Power BI 사용 시나리오: 사용자 지정 가능한 관리형 셀프 서비스 BI

참고 항목

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

Fabric 채택 로드맵에 설명된 대로 관리형 셀프 서비스 BI는 코어의 규율과 에지의 유연성을 강조하는 혼합된 접근 방식을 특징으로 합니다. 데이터 아키텍처는 일반적으로 중앙 집중식 BI 전문가로 구성된 단일 팀이 유지 관리하는 반면, 보고 책임은 부서 또는 사업부 내의 작성자에게 속합니다.

그러나 핵심 데이터 아키텍처에 필요한 모든 데이터가 포함되지 않은 경우 의미 체계 모델 작성자는 기존 공유 의미 체계 모델을 확장, 개인 설정 또는 사용자 지정할 수 있습니다. 중앙에서 제공한 기존 의미 체계 모델로 충족되지 않는 비즈니스 요구 사항을 충족하는 새로운 특수 의미 체계 모델을 만들 수 있습니다. 중요한 것은 핵심 데이터가 중복되지 않는 것입니다. 이 사용 시나리오를 사용자 지정 가능한 관리형 셀프 서비스 BI라고 합니다.

참고 항목

이 사용자 지정 가능한 관리형 셀프 서비스 BI 시나리오는 셀프 서비스 BI 시나리오 중 두 번째 시나리오입니다. 이 시나리오는 중앙 집중식 공유 의미 체계 모델(관리형 셀프 서비스 BI 시나리오에서 도입됨)로 수행할 수 있는 작업을 기반으로 합니다. 모든 시나리오 목록은 Power BI 사용 시나리오 문서에서 찾을 수 있습니다.

간단히 하기 위해 콘텐츠 협업 및 배달 시나리오 항목에 설명된 몇 가지 측면은 이 문서에서 다루지 않습니다. 전체 범위를 파악할 수 있도록 해당 문서를 먼저 읽어보세요.

시나리오 다이어그램

다음 다이어그램에서는 사용자 지정 가능한 관리형 셀프 서비스 BI를 지원하는 가장 일반적인 사용자 작업 및 Power BI 구성 요소를 개략적으로 설명합니다. 주요 초점은 사업부의 콘텐츠 작성자에게 기존 공유 의미 체계 모델을 확장하여 특수 데이터 모델을 만들 수 있는 기능을 제공하는 것입니다. 목표는 가급적이면 재사용성을 달성하고 추가적인 분석 요구 사항을 유연하게 충족하는 것입니다.

팁

프레젠테이션, 설명서, 블로그 게시물에 포함하려는 경우 시나리오 다이어그램을 다운로드하거나 벽 포스터로 인쇄하는 것이 좋습니다. SVG(확장 가능한 벡터 그래픽) 이미지이므로 품질 손실 없이 스케일 업 또는 스케일 다운할 수 있습니다.

시나리오 다이어그램은 다음과 같은 사용자 작업, 도구 및 기능을 보여 줍니다.

