파워 쿼리란?
파워 쿼리는 데이터 변환 및 데이터 준비 엔진입니다. 파워 쿼리에는 원본에서 데이터를 가져오기 위한 그래픽 인터페이스와 변환 적용을 위한 Power Query 편집기 함께 제공됩니다. 엔진은 많은 제품 및 서비스에서 사용할 수 있으므로 데이터를 저장할 대상은 파워 쿼리가 사용된 위치에 따라 달라집니다. 파워 쿼리를 사용하여 데이터의 ETL(추출, 변환 및 로드) 처리를 수행할 수 있습니다.
왼쪽에 기호화된 데이터 원본이 있는 다이어그램, 중앙에서 변환을 위한 파워 쿼리를 통과한 다음 오른쪽의 네 가지 대상으로 이동: Microsoft Azure Data Lake Storage, Microsoft Dataverse, Microsoft Excel 및 Microsoft Power BI.
파워 쿼리가 데이터 취득에 도움이 되는 방법
비즈니스 사용자는 데이터 준비에 최대 80%의 시간을 소비하므로 분석 및 의사 결정 작업이 지연됩니다. 이 상황에는 몇 가지 과제가 있으며 파워 쿼리는 많은 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
| 기존 과제 | 파워 쿼리는 어떻게 도움이 됩니까? |
|---|---|
| 데이터 찾기 및 연결이 너무 어렵습니다. | 파워 쿼리를 사용하면 모든 크기 및 셰이프의 데이터를 포함하여 광범위한 데이터 원본에 연결할 수 있습니다. |
| 데이터 연결 환경이 너무 조각화되었습니다. | 환경의 일관성 및 모든 데이터 원본에 대한 쿼리 기능의 패리티입니다. |
| 데이터를 소비하기 전에 변경해야 하는 경우가 많습니다. | 모든 크기의 모든 데이터 원본에 대한 쿼리를 신속하고 반복적으로 작성하기 위한 대화형 및 직관적인 환경입니다. |
| 모든 셰이핑은 일회성이며 반복할 수 없습니다. | 파워 쿼리를 사용하여 데이터에 액세스하고 변환하는 경우 나중에 쉽게 새로 고칠 수 있는 반복 가능한 프로세스(쿼리)를 정의하여 최신 데이터를 가져옵니다. 기본 데이터 또는 스키마 변경 내용을 고려하여 프로세스 또는 쿼리를 수정해야 하는 경우 쿼리를 처음 정의할 때 사용한 것과 동일한 대화형 및 직관적인 환경을 사용할 수 있습니다. |
| 볼륨(데이터 크기), 속도(변경 속도) 및 다양성(데이터 원본 및 데이터 셰이프의 폭) | 파워 쿼리는 전체 데이터 집합의 하위 집합에 대해 작업하여 필요한 데이터 변환을 정의하는 기능을 제공하므로 데이터를 쉽게 필터링하고 관리 가능한 크기로 변환할 수 있습니다. 파워 쿼리 쿼리는 수동으로 새로 고치거나 특정 제품(예: Power BI)에서 예약된 새로 고침 기능을 활용하거나 프로그래밍 방식으로(Excel 개체 모델을 사용하여) 새로 고칠 수 있습니다. 파워 쿼리는 이러한 각 원본에 대해 수백 개의 데이터 원본 및 350가지 이상의 데이터 변환 형식에 대한 연결을 제공하므로 모든 원본의 데이터와 셰이프에서 작업할 수 있습니다. |
파워 쿼리 환경
파워 쿼리 사용자 환경은 Power Query 편집기 사용자 인터페이스를 통해 제공됩니다. 이 인터페이스의 목표는 사용자에게 친숙한 리본 메뉴, 메뉴, 단추 및 기타 대화형 구성 요소 집합과 상호 작용하여 필요한 변환을 적용하는 데 도움이 되는 것입니다.
