Power BI 구현 계획: 감사 및 모니터링

참고 항목

이 문서는 Power BI 구현 계획 시리즈의 일부를 구성합니다. 이 시리즈는 주로 Microsoft Fabric 내의 Power BI 워크로드에 중점을 둡니다. 시리즈에 대한 소개는 Power BI 구현 계획을 참조하세요.

이 문서에서는 Power BI 감사 및 모니터링 문서를 소개합니다. 이러한 문서는 여러 대상 그룹을 대상으로 합니다.

• Power BI 관리자: 조직의 Power BI를 감독할 책임이 있는 관리자입니다. Power BI 관리자는 정보 보안 및 기타 관련 팀과 협업해서 작업해야 합니다.
• 우수성 센터, IT 및 BI 팀: Power BI를 감독할 책임도 있는 팀입니다. Power BI 관리자, 정보 보안 팀 및 기타 관련 팀과 공동 작업해야 하는 경우가 있을 수 있습니다.
• 콘텐츠 작성자 및 작업 영역 관리자: 자신이 만들고 게시하고 조직의 다른 사람들과 공유한 콘텐츠의 사용 및 채택을 이해해야 하는 사용자입니다.

감사와 모니터링이라는 용어는 밀접하게 연관되어 있습니다.

• 감사: 시스템, 사용자 작업, 관련 프로세스를 이해하기 위해 하는 작업입니다. 감사 활동은 수동, 자동화 또는 조합일 수 있습니다. 감사 프로세스는 한 가지 특정 측면(예: 작업 영역에 대한 감사 보안)에 중점을 둘 수 있습니다. 또는 데이터를 분석하고 조치를 취할 수 있도록 데이터를 추출, 저장, 변환하는 엔드투엔드 감사 솔루션을 참조할 수도 있습니다.
• 모니터링: 현재 상황을 알려주는 지속적인 작업입니다. 모니터링에는 일반적으로 경고 및 자동화가 포함되지만 경우에 따라 모니터링이 수동으로 수행됩니다. 감사하도록 선택한 프로세스에 대해 모니터링을 설정할 수 있습니다(예: 특정 테넌트 설정이 변경될 때 알림).

이 감사 및 모니터링 문서 시리즈의 기본 목적은 Power BI 구현을 감독하고 관리하기 위해 Power BI가 사용되는 방법을 이해하는 데 도움을 주는 것입니다.

문제 해결 및 성능 조정은 데이터 자산 감사 및 모니터링의 중요한 구성 요소입니다. 그러나 심층적인 성능 조정 지침을 제공하는 것은 이 문서의 목표가 아닙니다. 또한 이 문서는 개발자가 사용할 수 있는 모든 옵션에 대한 완전한 참조를 제공하기 위한 것이 아닙니다.

Important

감사 및 모니터링 기능의 향후 개선 사항에 대해 알아보려면 Power BI 릴리스 계획을 면밀히 따르는 것이 좋습니다.

감사 및 모니터링의 가치

감사에서 생성된 데이터는 여러 가지 이유로 매우 유용합니다. 대부분의 사람들은 감사를 감독 및 제어 기능으로 생각합니다. 이는 사실이지만 사용자 환경을 개선하기 위해 데이터를 감사할 수도 있습니다.

이 문서에서는 감사 데이터를 사용할 수 있는 몇 가지 유용한 방법을 설명합니다.

채택 활동 분석

Fabric 채택 로드맵에 설명된 대로 채택은 단순히 기술을 정기적으로 사용하는 것만이 아니며 이를 효과적으로 사용하는 것도 중요합니다. Power BI와 같은 기술 채택은 세 가지 상호 연관된 관점에서 고려할 수 있습니다.

• 조직 채택: Power BI 거버넌스의 효율성입니다. 또한 BI(비즈니스 인텔리전스) 활동을 지원하고 사용하도록 설정하는 데이터 관리 실행을 의미합니다.
• 사용자 채택: Power BI 소비자와 작성자가 지속적으로 지식을 늘리는 정도를 나타냅니다. Power BI를 적극적으로 사용하고 있는지와 효과적인 방식으로 사용하고 있는지가 중요합니다.
• 솔루션 채택: 개별 요구 사항 및 배포된 Power BI 항목(예: 의미 체계 모델(이전에는 데이터 세트라고 함) 및 보고서)에 대해 달성된 영향과 비즈니스 가치입니다.

