2017.06.26

마이크로소프트 파워 BI에 대해 알아둘 만한 정보들

Simon Bisson | InfoWorld
이제 파워 BI(Power BI)는 엑셀 쿼리 툴 그 이상이다. 비즈니스 데이터 분석과 보고를 위해 사용하는 방법을 알아보자.

마이크로서비스를 시작하고 클라우드를 사용하더라도 LoB(line-of-business) 애플리케이션은 항상 우리와 함께 한다. 이들이 생산해내는 데이터 속에서 자사의 비즈니스를 영위하는데 알아야 할 것들, 즉 얼마나 판매했는지, 얼마나 구매해야 하는지, 고객들은 어떻게 느꼈는지, 그리고 사업의 상태 등을 알려주는 수많은 표식들을 모두 파악해야 한다.

이런 과제들은 항상 문제를 남긴다. 우선 이 정보를 어떻게 볼 수 있을까? BI 툴을 사용해 무수히 많은 비즈니스 시스템에서 저장되어 있는 비즈니스 데이터를 탐색하고 질문하고 답변을 얻는 방법이 필요하다.

마이크로소프트의 파워 BI는 비즈니스 데이터 탐색을 위한 툴이다. 엑셀용 추가적인 질의 도구 세트로 시작한 파워 BI는 표 형식의 데이터를 가져와 정형화된 그래픽 응답을 제공하기 전에 이를 잘라내어 다룰 수 있도록 한다. 또한 SQL 서버의 OLAP 툴에 연결해 수십억 개의 데이터 행에 익숙한 사용자 인터페이스로 동작할 수 있다.

현재 완전한 웹서비스 및 데스크톱 애플리케이션으로 거듭난 파워 BI는 친숙한 액셀 작업 방식을 유지하면서 자체 툴을 추가하는 독자적인 분석 툴이다.

파워 BI는 자연어 툴을 통해 사용자는 질의하고 코타나 음성 인터페이스를 통해 질문하고 해답을 얻을 수 있다. 또한 파워 BI의 머신러닝 기능은 흥미로운 데이터를 식별하고 추세의 시각화를 보여주고, 데이터의 특이점을 찾아내는 데도 도움이 된다.

파워 BI, 데스크톱과 클라우드 결합 
파워 BI는 SaaS(software-as-a-service)와 데스크톱 애플리케이션의 흥미로운 조합이다. 사용자는 자신의 데이터를 탐색하고 보고서를 작성하는데 데스크톱 앱을 사용할 수 있다. 하지만 실제로 의미있는 것은 앱과 클라우드 서비스의 조합이다.

데스크톱 파워 BI 애플리케이션은 초기 통찰력을 얻는 방법으로 고려하는 것이 좋다. 이를 통해 올바른 질문을 찾을 수 있다. 사용자는 결과 보고서를 실제 데이터와 연결된 클라우드 서비스의 실시간 대시보드로 전환하고 추세와 지표를 거의 실시간으로 분석할 수 있다.

파워 BI의 유용한 기능 가운데 하나는 전통적인 데이터베이스와 스프레드 시트에서부터 젠데스크(Zendesk)와 깃허브(Github)와 같은 최신의 SaaS 서비스까지 모두 사용할 수 있는 데이터 소스의 수에 있다.

비즈니스 데이터는 현재 매우 다양한 곳에 저장되어 있어 관련성을 확신하기가 어렵기 때문에 최대한 많은 수의 리포지토리에서 질의할 수 있어야 한다. 파워 BI를 통계 언어인 R에 연결해 다양한 차트에 대한 복잡한 통계 정보를 표시할 수도 있다.

파워 BI에서 사용자는 자신의 정보와 함께 공용 데이터를 사용할 수 있다. 공용 데이터와 프라이빗 데이터를 혼합함으로써 사용자는 맥락 속의 담긴 비즈니스 정보를 얻을 수 있다. 매출이 떨어진다면 영업팀이 일을 제대로 하지 않은 것인지, 비즈니스 부문의 전반적인 둔화가 있는 것인지 파악하고, 이 분야 실적이 떨어지는 상황이 예상보다 나쁜 것인지, 아닌지를 알아낼 수 있다. 정보가 많을수록 더 나은 결정을 내릴 수 있다.

