MS 파워BI를 더 ‘파워풀’하게··· 15가지 팁

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.