모든 유형의 감사 데이터는 채택의 각 측면을 개선하는 조치를 평가하고 기여하기 위해 다양한 방법으로 사용될 수 있습니다.

사용 패턴 이해

사용 패턴 분석은 주로 Power BI 테넌트에서 발생하는 사용자 작업을 이해하는 것입니다.

실제 사용자 행동이 기대치를 충족하는지 여부를 지원하는 데이터가 있으면 도움이 됩니다. 예를 들어 관리자는 일련의 보고서가 중요하다고 생각하는 반면 감사 데이터를 보면 해당 보고서에 정기적으로 액세스하지 않는 것으로 나타날 수 있습니다.

Important

아직 사용자 활동 데이터를 추출하고 저장하고 있지 않다면 이를 긴급한 우선 순위로 지정하세요. 엔드투엔드 감사 솔루션을 구축할 준비가 되지 않은 경우에도 모든 활동 로그 데이터를 추출하고 저장하고 있는지 확인하세요. 관련된 결정과 활동, 데이터를 얻는 다양한 방법에 대한 자세한 내용은 사용자 활동 데이터에 액세스를 참조하세요.

다음 섹션에서는 이해해야 할 가장 일반적인 사용 패턴 중 일부를 설명합니다.

콘텐츠 사용량

콘텐츠가 어느 정도 사용되는지 이해하는 것이 중요합니다. 질문할 수 있는 질문 유형은 다음과 같습니다.

• 가장 자주 조회되는 콘텐츠는 무엇인가요?
• 가장 많은 사용자가 조회하는 콘텐츠는 무엇인가요?
• 사용 패턴에 따라 가장 중요한 것으로 간주되는 콘텐츠(따라서 조직에 필수적인 콘텐츠)는 무엇인가요?
• 경영진 및 선임 경영진이 자주 사용하는 콘텐츠는 무엇인가요?
• 중요한 사용자 대상의 높은 사용량 또는 사용량으로 인해 가장 높은 안정성과 지원이 필요한 콘텐츠는 무엇인가요?
• 사용 패턴에 따라 어떤 콘텐츠를 승인(인증 또는 승격)해야 하나요?
• 보증되는 콘텐츠의 비율(인증 또는 승격)은 얼마인가요?
• 인증되지 않은 보고서의 보고서 조회수가 높은가요?
• 일관되게 사용되는 콘텐츠와 산발적으로 사용되는 콘텐츠는 무엇인가요?
• 어떤 콘텐츠가 가장 자주, 언제, 어떤 사용자에 의해 업데이트되나요?
• 사용 중단될 가능성이 있어 사용되지 않는 콘텐츠는 무엇인가요? (데이터 자산 인벤토리 생성에 대한 자세한 내용은 테넌트 인벤토리 데이터에 액세스를 참조하세요.)
• 보고서를 보는 데 어떤 유형의 디바이스가 사용되나요?
• 문제를 발생시키는 예기치 않은 또는 불규칙한 사용 패턴이 있나요?

사용자 활동

가장 활동적인 사용자를 이해하는 것이 유용합니다. 질문할 수 있는 질문 유형은 다음과 같습니다.

• 가장 활동적인 콘텐츠 소비자는 누구인가요?
• 가장 활동적인 콘텐츠 작성자는 누구인가요?
• 가장 많은 콘텐츠를 게시하는 콘텐츠 작성자는 누구인가요?
• 가장 많은 콘텐츠 소비자가 사용하는 콘텐츠를 게시하는 콘텐츠 작성자는 누구인가요?
• 고유한(라이선스가 있는) 사용자는 몇 명인가요? 활성 상태인 사용자의 비율은 얼마인가요?
• Power BI Pro 또는 PPU(Power BI Premium Per User) 라이선스가 할당되었지만 해당 라이선스를 적극적으로 사용하지 않는 콘텐츠 작성자가 있나요?
• 가장 활동적인 사용자는 Power BI 챔피언 네트워크의 멤버인가요?

팁

분석 보고의 경우 데이터 모델에 분류를 추가하여 사용 수준에 따라 사용자를 분석하거나 사용 수준에 따라 콘텐츠를 분석하는 것이 중요합니다. 자세한 내용은 분류 만들기를 참조하세요.

Power BI 활동 로그에 대한 자세한 내용은 사용자 활동 데이터에 액세스를 참조하세요. 사전 작성된 보고서에 대한 자세한 내용은 관리자 모니터링 작업 영역이란?을 참조하세요.