Power Query 편집기 기본 데이터 준비 환경으로, 데이터를 미리 보기 및 UI에서 변환을 선택하여 다양한 데이터 원본에 연결하고 수백 개의 다른 데이터 변환을 적용할 수 있습니다. 이러한 데이터 변환 기능은 기본 데이터 원본 제한 사항이 무엇이든 모든 데이터 원본에서 일반적입니다.
파워 쿼리 인터페이스의 구성 요소와 상호 작용하여 새 변환 단계를 만들 때 파워 쿼리는 코드를 작성할 필요가 없도록 변환을 수행하는 데 필요한 M 코드를 자동으로 만듭니다.
현재 두 가지 파워 쿼리 환경을 사용할 수 있습니다.
- 파워 쿼리 온라인 - Power BI 데이터 흐름, Microsoft Power Platform 데이터 흐름, Azure Data Factory 랭글링 데이터 흐름 등의 통합에서 찾을 수 있으며 온라인 웹 페이지를 통해 환경을 제공하는 많은 데이터 흐름이 있습니다.
- 데스크톱용 파워 쿼리 - Excel용 파워 쿼리 및 Power BI Desktop과 같은 통합에서 찾을 수 있습니다.
참고 항목
두 가지 파워 쿼리 환경이 존재하지만, 둘 다 모든 시나리오에서 거의 동일한 사용자 환경을 제공합니다.
변환
파워 쿼리의 변환 엔진에는 Power Query 편집기 그래픽 인터페이스를 통해 사용할 수 있는 많은 미리 빌드된 변환 함수가 포함되어 있습니다. 이러한 변환은 열을 제거하거나 행을 필터링하는 것만큼 간단하거나 첫 번째 행을 테이블 헤더로 사용하는 것처럼 일반적일 수 있습니다. 병합, 추가, 그룹화, 피벗 및 피벗 해제와 같은 고급 변환 옵션도 있습니다.
이러한 모든 변환은 메뉴에서 변환 옵션을 선택한 다음 해당 변환에 필요한 옵션을 적용하여 가능합니다. 다음 그림에서는 Power Query 편집기 사용할 수 있는 몇 가지 변환을 보여 줍니다.
추가 정보: 빠른 시작: Power BI에서 파워 쿼리 사용
데이터 흐름
파워 쿼리는 Power BI 및 Excel과 같은 많은 제품에서 사용할 수 있습니다. 그러나 제품 내에서 파워 쿼리를 사용하면 사용량이 해당 특정 제품으로만 제한됩니다. 데이터 흐름은 클라우드에서 실행되는 파워 쿼리 환경의 제품 중립적 서비스 버전입니다. 데이터 흐름을 사용하면 같은 방식으로 데이터를 가져와 데이터를 변환할 수 있지만 출력을 Power BI 또는 Excel로 보내는 대신 Dataverse 또는 Azure Data Lake Storage와 같은 다른 스토리지 옵션에 출력을 저장할 수 있습니다. 이렇게 하면 다른 제품 및 서비스에서 데이터 흐름의 출력을 사용할 수 있습니다.
추가 정보: 데이터 흐름이란?
파워 쿼리 M 수식 언어
모든 데이터 변환 시나리오에는 그래픽 편집기를 사용하여 최상의 방법으로 수행할 수 없는 몇 가지 변환이 있습니다. 이러한 변환 중 일부는 그래픽 인터페이스가 현재 지원하지 않는 특수 구성 및 설정이 필요할 수 있습니다. 파워 쿼리 엔진은 모든 파워 쿼리 변환에 백그라운드에서 스크립팅 언어를 사용합니다. 파워 쿼리 M 수식 언어(M이라고도 함).