데이터 변환을 위한 파워 BI의 질의 언어
파워 BI는 질의 및 데이터 변환(data transformation)을 쉽게 구축할 수 있다. 기본 질의 언어는 다양한 소스의 데이터를 추출하고 변형해 보고서에 사용할 새로운 테이블을 작성하도록 설계된 함수 프로그래밍 시스템을 염두에 뒀다.

엑셀과 유사한 원시 데이터 테이블 뷰에서 시작해 사용자는 질의 툴을 사용해 수식과 같은 방식으로 열을 추가하고 데이터 형식을 변경하는 일련의 변환 단계를 구성한다. 일단 질의를 구성하면 고급 편집기에서 파워 쿼리(Power Query) 코드 결과값을 보여줘 추가 편집이나 새로운 단계 추가가 가능하다.

또한 파워 BI의 시각적 편집 툴은 데이터를 단순화하고 불필요한 열을 제거하고 이름을 변경하는데 도움을 준다. 다른 출처의 데이터를 질의에 통합해 필요한 경우 추가 정보를 추가할 수 있다. 다른 툴은 데이터를 집계 테이블로 피벗하거나 계산을 기반으로 사용자 정의 열을 추가한다.

보고서 공유하기는 이를 작성하는 것만큼이나 중요하다. 파워 BI에서는 사용자에게 여러가지 옵션을 제공한다. 아마도 가장 유용한 것은 KPI(key performance indicators)를 보여주고 적절한 시각화와 연계된 웹 대시보드를 작성하고 게시하는 기능이다.

곧 출시될 파워 BI 릴리스에서는 데이터를 마이크로소프트 비지오(Microsoft Visio) 다이어그램에 매핑하는 툴을 추가해 워크플로우 또는 네트워크 성능을 표시하고 필요에 따라 블록 색상을 코딩할 수 있다.

파워 BI 시각화 사용자 정의
파워 BI의 시각화 기능 사용에는 제한이 없다. 사용자들은 자신만의 시각화를 디자인할 수도 있다. 예를 들어, IoT 센서 데이터를 표시하는 데 파워 BI를 사용하는 경우, 모니터링 중인 장비의 다이어그램에 있는 결과값이 나타나지 않는 이유나 다이어그램을 한눈에 보고 손상된 부분이 어디인지, 어떤 부분에 유지 보수가 필요한지 등을 확인할 수 있다. 또한 동일 데이터에 대해 다른 종류의 지도에서 다른 해석을 허용하는 지리 정보도 마찬가지다.

깃허브에서 테스트 스위트와 샘플 코드를 포함해 파워 BI 시각화를 직접 만들 수 있는 툴을 구할 수 있다. 로컬 Node.js 설치에서 실행되는 명령행 툴은 코드 작성과 컴파일을 처리한다.

코드는 형식 보호 기능이 추가된 기존 자바스크립트(JavaScript) 기술을 기반으로 하는 마이크로소프트 타입스크립트(TypeScript) 언어로 작성된다. 스타일은 CSS를 통해 추가된다. 정적 데이터로 새로운 시각화를 시작해 원하는 방식으로 렌더링하는 지 확인하는 것이 좋다. 예상대로 작동하면 실제 데이터를 데이터 바인딩에 추가하라. 코드를 테스트한 후에는 명령어 툴을 사용해 코드를 공유하라.

마이크로소프트는 오피스 365 기업용 사용자들에게 대부분의 기능을 사용하도록 파워 BI를 제공한다. 새로운 프리미엄 단계에는 보고서를 공유하는 새로운 방법을 추가하고 데이터를 앱에 포함하고 무제한의 시청자와 공유할 수 있는 옵션을 제공한다.

숙련된 비즈니스 분석가와 데이터 과학자들은 대화형 보고서를 작성한 다음, 사용자는 스마프폰이나 PC의 데이터를 분석한다. 파워 BI의 모바일 보기 툴을 사용해 보고서를 게시한 다음 앱에서 웹 보기로 보면 된다. 애플리케이션은 데이터를 최대 48번까지 새로 고침을 할 수 있다. editor@itworld.co.kr  



2017.06.26

마이크로소프트 파워 BI에 대해 알아둘 만한 정보들

Simon Bisson | InfoWorld
이제 파워 BI(Power BI)는 엑셀 쿼리 툴 그 이상이다. 비즈니스 데이터 분석과 보고를 위해 사용하는 방법을 알아보자.

