차례:
- 보고 모델의 핵심 개념 중 하나는 데이터와 분석의 분리입니다. 기본적인 아이디어는 데이터를 너무 단순하게 묶어서 그 데이터를 표현하는 것을 원하지 않는다는 것입니다.
- Power Query는 데이터 레이어를 만드는 데 완벽한 도구입니다. Power Query를 사용하면 SQL Server, Microsoft Access, Web Services 및 Facebook과 같은 다양한 외부 데이터 소스에서 데이터를 가져올 수 있습니다.
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Power Pivot 및 Power Query를 함께 사용하면 관리 및 유지 보수가 쉬운보고 모델을 만들 수 있습니다. 보고 모델은보고 메커니즘이 구축되는 기초를 제공합니다. 데이터를 가져오고, 변환하고, 모양을 만들고, 집계하는보고 프로세스를 작성하면 본질적으로보고 모델을 구축하게됩니다.
잘못 작성된보고 모델을 만들면보고 체계를 유지 관리하고 새로 고치는 데 수 시간의 수작업으로 작업해야 할 수 있습니다. 반면에 효과적인 모델을 만들면 보고서 나 정신병을 손상시키지 않고 월별보고 프로세스를 쉽게 반복 할 수 있습니다.
보고 모델의 핵심 개념 중 하나는 데이터와 분석의 분리입니다. 기본적인 아이디어는 데이터를 너무 단순하게 묶어서 그 데이터를 표현하는 것을 원하지 않는다는 것입니다.
이 개념을 염두에두고 인보이스를 그린다. 인보이스를 받으면 재무 데이터가 실제 데이터 소스라고 가정하지 않습니다. 이는 단순히 데이터베이스의 다른 곳에 저장된 데이터의 표현 일뿐입니다. 이 데이터는 차트, 테이블 또는 웹 사이트 등 다양한 방법으로 분석 및 제공 될 수 있습니다. 이 문장은 분명하게 들리 겠지만 Excel 사용자는 종종 데이터, 분석 및 프레젠테이션을 융합 (또는 혼합)합니다.
데이터와 분석을 최적으로 분리 한보고 모델을 만드는 측면에서 Power Query와 Power Pivot의 강력한 조합을 이길 수는 없습니다.
Power Query와 Power Pivot이 서로 보완하는 방법
Power Query는 데이터 레이어를 만드는 데 완벽한 도구입니다. Power Query를 사용하면 SQL Server, Microsoft Access, Web Services 및 Facebook과 같은 다양한 외부 데이터 소스에서 데이터를 가져올 수 있습니다.
보고 모델로 데이터를 가져 오기 전에 데이터를 변환하고 정리하십시오.
- 다양한 데이터 소스의 데이터를 병합하거나 테이블을 추가합니다.
- 원시 형식의 데이터를 매트릭스 형식에서 플랫 테이블로 "피벗 해제"합니다.
- Power Query의 내부 데이터 모델에 데이터를 추가합니다.
- Power Query를 사용하여 필요한 데이터 계층을 제공하면 Power Pivot을 사용하여 분석 계층을 생성 할 수 있습니다. Power Pivot을 사용하면 관계를 추가하고 테이블 및 열 속성을 설정할 수 있습니다.
- 데이터 분석 식 (DAX)을 사용하여 사용자 지정 수식을 추가합니다.
데이터를 계층 적보기로 집계합니다.
- 다양한 관점에서 데이터를 집계하고 표시하는 피벗 테이블 보고서를 만듭니다.
- Power Query와 Power Pivot을 함께 사용하면 다음과 같은 몇 가지 이점이 있습니다.
- 변환 및 데이터 정리 단계를 수동으로 반복하지 않아도 데이터 영역을 쉽게 새로 고칠 수 있습니다 (PowerQuery가이를 수행합니다). 데이터 영역에 존재하지 않는 데이터가 필요하다면 PowerQuest 쿼리를 쉽게 편집하여 새로운 데이터를 가져오고 분석 레이어를 방해하지 않아도됩니다.
- 추가 분석은 Power Query 모델에서 추가 피벗 테이블을 시작하여 쉽게 생성 할 수 있습니다.
간단히 말해, Power Query와 Power Pivot의 1-2 조합을 사용하면 유연하고 확장 가능하며 유지 보수가 쉬운 강력한보고 모델을 만들 수 있습니다.
