MS 파워BI를 더 ‘파워풀’하게··· 15가지 팁

등록일: 07.02.2021 14:42:09  |  조회수: 826
마이크로소프트의 파워BI의 재주는 다양하다. 데이터 시각화 도구로만 생각했다면 오산이다. AI 인사이트에서부터 데이터 큐레이팅에 이르기까지 파워BI를 알뜰하게 활용하는 방법을 살펴본다. 

파워BI(Power BI)는 마이크로소프트의 양방향 데이터 시각화 및 분석 툴이다. 파워BI를 사용함으로써 클라우드 및 구내의 광범위한 시스템에서 데이터를 끌어오고 중요한 지표를 추적하는 대시보드를 생성할 수 있다.

심지어 (말 그대로) 데이터에 관해 반복적으로 가르치고 질문할 수 있기도 하다.


파워BI의 풍부한 보고서 또는 대시보드를 기존의 리포트 포털에 삽입하는 것도 가능하다. 또 대시보드, 보고서, 시각화는 막대 및 원 그래프의 수준을 크게 뛰어넘는다. 디자이너 수준의 지식은 필요 없이도 가능하다.

이 밖에 파워BI를 사용하여 다른 도구(로우 코드 앱 등)를 위한 고품질의 데이터를 준비 및 관리할 수 있다. 파워BI라는 강력한 도구를 제대로 써먹을 수 있게 해주는 방법들을 정리했다. 

사용 중인 서비스를 시각화하라

파워BI에는 사전 설정 보고서와 시각화가 포함된 수백 개의 콘텐츠 팩, 템플릿, 통합이 있다.

회계에 제로(Xero)를 사용하거나 비즈니스 프로세스를 생성하기 위해 K2 클라우드를 사용하거나 어도비 마케팅 클라우드, SAP HANA, 세일즈포스, 메일침프(MailChimp), 마케토(Marketo), 구글 애널리틱스 등을 사용하는가?

이 경우 파워BI를 사용하여 이런 서비스에서 데이터를 시각화하고 이에 대한 보고서를 생성하며 사용자 정의 대시보드로 가져올 수 있다. 


또한 구내 게이트웨이를 구성하여 파워BI를 활용함으로써 자신의 서버에서 데이터 세트를 분석할 수 있다. 이를 통해 웹사이트 방문자를 판매와 비교하거나 어떤 홍보 덕분에 새로운 고객이 유입되었는지 파악할 수 있다. 

자신만의 보고서와 시각화를 생성하고 계산을 수행하며(파워BI가 이런 계산된 값을 호출한다.) 개인 사용자, 데이터 소스, 특정 대시보드 및 보고서의 액세스 레벨을 설정함으로써 민감한 정보를 확인할 수 있는 인물을 설정할 수도 있다.

데이터를 통해 이야기하라

차트는 숫자에 좋지만 시간에 따라 변화하는 정보를 이해하기 쉬운 방법으로 보여주려면 파워BI를 위한 새로운 타임라인 스토리텔러가 딱이다.

이 툴을 이용해 날짜 또는 시간에 대한 선형 목록을 생성하거나 원, 나선, 격자, 사용자 정의 모양으로 배치할 수 있다.

또한 연대기 목록, 이벤트 지속 시간을 보여주는 순서를 보여주거나 상대 또는 알고리즘 스케일을 선택할 수 있다. 


데이터를 가장 잘 표현하고 확장하며 배치하는 방법을 선택하면 파워BI가 여기에서 타임라인을 구축한다.

그리고 이를 이용해 비즈니스 역사를 이야기하거나 수요가 어떻게 증가하고 있는지 보여주거나 이벤트 순서가 중요한 것을 설명할 수 있다.


‘감도분석(What-if)’을 분석하라

엑셀(Excel)에서 시나리오를 비교할 수 있지만 파워BI는 슬라이드 바를 드래그 하여 변경사항을 표시할 수 있다.

 매출 등의 수치에 대해 계산한 값을 추가하고 파워BI 데스크톱의 새 파라미터 버튼을 사용하여 감도분석 시나리오에서 변경되는 파라미터를 추가할 수 있다. 


