소개
저희와 마찬가지로 여러분은 Microsoft Power BI 보고서를 작성해야 하는 회사에 근무합니다. 데이터는 여러 다양한 데이터베이스 및 파일에 있습니다. 이러한 데이터 리포지토리는 서로 차이가 있으며 그 중 일부는 Microsoft SQL Server에 있고 일부는 Microsoft Excel에 있지만 모든 데이터는 관련이 있습니다.
참고
랩 이전의 모듈 섹션은 전적으로 정보 제공입니다. 랩 중에 실제 데이터로 작업할 수 있는 기회가 제공됩니다.
이 모듈의 시나리오에서 귀하는 Tailwind Traders에 근무합니다. 경영진은 귀하에게 여러 위치의 데이터에 의존하는 일련의 보고서를 작성하는 임무를 귀하에게 맡겼습니다. 판매 트랜잭션을 추적하는 데이터베이스는 SQL Server에 있으며 이는 각 고객이 언제 어떤 항목을 구매했는지에 대한 정보를 포함하는 관계형 데이터베이스입니다. 또한 이 데이터베이스는 직원 이름 및 직원 ID와 함께 판매를 수행한 직원을 추적합니다. 그러나 데이터베이스에는 직원의 채용일, 직책 또는 담당 직속 상사에 관한 정보가 포함되어 있지 않습니다. 이 정보를 보려면 인사 관리 부서에서 Excel 형식으로 유지하는 파일에 액세스해야 합니다. 귀하는 SQL 데이터베이스를 사용할 것을 계속 요청했지만 정작 해당 부서에서는 이를 실제로 사용할 기회가 없었습니다.
하나의 품목이 배송될 때 배송 내역은 회사가 사용한 적이 없는 웨어하우징 애플리케이션에 기록됩니다. 개발자들은 CosmosDB에 데이터를 JSON 문서 세트로 저장하기로 선택했습니다.
Tailwind Traders는 과거 추세를 기준으로 향후 수개월 및 수년 동안 발생할 매출의 규모를 예측할 수 있도록 재무 추정을 지원하는 애플리케이션을 사용합니다. 이러한 추정 데이터는 Microsoft Azure Analysis Services에 저장됩니다. 데이터를 결합하라는 메시지가 표시되는 여러 데이터 원본의 보기는 다음과 같습니다.
보고서를 만들려면 먼저 다양한 데이터 원본에서 데이터를 추출해야 합니다. SQL Server와의 상호 작용은 Excel과 다르기 때문에 두 시스템의 미묘한 차이에 대해 알아야 합니다. 시스템을 이해한 후 파워 쿼리를 사용하여 열 이름 바꾸기, 값 바꾸기, 오류 제거 및 쿼리 결과 결합과 같은 데이터 정리를 도울 수 있습니다. Power Query는 Excel에서도 사용할 수 있습니다. 데이터 정리 및 구성이 완료되면 Power BI에서 보고서를 작성할 준비가 된 것입니다. 마지막으로 결합된 의미 체계 모델 및 보고서를 Power BI 서비스 게시합니다. 여기에서 다른 사용자는 의미 체계 모델을 사용하고 자체 보고서를 작성하거나 이미 빌드한 보고서를 사용할 수 있습니다. 또한 다른 사용자가 사용하려는 의미 체계 모델을 빌드한 경우 해당 모델에서도 보고서를 작성할 수 있습니다.
이 모듈에서는 여러 데이터 원본에서 데이터를 수신하고 파워 쿼리를 사용해 Power BI로 가져오는 첫 번째 단계에 대해 집중적으로 다룹니다.
이 모듈을 마치면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 데이터 원본을 식별하고 이에 연결
- Microsoft SQL Server와 같은 관계형 데이터베이스에서 데이터 가져오기
- Microsoft Excel 등의 파일에서 데이터 가져오기
- 애플리케이션에서 데이터 가져오기
- Azure Analysis Services에서 데이터 가져오기
- 스토리지 모드 선택
- 성능 문제 해결
- 데이터 가져오기 오류 해결