Power BI에서 데이터 모델링

중급
데이터 분석가
Power BI

Power BI를 통한 성공은 뛰어난 데이터 모델과 함께 시작합니다. 이 모듈에서는 직관적이고 성능이 높고 유지 관리가 용이한 데이터 모델을 디자인하는 방법에 대해 설명합니다. DAX 언어를 사용하여 측정값을 만드는 방법에 대해 알아보고 이러한 측정값을 통해 다양한 분석 솔루션을 만들 수 있습니다. 또한 파워 쿼리 데이터 검색 작업을 통해 성능을 향상시키는 방법을 알아봅니다.

이 학습 경로를 통해 Microsoft Certified: Data Analyst 연결 인증을 준비할 수 있습니다.

사전 요구 사항

없음

이 학습 경로의 모듈

Power BI에서 복잡한 데이터 모델을 만드는 프로세스는 간단합니다. 두 개 이상의 트랜잭션 시스템에서 데이터를 가져오는 경우 작업에 사용해야 할 테이블이 수십 개에 달할 수 있습니다. 효율적인 데이터 모델을 작성하면 이 복잡한 작업을 단순화할 수 있습니다. 데이터 모델을 단순화하는 한 가지 방법인 별모양 스키마와 관련된 용어와 구현 방법을 이 모듈에서 알아봅니다. 또한 Power BI 보고서의 성능과 유용성을 위해 올바른 데이터 세분성을 선택하는 것이 중요한 이유를 알아봅니다. 마지막으로, Power BI 데이터 모델을 사용하여 성능을 향상하는 방법도 알아봅니다.

DAX(Data Analysis Expressions)는 Microsoft Power BI에서 계산 열, 측정값 및 사용자 지정 테이블을 만드는 데 사용되는 프로그래밍 언어입니다. DAX는 수식 또는 식에서 하나 이상의 값을 계산하고 반환하는 데 사용할 수 있는 함수, 연산자 및 상수 컬렉션입니다. DAX를 사용해 여러 계산 및 데이터 분석 문제를 해결할 수 있으며, 이를 통해 모델에 이미 있는 데이터에서 새 정보를 만들 수 있습니다.

성능 최적화는 성능 조정이라고도 하며 데이터 모델이 더 효율적으로 실행되도록 데이터 모델의 현재 상태를 변경하는 작업입니다. 기본적으로 데이터 모델이 최적화되면 성능이 향상됩니다.