마이크로서비스를 시작하고 클라우드를 사용하더라도 LoB(line-of-business) 애플리케이션은 항상 우리와 함께 한다. 이들이 생산해내는 데이터 속에서 자사의 비즈니스를 영위하는데 알아야 할 것들, 즉 얼마나 판매했는지, 얼마나 구매해야 하는지, 고객들은 어떻게 느꼈는지, 그리고 사업의 상태 등을 알려주는 수많은 표식들을 모두 파악해야 한다.

이런 과제들은 항상 문제를 남긴다. 우선 이 정보를 어떻게 볼 수 있을까? BI 툴을 사용해 무수히 많은 비즈니스 시스템에서 저장되어 있는 비즈니스 데이터를 탐색하고 질문하고 답변을 얻는 방법이 필요하다.

마이크로소프트의 파워 BI는 비즈니스 데이터 탐색을 위한 툴이다. 엑셀용 추가적인 질의 도구 세트로 시작한 파워 BI는 표 형식의 데이터를 가져와 정형화된 그래픽 응답을 제공하기 전에 이를 잘라내어 다룰 수 있도록 한다. 또한 SQL 서버의 OLAP 툴에 연결해 수십억 개의 데이터 행에 익숙한 사용자 인터페이스로 동작할 수 있다.

현재 완전한 웹서비스 및 데스크톱 애플리케이션으로 거듭난 파워 BI는 친숙한 액셀 작업 방식을 유지하면서 자체 툴을 추가하는 독자적인 분석 툴이다.

파워 BI는 자연어 툴을 통해 사용자는 질의하고 코타나 음성 인터페이스를 통해 질문하고 해답을 얻을 수 있다. 또한 파워 BI의 머신러닝 기능은 흥미로운 데이터를 식별하고 추세의 시각화를 보여주고, 데이터의 특이점을 찾아내는 데도 도움이 된다.

파워 BI, 데스크톱과 클라우드 결합 
파워 BI는 SaaS(software-as-a-service)와 데스크톱 애플리케이션의 흥미로운 조합이다. 사용자는 자신의 데이터를 탐색하고 보고서를 작성하는데 데스크톱 앱을 사용할 수 있다. 하지만 실제로 의미있는 것은 앱과 클라우드 서비스의 조합이다.

데스크톱 파워 BI 애플리케이션은 초기 통찰력을 얻는 방법으로 고려하는 것이 좋다. 이를 통해 올바른 질문을 찾을 수 있다. 사용자는 결과 보고서를 실제 데이터와 연결된 클라우드 서비스의 실시간 대시보드로 전환하고 추세와 지표를 거의 실시간으로 분석할 수 있다.

파워 BI의 유용한 기능 가운데 하나는 전통적인 데이터베이스와 스프레드 시트에서부터 젠데스크(Zendesk)와 깃허브(Github)와 같은 최신의 SaaS 서비스까지 모두 사용할 수 있는 데이터 소스의 수에 있다.

비즈니스 데이터는 현재 매우 다양한 곳에 저장되어 있어 관련성을 확신하기가 어렵기 때문에 최대한 많은 수의 리포지토리에서 질의할 수 있어야 한다. 파워 BI를 통계 언어인 R에 연결해 다양한 차트에 대한 복잡한 통계 정보를 표시할 수도 있다.

파워 BI에서 사용자는 자신의 정보와 함께 공용 데이터를 사용할 수 있다. 공용 데이터와 프라이빗 데이터를 혼합함으로써 사용자는 맥락 속의 담긴 비즈니스 정보를 얻을 수 있다. 매출이 떨어진다면 영업팀이 일을 제대로 하지 않은 것인지, 비즈니스 부문의 전반적인 둔화가 있는 것인지 파악하고, 이 분야 실적이 떨어지는 상황이 예상보다 나쁜 것인지, 아닌지를 알아낼 수 있다. 정보가 많을수록 더 나은 결정을 내릴 수 있다.