그러면 다른 곳에서 참조할 수 있는 계산된 값이 생성되기 때문에 특정 프로모션에 반응하는 여러 고객들에 대한 감도분석 파라미터를 생성하는 경우 이를 처리해야 할 것으로 예상할 수 있는 고객 지원 티켓 수를 보여주기 위해 생성하는 공식에 연결할 수 있다. 

고객 반응 수가 더 높거나 낮을 때 차이를 보여주기 위해 드래그 할 수 있는 슬라이드 바를 추가하기 위해 감도분석 파라미터 대화상자에서 ‘이 페이지에 슬라이더 추가’를 선택한다.

자신만의 언어로 질문하라

파워BI의 자연어 기능을 사용하여 질문을 하고 시각화를 얻을 수 있다. 데이터를 제시하는 방식을 지정하고 ‘월별 지역 총 판매량 선 그래프’를 요청하거나 파워BI가 ‘지난 분기의 판매 수치는?’ 같은 좀 더 일반적인 질문을 통해 데이터에 적합한 레이아웃을 선택하도록 한다.

대시보드에 고정된 타일(Tile)이 있다면 Q&A에서 이것들을 질문으로 제안하며 질문을 입력할 때 데이터 세트의 표에 기초하여 추가할 수 있는 용어를 제안한다. 질문이 유용한 경우 시각화를 대시보드에 고정하여 데이터 세트의 시각화 생성을 용이하게 할 수 있다. 

데이터 세트를 소유하고 있는 경우 대시보드 설정에 주요 질문도 추가할 수 있다. Q&A는 데이터 세트에서 표 이름, 열, 계산된 필드를 사용한다.

 열의 이름이 <region>이 아니라 <area>라면 동의어를 입력하지 않는 한 ‘지역(area) 별 판매량’을 요청해야 하며 <CustomerSummary> 같은 표 이름 때문에 Q&A가 Customers 같은 이름보다 덜 자연스럽게 된다.


파워BI Q&A는 파워BI 웹사이트와 iOS 파워BI 앱에서 작동한다. 엑셀 표(또는 해당 데이터 세트에 Q&A를 활성화하는 경우 구내 게이트웨이를 통해 데이터 세트)에 저장된 데이터에 작업하거나 사용자가 파워 피벗(Power Pivot)을 사용하여 Q&A를 위해 데이터 세트를 최적화할 수 있다. 

데이터 세트의 모든 표가 올바르게 연결되었는지 확인하고 날짜와 숫자의 데이터 유형을 점검하며 열에 설정된 기본 필드와 테이블에 설정된 기본 라벨을 생성하여 표시된 열을 수정하면 그래프의 유형 또는 차트 Q&A가 표시된다.

맞춤 시각화를 작성하라

파워BI에는 일련의 시각화가 포함되어 있으며 오피스 스토어에서 다운로드하거나 오픈소스 파워BI CVT(Custom Visual Tool)로 자신만의 버전을 생성하여 추가할 수 있다.

오피스 스토어에는 말풍선, R스크립트에 기초한 상관관계 플롯, 가외치, 클러스터, 백분위를 강조하는 ‘박스 및 위스커(Whisker) 플롯’뿐만이 아니라 다른 파워BI 고객이 생성한 시각화도 포함된다.


또한 워크플로와 프로세스를 통해 진행상황을 분석하고 싶은 경우 비지오(Visio) 도해를 파워BI에 링크하여 사용자 정의 시각화로써 활용할 수 있다.

엑셀 분석 모델이 있는 경우 프론트라인(Frontline)의 애널리틱 솔버(Analytic Solver)를 활용하여 사용자 정의 파워BI 시각화로 바꿀 수 있다.

여기에서 정적 보고서를 얻는 것이 아니다. 이 동적 모델에서는 파워BI 데이터 세트를 드래그 앤 드롭하여 다양한 옵션을 시뮬레이션 또는 최적화할 수 있다.


AI 기반 시각화를 활용하라

파워BI의 많은 양방향 시각화는 머신러닝을 사용하여 일반적으로 데이터 사이언티스트가 필요한 인사이트를 식별한다. 이를테면 이월 주문 제품에 영향을 미치는 것 등의 기여 요소를 식별하고 순위를 매기는 데 도움을 줄 수 있다. 

