다. 오늘날 조직은 과거에 수행된 것뿐만 아니라 앞으로 더 많은 것을 볼 수 있는 BI가 필요합니다. 현재 보고서를 수집하고 작성하기 위한 엄청난 양의 데이터가 있습니다. 또한 가장 최근의 수치를 제공하는 데이터에 대한 필요성이 증가하고 있음으로 기업은 시장과 산업의 변화 추세에 더 빠르게 대응할 수 있습니다. 소비자 수요가 있는 곳에서 제품 및 서비스를 제공하기 위해 빠른 대응과 단기 추세를 예측할 수 있는 이러한 기업은 현대의 경쟁이 치열한 세상에서 생존할 가능성이 가장 높습니다. 빅 데이터가 증가함에 따라 데이터를 가져와 다양한 정보에서 중요한 포인트를 찾을 수 있는 데이터 분석가의 필요성이 증가하고 있습니다.

단원

  • Business Intelligence 소개
  • 데이터 분석 소개
  • 데이터 시각화 소개
  • 셀프서비스 BI 개요
  • 셀프서비스 BI 고려 사항
  • 셀프서비스 BI 용 Microsoft 도구

랩 : 엔터프라이즈 BI 솔루션 살펴보기

  • 보고서 보기
  • Power BI 보고서 생성
  • Power BI 대시보드 생성

본 모듈을 완료하면 학생들은 다음을 수행할 수 있습니다:

  • BI의 추세 설명.
  • Power BI의 데이터 분석 프로세스 설명.
  • Power BI의 주요 시각화 사용.
  • 셀프서비스 BI의 이론적 근거 설명.
  • 셀프서비스 BI 고려 사항 설명.
  • Microsoft 제품을 사용한 BI 솔루션 구현 방법 이해.

모듈 2: Power BI 소개

셀프서비스 비즈니스 인텔리전스(BI)는 사용자가 보고서 개발자에게 의존하지 않고 보고서 생성, 데이터 처리, 분석 수행 등을 할 수 있게 되어 인기가 급상승했습니다. 셀프서비스 BI 추세는 최근 몇 년 동안 많은 기능이 개선된 Excel 및 Power BI를 개선하려는 Microsoft의 노력 덕분입니다. 그러나 Microsoft가 Excel에 추가한 4가지 강력한 도구인 Power Pivot, Power View, Power Query 및 Power Map을 사용하여 심층적인 데이터 분석이 가능하지만 Excel 인터페이스에 완전히 통합되지 않았습니다. 대신 별도 윈도우에 존재합니다. 이와 더불어 동료에게 보고서 공유를 위해 SharePoint에 게시 작업이 복잡하여 시간이 오래걸리는 작업이 되었습니다.

Power BI를 사용하면 간단한 통합 사용자 인터페이스로 복잡한 문제와 장애물을 제거하고 클라우드 기반 또는 온-프레미스 포털에 빠르게 게시하여 보고서를 쉽게 공유할 수 있습니다. 이 모듈에서는 Power BI를 소개하고 정교한 데이터의 시각화를 빠르게 생성 및 게시할 수 있는 기능을 살펴봅니다.

단원

  • Power BI
  • Power BI 서비스

랩 : Power BI 대시보드 생성

  • Power BI 데이터에 연결
  • Power BI 대시보드 생성

본 모듈을 완료하면 학생들은 다음을 수행할 수 있습니다:

  • Power BI Desktop 앱을 사용한 보고서 개발.
  • 보고서 항목을 사용하여 Power BI 포털에 대시 보드 생성.
  • 라이선싱 및 테넌트 관리를 포함한 Power BI 서비스 구성 요소 이해.

모듈 3: Power BI 데이터

Power BI는 보고서 작성에 대해 간단한 접근 방식과 보고서 개발자 종속성 또는 Microsoft SharePoint 없이도 대시보드 생성 및 공유 가능한 기능을 제공합니다. Microsoft Excel은 셀프서비스 스타일로 작업하는 데이터 분석가가 오랫동안 선택해온 도구입니다. 그러나 Excel에서는 SharePoint를 사용하지 않거나 빠르게 쓸모가 없게 되거나 소스 제어 외부에 있는 스프레드시트 복사본을 다수 생성하지 않고는 보고서를 빠르고 쉽게 공유하는 방법을 제공하지 않습니다.

최근에 강력한 도구인 Power View, Power Query (Excel 2016에서 얻기 & 변환으로 알려진) 및 Power Pivot이 Excel에 추가되었습니다. Power Bi는 이러한 많은 파워를 Power BI Desktop의 형태로 통합 환경에서 제공합니다. 이전에는 Excel 사용자는 여러 가지 파워 도구 간 전환이 필요하여 불편했지만 Power BI Desktop에서는 도구를 하나로 합쳤습니다. 즉 Power BI는 데이터 분석 및 공유를 위해 급속도로 확실한 선택이 되고 있습니다. 그러나 분석자들은 당분간 Excel로 작업을 계속할 것입니다. Power BI는 Excel 및 많은 다른 데이터 원본과 같이 사용 가능합니다. 이 기능을 사용하면 조합된 소스 데이터를 사용하여 보고서를 빨리 작성하여 Power BI에 파워를 더할 수 있습니다.