게시된 항목 이해

Power BI 테넌트에 존재하는 콘텐츠의 인벤토리를 보유하는 것이 도움이 됩니다. 이전 섹션은 사용자 활동에 관한 것인 반면 이 섹션은 테넌트 인벤토리에 관한 것입니다.

테넌트 인벤토리는 특정 시점의 메타데이터 스냅샷입니다. 여기에는 Power BI 서비스에 게시된 내용이 설명되어 있으며 모든 작업 영역, 모든 보고서, 모든 의미 체계 모델 등의 인벤토리가 포함되어 있습니다. 또한 데이터 원본에 대한 메타데이터나 게이트웨이 및 용량과 같은 지원 리소스가 포함될 수도 있습니다.

테넌트 인벤토리는 다음 작업에 유용합니다.

• 보유한 콘텐츠의 양과 위치 이해: 테넌트 인벤토리에는 게시된 모든 항목이 포함되어 있으므로 해당 시점의 전체 인벤토리를 나타냅니다. 이를 사용하여 콘텐츠가 게시된 위치와 해당 종속성 및 계보를 식별할 수 있습니다.
• 의미 체계 모델과 보고서의 비율 검사: 테넌트 인벤토리의 계보 정보를 사용하여 데이터 재사용이 발생하는 정도를 결정할 수 있습니다. 예를 들어 중복된 의미 체계 모델이 여러 개 발견되면 공유 의미 체계 모델에 대한 사용자 교육을 정당화할 수 있습니다. 의미 체계 모델 수를 줄이기 위한 통합 프로젝트가 타당하다고 결정할 수도 있습니다.
• 특정 시점 간의 추세 이해: 여러 스냅샷을 비교하여 추세를 파악할 수 있습니다. 예를 들어 매달 수많은 새 항목이 게시되는 것을 확인할 수 있습니다. 또는 사용자가 수정할 때마다 새 보고서(보고서 이름이 다름)를 다시 게시하는 것을 발견할 수도 있습니다. 이러한 유형의 발견을 통해 사용자 교육을 개선해야 합니다.
• 사용자 권한을 면밀히 조사: 사용자 권한이 할당되는 방식에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 어떤 사용자가 어떤 콘텐츠에 액세스할 수 있는지 정기적으로 분석할 수 있습니다. 자산 초과 공유가 발생하는지 여부를 확인하기 위해 추가 조사를 수행할 수 있습니다. 수행할 수 있는 한 가지 방법은 특정 민감도 레이블(예: 매우 제한됨)을 많은 수의 사용자 권한 할당과 연관시키는 것입니다.
• 계보를 이해하고 자주 사용되는 데이터 원본 및 게이트웨이 찾기: 테넌트 인벤토리의 계보 정보를 사용자 활동과 연관시켜 가장 자주 사용되는 데이터 원본 및 게이트웨이를 식별할 수 있습니다.
• 사용하지 않는 콘텐츠 찾기: 테넌트 인벤토리를 활동 로그와 비교하여 사용되지 않거나 활용도가 낮은 콘텐츠를 찾을 수 있습니다. 예를 들어 작업 영역에 20개의 보고서가 있지만 12개의 보고서에만 활동 로그에 최근 데이터가 있습니다. 나머지 8개 보고서가 사용되지 않는 이유와 해당 보고서를 사용 중지해야 하는지 여부를 조사할 수 있습니다. 사용되지 않는 콘텐츠를 검색하면 유용하지 않으므로 추가 개발이 필요한 Power BI 솔루션을 검색하는 데 도움이 될 수 있습니다.

팁

테넌트 인벤토리 스냅샷을 매주 또는 매월 저장하는 것이 좋습니다. 또한 활동 로그 데이터를 테넌트 인벤토리 스냅샷과 결합하여 전체 그림을 생성하고 데이터 값을 향상할 수 있습니다.

테넌트 인벤토리에 대한 자세한 내용은 테넌트 인벤토리 데이터에 액세스를 참조하세요.

사용자 교육 및 지원

데이터 감사를 통해 조직의 사용자가 Power BI를 사용하는 방식을 깊이 이해할 수 있습니다. 결과적으로 사용자를 교육하고 지원하는 능력이 크게 향상될 수 있습니다.