분해 트리는 기저 원인 분석을 수행하는 데 도움이 되며 데이터를 분석할 곳을 안내한다.

이상점 감지는 선 차트 등의 시계열 데이터를 살펴보고 가외치와 기타 이상점을 식별하며 설명을 제안한다. 스마트 내러티브는 주요 시사점과 트렌드를 찾아 자동 생성 텍스트로 정리함으로써 데이터 스토리를 구축할 수 있게 해준다.

스트리밍 데이터 흐름에 대한 실시간 분석을 수행하라

대부분의 BI는 예정된 간격으로 데이터베이스에서 추출된 데이터베이스에 대해 수행된다. 전자상거래 사이트 또는 센서가 있는 운영 기술 시스템에서 얻은 데이터를 분석하고 싶은 경우 실시간 스트리밍 데이터에 액세스해야 한다. 

일반적으로 이를 위해서는 데이터를 추출하기 위한 개발이 필요하지만 파워BI의 스트리밍 데이터 흐름은 애저 스트리밍 애널리틱스(Azure Streaming Analytics)에 연결할 수 있다.

이로 인해 비즈니스 애널리스트가 같은 보고서의 묶음 스트리밍 데이터를 결합하여 예외를 찾고 동작을 발생시키며 물리적 시스템의 변화에 더욱 신속하게 대응할 수 있게 된다.


팀즈(Teams) 통합을 활성화하라

팀 내 협업이 흔하다면 모두가 일하는(그리고 업무에 관해 대화하는) 곳에 파워BI를 보고서를 가져올 때 더욱 유용해진다.

마이크로소프트에 따르면 앱을 팀즈에 고정했을 때 파워BI에서의 데이터 사용량이 약 2배로 증가한다고 한다. IT 조직이 시간과 돈을 투자하여 파워BI를 출시한 경우 팀즈 통합을 통해 더 큰 투자 수익을 얻을 수 있다.


엑셀에서 사용할 데이터를 조정하라

파워BI에서 데이터를 공유하는 경우 사용자들이 이를 엑셀 안에서도 사용할 수 있다. 또한 파워BI는 엑셀의 데이터 유형을 지원할 수 있기 때문에 고객, 공급자, 제품, 조직 전반에 걸쳐 사용할 기타 비즈니스 정보 등의 항목에 대한 하나의 권위 있는 데이터 소스를 얻을 수 있다. 

공유된 진실의 출처를 얻고, 엑셀 사용자는 이를 활용하기 위해 파워BI를 배울 필요가 없다. 고객 이름 등 찾고 싶은 정보를 입력하고 범위를 표시한 후 툴팁을 클릭하여 엑셀로 작업할 데이터 세트의 새 열을 삽입할 수 있다.

파워BI로부터 머신러닝을 유도하라

파워BI의 데이터플로(Dataflow)는 데이터 준비 및 강화(enrichment )를 자동화한다.

이를 활용해 파워BI에 머신러닝에 사용할 데이터 세트를 보관할 수 있다. 애저 머신러닝 오토ML(Azure Machine Learning AutoML)과 통합되어 있기 때문에 비즈니스 분석가는 데이터 사이언티스트 또는 애저 구독 없이 머신러닝을 활용할 수 있다. 


제품의 재고 소진 여부 등 예측하고 싶은 것을 정의하면 오토ML이 해당 모델에 사용할 데이터 열을 제안하고 알고리즘을 자동으로 선택하여 조정한다.

 또 생성된 모델의 성능과 신뢰성을 포함시키고 특정 유통 센터에서 재고가 소진될 가능성이 가장 높은 제품에 대한 예측에 어떤 기능이 영향을 미치는지도 알려준다.


파워BI와 파워 앱스(Power Apps)를 결합하라

파워 앱스를 파워BI 보고서에 통합하고 파워BI 안에서 파워오토메이트(PowerAutomate) 워크플로를 설정할 수 있다.