Item	설명
	의미 체계 모델 작성자 A는 Power BI Desktop을 사용하여 모델을 개발합니다. 재사용을 위한 의미 체계 모델의 경우 필수는 아니지만 작성자가 조직 경계 간에 사용자를 지원하는 중앙 집중화된 팀(예: IT, 엔터프라이즈 BI 또는 우수성 센터)에 속하는 경우가 많습니다.
	Power BI Desktop은 하나 이상의 데이터 원본에서 데이터에 연결합니다.
	데이터 모델 개발은 Power BI Desktop에서 수행됩니다. 잘 디자인되고 사용자에게 친숙한 모델을 만들기 위해 추가적인 노력을 기울이는 이유는 많은 셀프 서비스 보고서 작성자가 이를 데이터 원본으로 사용할 수 있기 때문입니다. 모델 작성자는 DAX 쿼리를 사용하여 개발 중에 모델을 개발하고 탐색할 수 있습니다.
	준비가 되면 모델 작성자 A는 Power BI Desktop 파일(.pbix) 또는 모델만 포함하는 Power BI 프로젝트 파일(.pbip)을 Power BI 서비스에 게시합니다.
	의미 체계 모델은 공유 의미 체계 모델 저장 및 보안 전용 작업 영역에 게시됩니다. 의미 체계 모델은 재사용을 위한 것이므로 보증됩니다(적절한 경우 인증되거나 승격됨). 또한 의미 체계 모델은 검색 가능으로 표시되어 재사용을 더욱 장려합니다. Power BI 서비스의 계보 보기를 사용하여 Power BI 항목 간에 존재하는 종속성을 추적할 수 있습니다.
	의미 체계 모델이 검색 가능으로 표시되어 있으므로 OneLake 데이터 허브의 데이터 검색이 사용하도록 설정됩니다. 검색 기능을 사용하면 데이터를 찾고 있는 다른 Power BI 콘텐츠 작성자가 OneLake 데이터 허브에 의미 체계 모델의 존재를 표시할 수 있습니다.
	콘텐츠 작성자는 Power BI 서비스의 OneLake 데이터 허브를 사용하여 의미 체계 모델과 같은 검색 가능한 데이터 항목을 발견합니다.
	콘텐츠 작성자에게 권한이 있는 경우 데이터 항목에 대한 빌드 권한을 요청할 수 있습니다. 그러면 권한 있는 승인자에게 빌드 권한을 요청하는 워크플로가 시작됩니다. 권한이 부여되면 콘텐츠 작성자는 데이터 항목을 재사용하여 새로운 솔루션을 빌드할 수 있습니다.
	Power BI Desktop에서 모델 작성자 B는 Power BI 서비스 있는 원래 공유 의미 체계 모델에 대한 라이브 연결을 만듭니다. 원래 의미 체계 모델을 확장하고 사용자 지정하려는 의도이므로 라이브 연결은 DirectQuery 모델로 변환됩니다. 이 작업을 수행하면 Power BI Desktop 파일에 로컬 모델이 생성됩니다.
	Power BI Desktop은 추가 데이터 원본의 데이터에 연결합니다. 새로운 특수 의미 체계 모델이 추가 분석 요구 사항을 충족할 수 있도록 복합 의미 체계 모델을 보강하는 것이 목표입니다.
	관계는 Power BI Desktop에서 공유 의미 체계 모델의 기존 테이블(원격 모델이라고도 함)과 방금 가져온 새 테이블(로컬 모델에 저장됨) 사이에 만들어집니다. 특수 복합 모델의 디자인을 완료하기 위해 Power BI Desktop에서 추가 계산 및 모델링 작업이 수행됩니다.
	준비가 되면 의미 체계 모델 작성자 B는 .pbix 또는 .pbip 파일을 Power BI 서비스에 게시합니다.
	새로운 특수 복합 의미 체계 모델은 부서에서 소유하고 관리하는 의미 체계 모델을 저장하고 보호하는 전용 작업 영역에 게시됩니다.
	특수 의미 체계 모델은 원래 Power BI 공유 의미 체계 모델에 연결된 상태로 유지됩니다. 원래 공유 의미 체계 모델에 대한 모든 변경 내용은 이 모델에 종속된 다운스트림 특수 복합 의미 체계 모델에 영향을 미칩니다.
	다른 셀프 서비스 보고서 작성자는 특수 복합 의미 체계 모델에 연결된 새 보고서를 작성할 수 있습니다. 보고서 작성자는 Power BI Desktop, Power BI 보고서 작성기 또는 Excel 중에 선택하여 사용할 수 있습니다.
	보고서는 보고서 및 대시보드 저장 및 보안 전용 작업 영역에 게시됩니다.
	게시된 보고서는 다른 작업 영역에 저장된 특수 의미 체계 모델에 연결된 상태로 유지됩니다. 특수 의미 체계 모델의 변경 내용은 연결된 모든 보고서에 영향을 줍니다.
	일부 데이터 원본에는 프라이빗 조직 네트워크 내에 있는 것과 같이 데이터 새로 고침을 위해 온-프레미스 데이터 게이트웨이 또는 VNet Gateway가 필요할 수 있습니다.
	Fabric 관리자는 Fabric 포털 활동을 감독하고 모니터링합니다.