데이터 변환을 위한 파워 BI의 질의 언어
파워 BI는 질의 및 데이터 변환(data transformation)을 쉽게 구축할 수 있다. 기본 질의 언어는 다양한 소스의 데이터를 추출하고 변형해 보고서에 사용할 새로운 테이블을 작성하도록 설계된 함수 프로그래밍 시스템을 염두에 뒀다.

엑셀과 유사한 원시 데이터 테이블 뷰에서 시작해 사용자는 질의 툴을 사용해 수식과 같은 방식으로 열을 추가하고 데이터 형식을 변경하는 일련의 변환 단계를 구성한다. 일단 질의를 구성하면 고급 편집기에서 파워 쿼리(Power Query) 코드 결과값을 보여줘 추가 편집이나 새로운 단계 추가가 가능하다.

또한 파워 BI의 시각적 편집 툴은 데이터를 단순화하고 불필요한 열을 제거하고 이름을 변경하는데 도움을 준다. 다른 출처의 데이터를 질의에 통합해 필요한 경우 추가 정보를 추가할 수 있다. 다른 툴은 데이터를 집계 테이블로 피벗하거나 계산을 기반으로 사용자 정의 열을 추가한다.

보고서 공유하기는 이를 작성하는 것만큼이나 중요하다. 파워 BI에서는 사용자에게 여러가지 옵션을 제공한다. 아마도 가장 유용한 것은 KPI(key performance indicators)를 보여주고 적절한 시각화와 연계된 웹 대시보드를 작성하고 게시하는 기능이다.

곧 출시될 파워 BI 릴리스에서는 데이터를 마이크로소프트 비지오(Microsoft Visio) 다이어그램에 매핑하는 툴을 추가해 워크플로우 또는 네트워크 성능을 표시하고 필요에 따라 블록 색상을 코딩할 수 있다.

파워 BI 시각화 사용자 정의
파워 BI의 시각화 기능 사용에는 제한이 없다. 사용자들은 자신만의 시각화를 디자인할 수도 있다. 예를 들어, IoT 센서 데이터를 표시하는 데 파워 BI를 사용하는 경우, 모니터링 중인 장비의 다이어그램에 있는 결과값이 나타나지 않는 이유나 다이어그램을 한눈에 보고 손상된 부분이 어디인지, 어떤 부분에 유지 보수가 필요한지 등을 확인할 수 있다. 또한 동일 데이터에 대해 다른 종류의 지도에서 다른 해석을 허용하는 지리 정보도 마찬가지다.

깃허브에서 테스트 스위트와 샘플 코드를 포함해 파워 BI 시각화를 직접 만들 수 있는 툴을 구할 수 있다. 로컬 Node.js 설치에서 실행되는 명령행 툴은 코드 작성과 컴파일을 처리한다.

코드는 형식 보호 기능이 추가된 기존 자바스크립트(JavaScript) 기술을 기반으로 하는 마이크로소프트 타입스크립트(TypeScript) 언어로 작성된다. 스타일은 CSS를 통해 추가된다. 정적 데이터로 새로운 시각화를 시작해 원하는 방식으로 렌더링하는 지 확인하는 것이 좋다. 예상대로 작동하면 실제 데이터를 데이터 바인딩에 추가하라. 코드를 테스트한 후에는 명령어 툴을 사용해 코드를 공유하라.

마이크로소프트는 오피스 365 기업용 사용자들에게 대부분의 기능을 사용하도록 파워 BI를 제공한다. 새로운 프리미엄 단계에는 보고서를 공유하는 새로운 방법을 추가하고 데이터를 앱에 포함하고 무제한의 시청자와 공유할 수 있는 옵션을 제공한다.

숙련된 비즈니스 분석가와 데이터 과학자들은 대화형 보고서를 작성한 다음, 사용자는 스마프폰이나 PC의 데이터를 분석한다. 파워 BI의 모바일 보기 툴을 사용해 보고서를 게시한 다음 앱에서 웹 보기로 보면 된다. 애플리케이션은 데이터를 최대 48번까지 새로 고침을 할 수 있다. editor@itworld.co.kr  

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