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Power BI용 Copilot과 잘 작동하도록 데이터 모델 업데이트

  • 아티클

적용 대상: Power BI Desktop Power BI 서비스

의미 체계 모델에서 Copilot 사용을 시작하기 전에 데이터를 평가합니다. Copilot에서 인사이트를 얻을 수 있도록 의미 체계 모델에서 정리 작업을 수행해야 할 수 있습니다.

참고

  • 관리자가 Microsoft Fabric에서 Copilot을 사용하도록 설정해야 합니다.
  • F64 또는 P1 용량은 이 문서(Fabric 지역 가용성)에 나열되어 있는 지역 중 하나에 있어야 합니다. 그렇지 않으면 Copilot을 사용할 수 없습니다.
  • Copilot 사용을 시작하기 전에 관리자가 테넌트 전환을 사용하도록 설정해야 합니다. 자세한 내용은 Copilot 테넌트 설정 문서를 참조하세요.
  • 테넌트 또는 용량이 미국 또는 프랑스 외부에 있는 경우 Fabric 테넌트 관리자가 Fabric 관리 포털에서 Copilot 테넌트 설정을 활성화하지 않는 한 기본적으로 이 비활성화됩니다.
  • Microsoft Fabric의 Copilot은 평가판 SKU에서는 지원되지 않습니다. 유료 SKU(F64 이상 또는 P1 이상)만 지원됩니다.

사용할 의미 체계 모델에 대한 Copilot 고려 사항

다음 테이블에서는 Copilot을 사용하여 정확한 보고서를 만드는 데 도움이 되는 조건을 나열합니다. 이러한 항목은 정확한 Power BI 보고서를 생성하는 데 도움이 될 수 있는 권장 사항입니다.

요소 고려 사항 설명 예시
테이블 연결 명확한 관계 정의 테이블 간의 모든 관계가 명확하게 정의되고 논리적이며 일대다, 다 대 일 또는 다 대 다 관계를 나타내는지 확인합니다. "DateID" 필드로 "Date" 테이블에 연결된 "Sales" 테이블입니다.
측정값 그룹 표준화된 계산 논리 측정값은 설명하기 쉽고 이해하기 쉬운 표준화되고 명확한 계산 논리를 가져야 합니다. "Sales" 테이블에서 "SaleAmount"의 합계로 계산된 "Total Sales"입니다.
측정값 그룹 명명 규칙 측정값의 이름은 계산 및 용도를 명확하게 반영해야 합니다. "AvgRating" 대신 "Average_Customer_Rating"을 사용합니다.
측정값 그룹 미리 정의된 측정값 사용자가 보고서에서 요청할 가능성이 가장 큰 미리 정의된 측정값 집합을 포함합니다. "Year_To_Date_Sales", "Month_Over_Month_Growth", 등.
팩트 테이블 명확한 설명 분석을 위해 측정 가능한 양적 데이터를 보유하는 팩트 테이블을 명확하게 설명합니다. "Transactions", "Sales", "Visits".
차원 테이블 지원 설명 데이터 팩트 테이블의 양적 측정값과 관련된 설명 특성을 포함하는 차원 테이블을 만듭니다. "Product_Details", "Customer_Information".
계층 구조 논리 그룹화 특히 보고서에서 드릴다운하는 데 사용할 수 있는 차원 테이블의 경우 데이터 내에서 명확한 계층 구조를 설정합니다. “연도”, “분기”, “월”, “일”로 세분화되는 “시간” 계층 구조입니다.
열 이름 명확한 레이블 열 이름은 명확하고 이해하기 쉬워야 하며, 컨텍스트 없이 추가 조회가 필요한 ID나 코드를 사용하지 않아야 합니다. "ProdID" 대신 "Product_Name"을 사용합니다.
열 데이터 형식 정확하고 일관적 모든 테이블의 열에 대해 정확하고 일관된 데이터 형식을 적용하여 측정값이 올바르게 계산되도록 하고 적절한 정렬 및 필터링을 사용하도록 설정합니다. 계산에 사용되는 숫자 열이 텍스트 데이터 형식으로 설정되지 않았는지 확인합니다.
관계 형식 명확하게 지정됨 정확한 보고서 생성을 위해 관계의 특성(활성 또는 비활성)과 카디널리티를 명확하게 지정하세요. 관계가 "일대일", "일대다" 또는 "다대다"인지를 표시합니다.
데이터 일관성 표준화된 값 필터 및 보고의 일관성을 보장하기 위해 열 내에서 표준화된 값을 유지 관리합니다. "상태" 열이 있는 경우 "열기", "닫힘", "보류 중" 등을 일관되게 사용합니다.
KPI(핵심 성과 지표) 미리 정의되고 관련됨 비즈니스 컨텍스트와 관련되고 보고서에서 일반적으로 사용되는 KPI 집합을 설정합니다. "ROI(투자 수익률)", "CAC(고객 취득 비용)", "LTV(수명 가치)".
새로 고침 일정 투명 및 예약됨 데이터의 새로 고침 일정을 명확하게 전달하여 사용자가 분석하는 데이터의 타임라인을 이해할 수 있도록 합니다. 데이터가 실시간, 매일, 매주 등인지 여부를 나타냅니다.
보안 역할 수준 정의 모든 사용자가 볼 수 없는 중요한 요소가 있는 경우 다양한 수준의 데이터 액세스에 대한 보안 역할을 정의합니다. 영업 팀 구성원은 영업 데이터를 볼 수 있지만 HR 데이터는 볼 수 없습니다.
메타데이터 구조 설명서 참조를 위해 테이블, 열, 관계 및 측정값을 포함한 데이터 모델의 구조를 문서화합니다. 참조로 제공되는 데이터 사전 또는 모델 다이어그램입니다.

다음 표에는 정확한 DAX 쿼리를 만드는 데 도움이 되는 추가 조건이 나와 있습니다 Copilot. 이러한 항목은 정확한 DAX 쿼리를 생성하는 데 도움이 될 수 있는 권장 사항입니다.

요소 고려 사항 설명 예시
측정값, 테이블 및 열 설명 설명 속성에 사용할 각 요소의 용도와 용도를 포함합니다. 참고: 처음 200자만 사용됩니다. [YOY Sales] 설명은 "주문의 전년 대비(YOY) 차이입니다. 'Date'[Year] 열과 함께 사용하여 최신 연도가 아닌 연도별로 표시합니다. 부분 연도는 전년 같은 기간과 비교됩니다."
계산 그룹 설명 계산 항목은 모델 메타데이터에 포함되지 않습니다. 계산 그룹 열에 대한 설명을 사용하여 계산 항목의 사용을 나열하고 설명합니다. 참고: 처음 200자만 사용됩니다. 예를 들어 시간 인텔리전스 샘플 계산 그룹 열에는 "현재: 현재 값에 대한 측정값 및 날짜 테이블과 함께 사용, MTD: 매월 현재까지, QTD: 분기별, YTD: 연도별, PY: 전년, PY MTD, PY QTD, YOY: 전년 대비 변경, YOY%: YOY를 %로" 측정값이 있는 테이블에서 "측정값은 데이터를 집계하는 데 사용됩니다. 이러한 측정값은 CALCULATE([측정값 이름], '시간 인텔리전스'[시간 계산] = "YOY") 구문을 사용하여 전년 대비로 표시될 수 있습니다.

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