Power BI를 PostgreSQL 데이터베이스에 연결

Source: Dev.to

소개

Power BI는 Microsoft에서 제공하는 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 시각화 도구로, 사용자가 여러 데이터 소스에 연결하고, 데이터를 변환 및 모델링하며, 보고서와 대시보드를 만들 수 있게 합니다. 분석가는 데이터베이스와 같은 다양한 소스에서 데이터를 가져와 정리하고 변환하며, 관계를 정의하고, DAX(Data Analysis Expressions)를 사용해 계산을 수행할 수 있습니다.

Power BI를 데이터베이스에 연결하는 이유는?

• Scalability – 데이터베이스는 대용량 데이터를 효율적으로 저장하여 분석가가 기업 규모 데이터셋을 다룰 수 있게 합니다.
• Data consistency – 단일 진실의 원천을 통해 조직 내 모든 사람이 동일한 데이터를 사용하도록 보장합니다.
• Real‑time reporting – 많은 데이터베이스가 거의 실시간 업데이트를 제공하여 대시보드가 최신 정보를 반영하도록 합니다.

분석 데이터에 대한 SQL 데이터베이스의 중요성

SQL 데이터베이스는 구조화된 데이터를 신뢰성 있게 저장하고, 인덱싱하며, 쿼리하도록 설계되었습니다. 변환 및 집계를 데이터베이스 내에서 직접 수행함으로써 분석가는 Power BI 내부의 처리 부하를 줄이고, 시각화를 위한 보다 깔끔하고 잘 구조화된 데이터 세트를 얻을 수 있습니다.

로컬 PostgreSQL 데이터베이스에 Power BI 연결하기

1. Power BI Desktop을 엽니다.
2. 연결 세부 정보를 입력합니다 – 데이터 원본으로 PostgreSQL을 선택하고 서버 이름(예: localhost), 포트, 데이터베이스 이름 및 자격 증명을 입력합니다.
3. 인증 – PostgreSQL 인스턴스의 사용자 이름과 비밀번호를 입력합니다.
4. 테이블 로드 – 필요한 테이블을 선택하고 Load를 클릭합니다.
5. 로드된 테이블 보기 – 왼쪽에 있는 Data 보기(테이블 아이콘)로 전환하여 가져온 테이블을 확인합니다.

클라우드 PostgreSQL 데이터베이스(Aiven)와 Power BI 연결

1. Power BI Desktop을 엽니다.
2. Aiven에서 연결 세부 정보를 가져옵니다 – Aiven 콘솔에서 호스트, 포트, 데이터베이스 이름, 사용자 이름을 찾습니다.
3. SSL CA 인증서를 다운로드합니다 – 이 인증서는 Power BI와 클라우드 데이터베이스 간의 통신을 보호합니다.
4. 데이터베이스 세부 정보를 입력합니다
   • 서버 이름(호스트) 및 데이터베이스 이름.
   • Data connectivity mode는 기본값으로 유지합니다.
   • OK를 클릭하면 사용자 이름과 비밀번호를 입력하라는 메시지가 표시됩니다.
5. SSL 인증서를 설치합니다
   • certmgr.msc를 실행합니다.
   • Trusted Root Certification Authorities → Certificates로 이동합니다.
   • 다운로드한 .crt 파일을 가져옵니다(보이지 않으면 “All Files”를 선택).
   • 마법사를 따라 가져오기를 완료합니다.
6. 로드할 테이블을 선택하고 Load를 클릭합니다.

Power BI의 관계

• 정의 – 관계는 두 테이블의 행을 일치하는 열(기본 키 ↔ 외래 키)로 연결합니다. 예를 들어, Customers 테이블은 CustomerID를 통해 Sales 테이블과 연결될 수 있습니다.
• 자동 감지 – Power BI는 열 이름과 데이터 유형을 기반으로 관계를 자동으로 감지할 수 있습니다.
• 관계 관리
  1. Model 보기 아이콘(다이어그램 기호)을 클릭합니다.
  2. 필요에 따라 관계를 편집하거나 생성합니다.
  3. 모델을 저장하여 변경 사항을 유지합니다.

Power BI 분석가에게 SQL 기술이 중요한 이유

SQL은 분석가가 다음을 할 수 있게 합니다:

• 복잡한 집계, 필터링 및 조인을 직접 소스 데이터베이스에서 수행합니다.
• Power BI 내부에서 필요한 데이터 변환 양을 줄여, 새로 고침 시간을 단축하고 데이터 모델을 작게 유지합니다.
• 재사용 가능하고 구조가 잘 잡힌 데이터셋을 생성하여 시각화를 용이하게 합니다.

예시: 분석가는 제품 카테고리별 총 매출을 계산하는 쿼리를 작성하여, Power BI가 대시보드에 바로 사용할 수 있는 간결한 결과 집합을 반환합니다.

결론

우리는 다음을 다루었습니다:

• 조직에서 Power BI의 역할.
• 로컬 및 클라우드 PostgreSQL 데이터베이스에 Power BI를 연결하는 방법.
• 테이블 로드 및 관계 설정.
• 효율적인 데이터 준비와 시각화를 위한 SQL 기술의 중요성.

이러한 단계들을 통해 분석가는 로컬이든 클라우드든 호스팅된 PostgreSQL 데이터를 자신 있게 다룰 수 있으며, SQL을 활용해 성능이 뛰어나고 통찰력 있는 Power BI 보고서를 만들 수 있습니다.