고객을 이메일 마케팅 캠페인에 추가하거나 예산을 요청하는 등 데이터로부터 인사이트를 얻은 후 취해야 하는 조치가 있는 경우 이를 위한 앱이나 플로우를 보고서에 넣어 인사이트를 얻을 수 있다.

이 때 파워BI에서의 필터와 선택이 앱이나 워크플로로 이전된다. 파워 앱으로 작업할 가능성이 높은 모바일 사용자는 파워BI 보고서를 앱에 내장할 수 있다.


관리 대시보드에 더 많은 데이터를 입력하라

다양한 BI 사용자는 시각화에 다양한 수준의 정보를 필요로 한다. 관리자 및 비즈니스 분석가는 많은 세부사항을 원할 수 있을 것이다.

반면 임원들이 전 세계 여러 지역에 대하여 20 또는 30개의 핵심 지표만 추적하는 경우도 있을 것이다. 후자의 경우에는 복잡한 시각화보다는 목표 및 실제 수치를 보여주는 단순 보기로 한 번에 제시하는 것이 낫다.

이를 통해 차트와 그림이 과도하지 않으면서 정보를 신속하게 찾을 수 있다. 파워 KPI 사용자 정의 시각화는 여러 보고서 유형을 하나의 타일로 결합한다.


목표를 활용하여 득점 카드와 OKR 보드를 구축하라

데이터 주도적인 문화 구축이란 데이터를 활용하여 해당 비즈니스에 대한 결정이 얼마나 효과적인지 측정하는 것이다.

주요 지표에 대한 성능과 달성을 추적하기 위해 대시보드를 구축하는 특정 도구를 구매하는 대신에 파워BI 프리미엄(Premium)의 골(Goals) 허브를 사용하여 득점 카드를 파워BI 보고서에 연결한다. 


매출, 판매, 고용, 사용자 수 등의 목표는 결과를 달성해야 하는 시기, 측정 방법 등을 작성하고 파워BI 보고서의 차트에서 관련된 데이터 포인트를 선택한다.

골 허브에서 진행상황을 파악하는 것 외에도 파워 오토메이트를 사용하여 목표 성과가 뒤쳐질 때 알림을 제공하거나 회의를 계획할 수 있다.  


민감한 데이터를 위해 정보 보호를 활용하라

파워BI에 기업의 기밀 정보를 넣을 때, CIO와 CISO는 오피스, 셰어포인트, 기타 도구와 같은 마이크로소프트 정보 보호 민감도 라벨을 적용하여 적절한 직원만이 액세스하도록 할 수 있다.

이 라벨은 E2E(End to End) 데이터 유출 방지를 위해 감사를 가능하게 하며 파워BI에서 액세스를 실시하고 엑셀 또는 파워포인트로 내보내기 되는 데이터를 추적한다.

파워BI는 IT 데이터용이기도 하다.

파워BI는 현업 사용자만을 위한 것이 아니다. 이를 활용해 IT 모니터링 도구를 위한 데이터를 시각화 할 수 있다.

일례로 파워BI의 AAL(Azure Activity Logs)용 솔루션 템플릿은 애저 SQL(Azure SQL) 데이터베이스와 스트림 애널리틱스(Stream Analytics)를 사용하여 로그를 수집하고 사전 구축된 파워BI 데스크톱 보고서를 사용하여 표시한다. 이를 활용하면 사용 및 문제 트렌드를 살펴볼 수 있다. 


또한 구성 및 준수성 상태 등의 장치 세부사항을 표시하는 일련의 IDW(Intune Data Warehouse)용 사전 구축 파워BI 보고서 그리고 클라이언트 및 서버 건전성, 맬웨어 보호 수준, 소프트웨어 인벤토리, 업데이트가 누락된 장치 등을 다루는 대시보드를 갖춘 SCCM(System Center Configuration Manager)용 솔루션 템플릿이 있다. 

이 밖에도 일련의 다른 툴을 위한 템플릿이 있으며 데이터를 SQL 서버 또는 애저 SQL 데이터베이스에 넣을 수 있다면 다른 툴을 위한 대시보드와 보고서를 구축할 수 있다. 

<출처 : CIO KOREA>



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