실제 사용자 데이터를 기반으로 취할 수 있는 작업 유형의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• 사용자에게 유용한 정보 제공: 활동을 처음 볼 때(예: 사용자가 보고서를 처음 게시하는 경우) 작업 영역 및 보안에 대한 내부 모범 사례에 대한 정보가 포함된 메일을 보낼 수 있습니다.
• 사용자에게 더 나은 방법 교육: 우려되는 특정 활동(예: 상당히 많은 수의 보고서 내보내기가 반복되는 경우)이 발견되면 사용자에게 연락할 수 있습니다. 그런 다음 해당 활동의 단점을 설명하고 더 나은 대안을 제공할 수 있습니다.
• 약식 미팅에 포함: 최근 활동을 기반으로 약식 미팅 동안 관련 주제에 대해 토론하도록 선택할 수 있습니다.
• 교육 과정 개선: 신규 사용자를 더 잘 준비시키고 기존 사용자에게 발생하는 동일한 실수를 방지하기 위해 교육 콘텐츠를 개선하거나 확장할 수 있습니다. 지원 팀을 위한 교차 교육 세션을 진행할 수도 있습니다.
• 중앙 집중식 포털 개선: 일관성을 향상시키려면 중앙 집중식 포털에서 사용할 수 있는 지침과 리소스를 추가하거나 변경하여 시간을 투자할 수 있습니다.

위험 완화

데이터 감사는 Power BI 테넌트에서 일어나는 일을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이 데이터를 사용하면 다양한 방법으로 위험을 완화할 수 있습니다.

데이터를 감사하면 다음을 수행할 수 있습니다.

• Power BI 테넌트 관리: 사용자가 거버넌스 지침 및 정책을 따르고 있는지 알아보세요. 예를 들어 특정 작업 영역에 게시된 모든 콘텐츠가 인증되도록 요구하는 거버넌스 정책이 있을 수 있습니다. 또는 보안을 위해 사용자가 아닌 그룹을 사용해야 하는 경우에 대한 지침이 있을 수 있습니다. 활동 로그, 테넌트 인벤토리(앞에서 설명함) 및 관리자 API는 Power BI 테넌트를 관리하는 데 도움이 되는 유용한 리소스입니다.
• 보안 검토:보안 문제가 있는지 확인합니다. 예를 들어 개인 작업 영역에서 공유를 과도하게 사용하는 것을 볼 수 있습니다. 또는 단일 작업 영역에 게시된 관련 없는 콘텐츠를 볼 수도 있습니다(이렇게 광범위하게 정의된 작업 영역의 항목에 대한 보안이 더욱 복잡해짐). 활동 로그, 테넌트 인벤토리(앞에서 설명함), 관리자 API는 보안 감사에 유용합니다.
• 보안 문제 최소화: 활동 로그 데이터를 사용하여 보안 문제의 영향을 피하거나 최소화합니다. 예를 들어 조직 전체 공유 링크가 예기치 못한 방식으로 사용되었음을 감지할 수 있습니다. 이벤트가 발생한 직후 활동 로그에서 이 이벤트를 확인하면 링크가 부적절하게 사용되기 전에 문제를 해결하기 위한 조치를 취할 수 있습니다.
• 테넌트 설정 변경 모니터링: 활동 로그 데이터를 사용하여 테넌트 설정이 변경된 시기를 확인합니다. 예상치 못한 변경이 발생했거나 예상치 못한 사용자에 의해 변경된 경우 신속하게 조치를 취하여 설정을 수정하거나 되돌릴 수 있습니다.
• 데이터 원본 검토: 알 수 없거나 예상치 못한 데이터 원본이 의미 체계 모델, 데이터 흐름 또는 데이터 마트에서 사용되는지 확인합니다. 또한 사용 중인 데이터 원본 유형(예: 파일 또는 데이터베이스)을 확인할 수도 있습니다. 파일이 적절한 위치(예: 회사 또는 학교용 OneDrive)에 저장되어 있는지 확인할 수도 있습니다.
• 정보 보호: 데이터 유출 및 데이터 오용 위험을 줄이기 위해 민감도 레이블을 사용하는 방법을 검토합니다. 자세한 내용은 정보 보호 및 데이터 손실 방지 문서 시리즈를 참조하세요.
• 멘토링 및 사용자 지원: 필요한 경우 사용자 행동을 변경하기 위한 작업을 수행합니다. 사용자에게 필요한 것이 무엇인지, 사용자가 어떤 조치를 취하고 있는지에 대해 더 많이 알게 되면 멘토링 및 사용자 지원 활동에 영향을 줄 수 있습니다.
• 테넌트 설정 변경 모니터링: 활동 로그 데이터를 사용하여 테넌트 설정이 변경된 시기를 확인합니다. 예기치 못한 변경이 발생했거나 예기치 못한 사용자가 변경한 경우 신속하게 작업을 수행하여 설정을 수정하거나 되돌릴 수 있습니다. 또한 테넌트 설정 가져오기 REST API를 사용하여 테넌트 설정의 스냅샷을 정기적으로 추출할 수도 있습니다.