핵심 내용

다음은 사용자 지정 가능한 관리형 셀프 서비스 BI 시나리오에 대해 강조할 몇 가지 핵심 사항입니다.

공유 의미 체계 모델

관리형 셀프 서비스 BI 작업 만들기의 핵심 측면은 의미 체계 모델 수를 최소화하는 것입니다. 이 시나리오에서는 SVOP(Single Version Of the Truth)를 달성하는 데 기여하는 공유 의미 체계 모델을 보여 줍니다.

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간단한 설명을 위해 시나리오 다이어그램에서는 하나의 공유 의미 체계 모델만 보여 줍니다. 그러나 일반적으로 단일 의미 체계 모델에서 모든 조직 데이터를 모델링하는 것은 실용적이지 않습니다. 다른 극단의 방법은 경험이 적은 콘텐츠 작성자가 자주 그렇듯이 모든 보고서에 대해 새 의미 체계 모델을 만드는 것입니다. 목표는 적절한 균형을 찾고, 의미 체계 모델 수가 비교적 적어지는 쪽으로 가고, 적절한 경우 새 의미 체계 모델을 만드는 것입니다.

초기 공유 의미 체계 모델 보강

예를 들어 셀프 서비스 작성자가 소속 부서와 관련된 추가 데이터로 기존 의미 체계 모델을 보강해야 하는 경우가 있습니다. 이 경우 Power BI 의미 체계 모델에 대한 DirectQuery 연결을 사용할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 중앙에서 관리되는 데이터 자산을 활용하면서 셀프 서비스 지원의 적절한 균형을 맞출 수 있습니다. 시나리오 다이어그램에서는 DirectQuery 연결을 보여 줍니다. 라이브 연결을 DirectQuery 연결로 변환하는 작업은 새 테이블을 추가할 수 있는 로컬 모델을 만듭니다. 원래 공유 의미 체계 모델(원격 모델)의 테이블과 방금 추가한 새 테이블(로컬 모델) 간에 관계를 만들 수 있습니다. 추가 계산 및 데이터 모델링을 수행하여 새 데이터 모델을 사용자 지정할 수 있습니다.

팁

이 시나리오에서는 공유 의미 체계 모델 재사용을 강조합니다. 그러나 데이터 모델러가 다운스트림 데이터 모델 생성을 제한하려는 경우가 있습니다. 이 경우 데이터 모델러는 Power BI Desktop 설정에서 DirectQuery 연결 중단 속성을 사용하도록 설정할 수 있습니다.

의미 체계 모델 보증

공유 의미 체계 모델은 재사용을 위한 것이므로 이를 보증하는 것이 좋습니다. 인증된 의미 체계 모델을 보면 보고서 작성자는 데이터가 신뢰할 수 있고 조직의 품질 표준을 충족함을 알 수 있습니다. 승격된 의미 체계 모델은 의미 체계 모델 소유자가 데이터가 유용하며 다른 사용자가 사용할 가치가 있다고 믿는다는 점을 강조합니다.

팁

모범 사례는 콘텐츠를 보증하기 위한 일관되고 반복 가능하며 엄격한 프로세스를 유지하는 것입니다. 인증된 콘텐츠는 데이터 품질의 유효성을 검사했음을 나타냅니다. 또한 변경 관리 규칙을 따르고 공식적인 지원을 받으며 완전히 문서화되어야 합니다. 인증된 콘텐츠는 엄격한 표준을 통과했으므로 신뢰성에 대한 기대치가 더 높습니다.

의미 체계 모델 검색

OneLake 데이터 허브를 사용하면 보고서 작성자가 조직 전체에서 의미 체계 모델을 찾고 탐색하고 사용할 수 있습니다. 의미 체계 모델 보증 외에도 의미 체계 모델 검색을 사용하도록 설정하는 것은 재사용을 촉진하는 데 중요합니다. 검색 가능한 의미 체계 모델은 데이터를 검색하는 보고서 작성자를 위해 데이터 허브에 표시됩니다.

