[2] POWER BI 2,3강 - Power BI 기본 이해 / 구성 요소와 테이블간 관계

2강 순서

1. Business Intelligence 정의

2. Self Service 정의 및 시장

3. Self Service Tool, MS Power BI 

4. Power BI Service 구성 요소 및 버전

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1. Business Intelligence 정의

BI 분류

1. 전략 인텔리전스
2. 분석 인텔리전스: 이슈 해결 및 의사결정을 위한 보고서 생성 & 조회 & 정보 생성
3. 확장 인텔리전스: 기업 내부 및 외부 이해관계자 상호 프로세스상 생성 되는 데이터 분석 & 정보 제공
4. 인텔리전스 인프라: 구현을 위한 기술 및 데이터 제공
5. 인텔리전스 정보전달: 생성된 정보를 사용자의 요구에 맞게 제공

Self Service BI 정의
: 전문 지식이 없는 사람들도 본인 분야에 대한 데이터를 직접 분석한다는 의미
 
Self Service BI인 Power BI의 특징
"확장성"

1. 셀프서비스 및 엔터프라이즈 분석 통합
2. Azure를 통해 빅데이터 분석 연계 가속화
3. 자유로운 엑셀 데이터 연계
4. 인사이트를 실행에 옮기기 (코드 없이 워크플로 자동 생성)
5. 실시간 분석 스트리밍 - real time 데이터 엑세스

Power BI 구성 - 3요소

1. Power BI Desktop

에서 생성하여 웹에 업로드, 보고서 개설 DAX

• 다양한 데이터 원본
• 데이터 변환 (Shaping, Modeling)
• 측정값 생성
• RLS (행단위 보안)

2. Power BI Servivce (Web)

: 보고서 관리 Data Insight

• 일부 데이터 원본
• 대시보드 생성 및 작업 영역 공유
• RLS 관리
• 게이트 웨이 연결
• 데이터 흐름생성

3. Power BI Mobile

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3강 순서

1. Power BI Desktop 용도

2. Power BI Desktop 화면 구성

3. 데이터 가져오기

4. 데이터간 관계 설정

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1. Power BI Desktop 용도

• 데이터 적재, 변환 및 시각화 가능

2. 화면 구성

전체 구성

데이터 보기 화면

데이터 모델 화면 - 데이터 관계 설정 캔버스, 여기서는 테이블끼리 관계가 없지만 있는 경우 ERD가 표시 됨

• 데이터 베이스 - SQL Server, Access,Oracle, IBM DB2, IBM Informix, IMB Netezza, MySQL, PostgreSQL, Sybase, Teradata, SAP HANA ...
• 온라인 서비스의 데이터도 가져올 수 있다.
  • Salesforce, Google 웹로그 분석, Adobe Analytics, Facebook, Mixpanel, GitHun, Marketo ...

데이터를 불러온 후, 관계도를 신뢰할 수 없기에 테이블 간 연결이 잘 되었는지, 관계가 맞는지 확인하기

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4. 데이터간 관계 설정

데이터 관계 종류 3가지
 
1. 1대 다

ex. DimGeography : DimReseller, 서울,경기와 같은 정보가 Geography에는 한 줄씩 있고,  리셀러 테이블에는 여러 개 있는 경우

2. 1대 1

ex. DimCustomer_global : DimCustomer : 회원에 대한 부가적인 정보가 추가 된 경우
 

3. 다대 다

ex.  DimEmployee : DimSalesTerritory : Power BI에서 분석이 가능하긴 하지만, 일반적으로 이런 다대 다 형태는 여러 개의 1대 다 테이블로 분리하는 것이 좋다.

 

테이블간 관계 확인 후 수정하기

카테고리별 매출 그래프를 그려보았으나, 모든 카테고리의 매출이 같게 나옴 => 테이블 간 관계에 문제가 있음을 알 수 있다.

공통된 키 ProductCategoryKey가 있는데 연결이 끊어져있음. 단순히 한 테이블의 해당 키를 다른 테이블에 끌어놓으면 연결이 된다.

1대1관계로 연결된 모습

양쪽 테이블에 단 하나의 공통된 키 값이 존재하는 1대1 관계를 가진 다른 예시

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