규정 준수 개선

데이터 감사는 규정 준수 상태를 강화하고 다양한 시나리오의 공식 요청에 응답하는 데 매우 중요합니다.

다음 테이블에 여러 예제가 나와 있습니다.

요구 사항 유형	예제
규제 요구 사항: 업계, 정부 또는 지역 규제 요구 사항에 대한 규정 준수 상태를 강화하려면 데이터가 필요합니다.	개인 데이터가 존재하는 위치를 추적하려면 규정 준수 요구 사항이 있습니다. Power BI에 대한 DLP(데이터 손실 방지)는 게시된 의미 체계 모델에 저장된 특정 유형의 중요한 데이터를 검색하는 한 가지 옵션입니다. 메타데이터 검색 API는 개인 데이터를 찾기 위한 또 다른 옵션입니다. 예를 들어 게시된 의미 체계 모델 내에 존재하는 특정 열 이름이나 측정값 이름을 확인할 수 있습니다.
조직 요구 사항: 내부 거버넌스, 보안 또는 데이터 관리 요구 사항이 있습니다.	모든 인증된 의미 체계 모델에 RLS(행 수준 보안)을 사용해야 한다는 내부 요구 사항이 있습니다. 관리자 권한으로 데이터 세트 가져오기 API는 이 요구 사항이 충족되는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또는 Power BI의 모든 콘텐츠에 대해 민감도 레이블이 필수라는 내부 요구 사항이 있습니다. 메타데이터 검색 API를 사용하여 Power BI 콘텐츠에 적용된 민감도 레이블을 확인할 수 있습니다.
계약 요구 사항: 파트너, 공급업체 또는 고객과의 계약 요구 사항이 있습니다.	조직에 데이터를 제공하는 고객이 있습니다. 고객과의 계약에 따라 데이터는 특정 지역에 저장되어야 합니다. 용량 가져오기 API를 사용하여 용량이 할당된 지역을 확인할 수 있습니다. 메타데이터 스캔 API 또는 그룹을 관리자로 가져오기 API를 사용하여 작업 영역이 할당된 용량을 확인할 수 있습니다.
내부 감사 요청: 내부 감사자의 요청을 이행해야 합니다.	조직에서는 매 분기마다 내부 보안 감사를 수행합니다. 여러 API를 사용하여 Power BI의 권한에 대한 세부 정보 요청을 감사할 수 있습니다. 예를 들면 메타데이터 검사 API, 보고서 공유를 위한 관리자 권한으로 사용자 아티팩트 액세스 권한 받기 API, 작업 영역 역할을 위한 관리자 권한으로 그룹 사용자 권한 받기 API, Power BI 앱 권한을 위해 관리자 권한으로 앱 사용자 가져오기 API가 있습니다.
외부 감사 요청: 외부 감사자의 요청에 응답해야 합니다.	감사자로부터 모든 Power BI 데이터 자산이 분류되는 방법을 요약해 달라는 요청을 받습니다. 메타데이터 검색 API는 Power BI 콘텐츠에 적용되는 민감도 레이블을 컴파일하는 한 가지 방법입니다.

라이선스 및 비용 관리

감사 데이터에는 실제 사용자 활동에 대한 정보가 포함되어 있으므로 다양한 방법으로 비용 관리에 도움이 될 수 있습니다.