참고 항목

의미 체계 모델을 검색 가능하도록 구성하지 않은 경우 빌드 권한이 있는 Power BI 사용자만 검색할 수 있습니다.

의미 체계 모델 액세스 요청

보고서 작성자는 사용하려는 데이터 허브에서 의미 체계 모델을 찾을 수 있습니다. 의미 체계 모델에 대한 빌드 권한이 없는 경우 액세스를 요청할 수 있습니다. 의미 체계 모델에 대한 액세스 요청 설정에 따라 의미 체계 모델 소유자에게 이메일을 제출하거나 액세스를 요청하는 사람에게 사용자 지정 지침이 제시됩니다.

별도의 작업 영역에 게시

의미 체계 모델이 저장되는 위치와 다른 작업 영역에 보고서를 게시하면 몇 가지 이점이 있습니다.

첫째, 작업 영역의 콘텐츠를 관리하는 담당자가 명확해집니다. 둘째, 보고서 작성자는 (작업 영역 관리자, 구성원 또는 기여자 역할을 통해) 보고 작업 영역에 콘텐츠를 게시할 수 있는 권한이 있습니다. 그러나 이들은 특정 의미 체계 모델에 대한 읽기 및 빌드 권한만 있습니다. 이 기술을 사용하면 필요에 따라 뷰어 역할에 할당된 사용자에게 RLS(행 수준 보안)이 적용될 수 있습니다.

종속성 및 영향 분석

다른 의미 체계 모델 또는 보고서에서 공유 의미 체계 모델을 사용하는 경우 여러 작업 영역에 이러한 종속 개체가 존재할 수 있습니다. 계보 보기는 다운스트림 종속성을 파악하고 이해하는 데 도움이 됩니다. 의미 체계 모델 변경을 계획할 때, 먼저 영향 분석을 수행하여 편집 또는 테스트해야 할 의미 체계 모델 또는 보고서를 파악합니다.

게이트웨이 설정

일반적으로 프라이빗 조직 네트워크 또는 가상 네트워크 내에 있는 데이터 원본에 액세스할 경우 데이터 게이트웨이가 필요합니다. 온-프레미스 데이터 게이트웨이는 Power BI Desktop 파일이 Power BI 서비스에 게시되면 관련성이 생깁니다. 게이트웨이의 두 가지 목적은 가져온 데이터를 새로 고치거나 라이브 연결 또는 DirectQuery 의미 체계 모델을 쿼리하는 보고서를 보는 것입니다.

참고 항목

사용자 지정 가능한 관리형 셀프 서비스 BI 시나리오의 경우 개인 모드의 게이트웨이보다 표준 모드의 중앙 집중식 데이터 게이트웨이를 사용할 것을 강력하게 권장합니다. 표준 모드에서 데이터 게이트웨이는 라이브 연결 및 DirectQuery 작업(예약된 데이터 새로 고침 작업 외에도)을 지원합니다.

시스템 감독

활동 로그는 Power BI 서비스에서 발생하는 사용자 활동을 기록합니다. Power BI 관리자는 수집된 활동 로그 데이터를 사용하여 사용 패턴 및 채택을 이해하는 데 도움이 되는 감사를 수행할 수 있습니다. 활동 로그는 거버넌스 노력, 보안 감사 및 규정 준수 요구 사항을 지원하는 데에도 유용합니다. 사용자 지정 가능한 관리형 셀프 서비스 BI 시나리오에서는 원래 공유 의미 체계 모델과 종속 의미 체계 모델의 사용을 추적하면 매우 유용합니다.

관련 콘텐츠

이 시리즈의 다음 문서에서는 셀프 서비스 데이터 준비 시나리오의 데이터 흐름에서 데이터 준비 작업을 재사용하는 방법에 대해 알아봅니다.