단원

  • Power BI의 데이터 원본으로 Excel 사용
  • Power BI 데이터 모델
  • Power BI의 데이터 원본으로 데이터베이스 사용
  • Power BI 서비스

랩 : Power BI로 데이터 가져오기

  • Power BI로 Excel 파일 가져오기
  • Excel 파일에서 보고서 보기

본 모듈을 완료하면 학생들은 다음을 수행할 수 있습니다:

  • 데이터 모델 설명 및 모델 내에서 데이터 최적화 방법을 앎.
  • Excel 파일에 연결 및 데이터 가져오기.
  • R 스크립트 데이터 커넥터로 온-프레미스 & 클라우드 SQL Server 데이터베이스를 데이터 원본으로 사용.
  • Power BI 서비스 기능 이점 이용.
  • Q&A를 사용하여 자연어 쿼리 언어로 질문 및 앱 생성.

모듈 4: 데이터 쉐이핑 및 결합

Power BI Desktop은 시각적, 대화형 보고서 및 대시보드 생성을 위한 셀프서비스 솔루션을 제공합니다. 사용자는 다양한 데이터 원본에 연결하여 온-프레미스 데이터베이스, SaaS (Software as a Solution) 공급자, 클라우드 기반 서비스 및 Microsoft Excel과 같은 로컬 파일의 데이터를 하나의 보고서로 결합할 수 있습니다. Power BI 보고서 및 대시보드의 장점은 보고서를 빠르게 빌드하는 기능을 통해 데이터를 게시하여 시각적으로 밝혀진 클러스터, 이상값 및 데이터 패턴을 즉시 읽을 수 있습니다. 이를 위해 각 보고서에는 시각화에 바로 추가할 수 있는 테이블과 열로 구성된 데이터 세트가 있어야 합니다. 데이터는 관련된 통화 형식이어야 하며, 숫자는 올바른 소수점 이하 자릿수를 가져야 하고 추가 열 및 측정값이 필요할 수 있으며 데이터를 여러 테이블에서 결합해야 합니다. Power BI Desktop을 사용하면 데이터 형성을 위해 강력한 기본 제공 도구를 사용하여 이 모든 작업을 할 수 있습니다. 이 모듈에서는 데이터 준비와 데이터를 보고에서 이용할 수 있는 형태로 변환하는 데 사용 가능한 도구를 소개합니다.

단원

  • Power BI Desktop 쿼리
  • 데이터 형성
  • 데이터 결합

랩 : 데이터 형성 및 결합

  • Power BI 데이터 형성
  • Power BI 데이터 결합

본 모듈을 완료하면 학생들은 다음을 수행할 수 있습니다:

  • Power BI에서 다양한 쿼리 편집 작업 수행.
  • 서식 지정 및 변형을 사용하여 데이터 형성.
  • 데이터 세트의 테이블에서 데이터 결합.

모듈 5: 데이터 모델링

Microsoft Power BI는 시각적으로 놀라운 대화형 보고서 및 대시보드를 빠르게 만들 수 있기 때문에 셀프서비스 BI 세계에서 명성을 얻고 있습니다. Power BI는 광범위한 소스의 데이터를 단일 데이터 세트로 결합한 다음 해당 데이터를 사용하여 응집력 있는 보고서를 작성하는 간단한 방법을 제공합니다. 이 모듈에서는 시각화의 배경을 다루고 데이터 형성 및 향상을 위해 제공되는 기술과 기능을 살펴봅니다. 자동 관계 생성, 방대한 DAX 함수 라이브러리 및 계산된 열, 테이블 및 측정값을 빠르게 추가하는 기능을 사용하면 데이터에서 숨겨진 통찰력을 찾는 데 도움이 되며 Power BI로 매력적인 보고서를 작성하는 방법을 알 수 있습니다.

단원

  • 관계
  • DAX 쿼리
  • 계산 및 측정

랩 : 데이터 모델링

  • 관계 생성
  • 계산

본 모듈을 완료하면 학생들은 다음을 수행할 수 있습니다:

  • 데이터 테이블 간 관계 설명.
  • DAX 구문 이해 및 DAX 함수를 사용한 데이터 세트 향상.
  • 계산된 열, 계산된 테이블 및 측정값 생성.

모듈 6: 대화형 데이터 시각화

셀프서비스 비즈니스 인텔리전스(BI)는 조직에서 점점 인기를 얻고 있습니다. 이 접근 방식을 통해 비즈니스 사용자는 전용 보고서 개발자에게 의존하지 않고 회사 데이터에 액세스하고 보고서 및 KPI (핵심 성과 지표)를 만들고 공유할 수 있습니다. 비즈니스 사용자는 Microsoft Power BI 도구 제품군을 사용하여 다양한 데이터 소스에 연결할 수 있습니다. 여기에는 주요 산업 표준 데이터베이스, Microsoft 클라우드 기반 서비스 (Microsoft Azure SQL Database, Azure Data Lake 및 Azure Machine Learning), Microsoft Excel 및 다른 파일 및 Microsoft Bing, Facebook 및 MailChimp와 같은 Saas (Software as a Service) 공급자가 포함됩니다. 유연성과 시각적으로 뛰어난 대화형 대시보드를 생성할 수 있는 기능을 조합한 Power BI는 사용자에게 셀프서비스 BI 솔루션을 제공해야 하는 모든 조직에 확실한 선택이 됩니다.