M 언어는 파워 쿼리의 데이터 변환 언어입니다. 쿼리에서 발생하는 모든 작업은 궁극적으로 M으로 작성됩니다. 파워 쿼리 엔진을 사용하여 고급 변환을 수행하려는 경우 고급 편집기 사용하여 쿼리 스크립트에 액세스하고 원하는 대로 수정할 수 있습니다. 사용자 인터페이스 함수 및 변환이 필요한 정확한 변경을 수행하지 않는 경우 고급 편집기 및 M 언어를 사용하여 함수 및 변환을 미세 조정합니다.
let
Source = Exchange.Contents("xyz@contoso.com"),
Mail1 = Source{[Name="Mail"]}[Data],
#"Expanded Sender" = Table.ExpandRecordColumn(Mail1, "Sender", {"Name"}, {"Name"}),
#"Filtered Rows" = Table.SelectRows(#"Expanded Sender", each ([HasAttachments] = true)),
#"Filtered Rows1" = Table.SelectRows(#"Filtered Rows", each ([Subject] = "sample files for email PQ test") and ([Folder Path] = "\Inbox\")),
#"Removed Other Columns" = Table.SelectColumns(#"Filtered Rows1",{"Attachments"}),
#"Expanded Attachments" = Table.ExpandTableColumn(#"Removed Other Columns", "Attachments", {"Name", "AttachmentContent"}, {"Name", "AttachmentContent"}),
#"Filtered Hidden Files1" = Table.SelectRows(#"Expanded Attachments", each [Attributes]?[Hidden]? <> true),
#"Invoke Custom Function1" = Table.AddColumn(#"Filtered Hidden Files1", "Transform File from Mail", each #"Transform File from Mail"([AttachmentContent])),
#"Removed Other Columns1" = Table.SelectColumns(#"Invoke Custom Function1", {"Transform File from Mail"}),
#"Expanded Table Column1" = Table.ExpandTableColumn(#"Removed Other Columns1", "Transform File from Mail", Table.ColumnNames(#"Transform File from Mail"(#"Sample File"))),
#"Changed Type" = Table.TransformColumnTypes(#"Expanded Table Column1",{{"Column1", type text}, {"Column2", type text}, {"Column3", type text}, {"Column4", type text}, {"Column5", type text}, {"Column6", type text}, {"Column7", type text}, {"Column8", type text}, {"Column9", type text}, {"Column10", type text}})
in
#"Changed Type"
추가 정보: 파워 쿼리 M 수식 언어
파워 쿼리는 어디에서 사용할 수 있나요?
다음 표에서는 파워 쿼리를 찾을 수 있는 Microsoft 제품 및 서비스를 나열합니다.
| Product | M 엔진1 | 파워 쿼리 데스크톱2 |
파워 쿼리 온라인3 |
데이터 흐름4 |
|---|---|---|---|---|
| Windows용 Excel | 예 | 네 | 없음 | 아니요 |
| Mac용 Excel | 예 | 네 | 없음 | 아니요 |
| Power BI | 예 | 네 | 네 | 예 |
| Power Apps | 예 | 없음 | 네 | 예 |
| Power Automate | 예 | 없음 | 네 | 아니요 |
| Power BI Report Server | 예 | 네 | 없음 | 아니요 |
| Azure Data Factory | 예 | 없음 | 네 | 예 |
| Microsoft Fabric의 Data Factory | 예 | 없음 | 네 | 예 |
| SQL Server Integration Services | 예 | 없음 | 없음 | 아니요 |
| SQL Server Analysis Services | 예 | 네 | 없음 | 아니요 |
| Dynamics 365 Customer Insights | 예 | 없음 | 네 | 예 |
| 1M엔진 | 파워 쿼리 수식 언어("M")로 표현된 쿼리를 실행하는 기본 쿼리 실행 엔진입니다. |
| 2파워 쿼리 데스크톱 | 데스크톱 애플리케이션에서 찾을 수 있는 파워 쿼리 환경입니다. |
| 3파워 쿼리 온라인 | 웹 브라우저 애플리케이션에서 찾을 수 있는 파워 쿼리 환경입니다. |
| 4개의 데이터 흐름 | 클라우드에서 실행되고 제품에 구애받지 않는 서비스로서의 파워 쿼리. 저장된 결과는 다른 애플리케이션에서 서비스로 사용할 수 있습니다. |
참고 항목
파워 쿼리의 데이터 원본
데이터 가져오기
파워 쿼리 빠른 시작
파워 쿼리를 사용하여 데이터 셰이핑 및 결합
데이터 흐름이란?
피드백
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