감사 데이터를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

• 사용자 라이선스 조합 이해: 비용을 절감하려면 사용하지 않은 사용자 라이선스(Pro 또는 PPU)를 다른 사용자에게 재할당하는 것을 고려해 보세요. 사용자를 평가판 사용자 라이선스에 재할당할 수도 있습니다. 콘텐츠만 보는 소비자가 많은 경우 평가판 사용자 라이선스(무제한 콘텐츠 배포라고도 함)가 포함된 Power BI Premium(P SKU) 용량 또는 패브릭 F64 이상 용량을 사용하는 것이 더 비용 효율적일 수 있습니다.
• 용량 라이선스 사용 평가: Power BI 용량(P SKU, EM SKU 또는 A SKU로 구매)이 워크로드 및 사용 패턴에 맞게 크기가 조정되어 있는지 평가합니다. 비용과 분산형 관리 요구 사항의 균형을 맞추기 위해 여러 분산형 용량(예: 서로 다른 팀에서 각각 관리하는 3개의 P1 용량)을 사용하는 것을 고려할 수 있습니다. 비용을 줄이기 위해 하나의 더 큰 용량(예: 중앙 집중식 팀에서 관리하는 P3 용량)을 프로비전할 수 있습니다.
• 용량 자동 스케일링 사용 모니터링:자동 스케일링(Power BI Premium에서 사용 가능)이 비용 효과적인 방식으로 설정되었는지 확인합니다. 자동 스케일링이 너무 자주 호출되는 경우 더 높은 P SKU(예: P1 용량에서 P2 용량으로)로 스케일링하는 것이 더 비용 효율적일 수 있습니다. 또는 더 큰 용량으로 스케일링할 수 있습니다(예: 다른 P1 용량 프로비전).
• 차지백 수행: 서비스를 사용하는 사용자를 기준으로 Power BI 비용의 회사 간 차지백을 수행합니다. 이러한 상황에서는 활동 로그에서 어떤 활동이 중요한지 확인하고 해당 활동을 사업부 또는 부서와 연관시켜야 합니다.
• 평가판 보기: 사용자가 PPU 평가판에 가입하면 활동 로그에 기록됩니다. 이 정보를 통해 평가판 기간이 종료되기 전에 해당 사용자에 대한 정식 라이선스를 구매할 수 있습니다.

Important

때때로 이 문서는 Power BI Premium 또는 P SKU(용량 구독)를 참조합니다. Microsoft는 현재 구매 옵션을 통합하고 용량 SKU당 Power BI Premium을 사용 중지하고 있습니다. 신규 및 기존 고객은 F SKU(패브릭 용량 구독)를 대신 구매하는 것을 고려해야 합니다.

자세한 내용은 Power BI Premium 라이선스 및 Power BI Premium FAQ에 제공되는 중요 업데이트를 참조하세요.

성능 모니터링

특정 유형의 감사 데이터에는 성능 튜닝 활동에 대한 입력으로 사용할 수 있는 정보가 포함되어 있습니다.

감사 데이터를 사용하여 다음을 모니터링할 수 있습니다.

• 의미 체계 모델 사용 수준, 시기, 사용자.
• 라이브 연결 보고서를 여는 사용자가 제출한 쿼리.
• 공유 의미 체계 모델에 의존하는 복합 모델.
• 데이터 새로 고침 작업에 대한 세부 정보.
• 쿼리 또는 데이터 새로 고침 작업에 데이터 게이트웨이가 사용되는 경우.
• 사용되는 데이터 원본, 빈도, 사용자.
• 의미 체계 모델에 대해 쿼리 캐싱이 사용하도록 설정된 경우.
• 쿼리 폴딩이 발생하지 않는 경우.
• 데이터 원본에 대한 활성 DirectQuery 연결 수.
• 의미 체계 모델에서 사용되는 데이터 스토리지 모드입니다.

자세한 내용은 데이터 수준 감사를 참조하세요.

관련 구현 계획 콘텐츠

나머지 감사 및 모니터링 콘텐츠는 다음 문서로 구성됩니다.

• 보고서 수준 감사: 보고서 작성자가 만들고, 게시하고, 공유하는 보고서를 사용하는 사용자를 이해하는 데 사용할 수 있는 기법입니다.
• 데이터 수준 감사: 데이터 작성자가 만들고, 게시하고, 공유하는 데이터 자산의 성능 및 사용 패턴을 추적하는 데 사용할 수 있는 메서드입니다.
• 테넌트 수준 감사: 관리자가 엔드투엔드 감사 솔루션을 만들기 위해 수행할 수 있는 주요 결정 및 작업입니다.
• 테넌트 수준 모니터링: 관리자가 Power BI 서비스, 업데이트, 공지를 모니터링하기 위해 취할 수 있는 전략적 작업입니다.

관련 콘텐츠

이 시리즈의 다음 문서에서 보고서 수준 감사에 대해 알아봅니다.