단원

  • Power BI 보고서 생성
  • Power BI 솔루션 관리

랩 : Power BI 보고서 생성

  • Power BI 데이터에 연결
  • Power BI 보고서 구축
  • Power BI 대시보드 생성

본 모듈을 완료하면 학생들은 다음을 수행할 수 있습니다:

  • Power BI Desktop을 사용한 대화형 데이터 시각화 생성.
  • Power BI 솔루션 관리.

모듈 7: 직접 연결

Power BI 서비스는 Azure SQL Database, Azure SQL Data Warehouse, Spark on Azure HDInsight와 같은 빅 데이터 소스 및 SQL Server Analysis Services에 실시간 직접 연결을 지원합니다. DirectQuery는 데이터를 조각내거나 시각화에 다른 필드를 추가할 때마다 새로운 쿼리가 데이터 원본에 직접 발행되는 것을 의미합니다. Power BI는 다차원 모드에서 실행되는 SQL Server Analysis Services 모델과 함께 작동하므로 보고서 및 대시보드에서 OLAP 큐브 및 모델을 사용할 수 있습니다. 클라우드에서 Power BI 서비스 및 온-프레미스 SQL Server Analysis Services 구현을 사용하는 것은 중요하지 않으며 온-프레미스 데이터 게이트웨이를 통해 클라우드 및 온-프레미스 데이터 서버 간 실시간 연결이 가능합니다.

단원

  • 클라우드 데이터
  • Analysis Services에 연결

랩 : 직접 연결

  • Power BI에 직접 연결

본 모듈을 완료하면 학생들은 다음을 수행할 수 있습니다:

  • Power BI 데이터 직접 연결을 사용하여 Azure SQL Database 및 Azure SQL Data Warehouse에서 데이터 액세스
  • Power BI 데이터 직접 연결을 사용하여 Hadoop 등 빅 데이터 원본에서 데이터 액세스.
  • Power BI with SQL Server Analysis Services 사용.
  • 다차원 모드에서 실행되는 Analysis Services 모델 사용.

모듈 8: Power BI로 개발

Power BI API는 REST 기반 API이며 개발자가 Power BI에서 프로그래밍을 통해 데이터 세트, 테이블 및 행을 액세스하는 데 사용합니다. 이 API를 사용하여 애플리케이션의 데이터를 Power BI로 푸시하고 Power BI 시각화를 애플리케이션에 통합합니다. 애플리케이션, Power BI 대시보드 및 보고서에 사용자 지정 시각적 객체를 추가할 수도 있습니다.

이 모듈에서는 Power BI API를 사용하여 애플리케이션에 콘텐츠를 삽입하는 방법과 보고서에서 사용자 지정 시각적 객체를 사용하는 방법을 학습합니다.

단원

  • Power BI API
  • 사용자 지정 시각적 객체

랩 : 마켓플레이스 시각화 사용

  • 사용자 지정 시각화 사용

본 모듈을 완료하면 학생들은 다음을 수행할 수 있습니다:

  • Power BI 개발자 API 설명.
  • 사용자 지정 시각화 생성 단계 나열.
  • Power BI 보고서에서 사용하기 위해 사용자 지정 시각적 객체를 Power BI로 가져오기.

모듈 9: Power BI Mobile

Power BI Mobile 앱을 통해 iOS(iPad, iPhone, iPod Touch, Apple Watch), Android Phone 또는 태블릿 및 Windows 10 기기를 포함한 모바일 장치에서 Power BI 정보를 액세스 및 사용할 수 있습니다. 이는 잠재적으로 Power BI Desktop 및 Power BI 서비스에서 생성된 Power BI 보고서 및 Power BI 대시보드를 언제 어디서나 사용할 수 있음을 의미합니다.

Power BI 보고서 및 대시보드는 수정 없이 모바일 장치에서 작동하도록 설계되었습니다. 그러나 모바일 장치에 표시할 최적화된 특정 보고서 및 보고서 레이아웃 생성도 가능합니다. Power BI Mobile 앱은 대시보드의 공유 및 주석을 지원하며 네트워크에 연결되어 있지 않아도 모바일 기기에서 Power BI 데이터를 사용할 수 있습니다. Power BI 경고 및 알림은 또한 모바일 기기를 포함한 Power BI 서비스 전체에서 작동합니다.

단원

  • Power BI Mobile 앱
  • Power BI Mobile 앱 사용

본 모듈을 완료하면 학생들은 다음을 수행할 수 있습니다:

  • 모바일 기기용 대시보드 및 보고서 생성.
  • Power BI Mobile 앱 사용.