PowerBI를 PostgreSQL 데이터베이스에 연결

Source: Dev.to

개요

Power BI는 Microsoft에서 제공하는 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구로, 사용자가 데이터를 시각화하고, 인터랙티브 대시보드를 만들며, 데이터 기반 의사결정을 할 수 있게 합니다.
주요 기능은 다음과 같습니다:

• 다중 데이터 소스(특히 SQL 데이터베이스) 연결
• 데이터 변환 및 정제
• 데이터 모델링
• 인터랙티브 대시보드 및 보고서 구축
• 팀 및 조직 전체에 인사이트 공유

SQL(Structured Query Language) 데이터베이스는 현대 데이터 저장의 핵심입니다:

• 대량의 구조화된 데이터 저장
• 데이터 무결성과 일관성 보장
• 효율적인 쿼리 및 검색 가능
• 복잡한 분석 작업 지원

Power BI를 SQL 데이터베이스에 연결하면 실시간 인사이트를 얻고, 데이터 정확성을 향상시키며, 분석 워크플로를 간소화할 수 있습니다.

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Power BI를 로컬 PostgreSQL 데이터베이스에 연결하기

단계 1 – Power BI Desktop 열기

Power BI Desktop 다운로드 링크

단계 2 – 데이터 가져오기

1. Get Data를 클릭합니다.
2. PostgreSQL Database를 선택합니다.

단계 3 – 연결 세부 정보 입력

• Server: localhost:5432 (서버 이름과 포트를 실제 값으로 교체)
• Database: 데이터베이스 이름

세부 정보를 확인하려면 pgAdmin(또는 선호하는 클라이언트)에서 데이터베이스를 오른쪽 클릭 → Edit connection을 선택합니다.

단계 4 – 자격 증명 제공

적절한 인증 방법(Windows, Database, 또는 Microsoft 계정)을 선택하고 사용자 이름/비밀번호를 입력합니다.

단계 5 – 데이터 로드

필요한 테이블을 선택합니다. 예:

• customers
• products
• sales
• inventory

테이블이 스키마에 포함되어 있는 경우(예: assignment), assignment.customers와 같이 표시됩니다. Load를 클릭하여 데이터를 Power BI로 가져옵니다.

Power BI를 클라우드‑호스팅 PostgreSQL 데이터베이스(Aiven)에 연결하기

단계 1 – Aiven에서 연결 정보 수집

아직 데이터베이스가 없으시다면, Aiven 콘솔에서 새 데이터베이스를 생성하세요.

단계 2 – SSL 인증서 다운로드

1. Aiven 콘솔에서 Download CA certificate 버튼을 클릭합니다.
2. 파일을 안전하고 쉽게 접근할 수 있는 위치에 저장합니다.

SSL은 전송 중인 데이터를 암호화하여 무단 접근으로부터 보호합니다.

단계 3 – PostgreSQL ODBC 드라이버 설치

Download PostgreSQL ODBC Driver here

단계 4 – ODBC 연결 생성

1. ODBC 데이터 소스 관리자를 엽니다.
2. 새로운 PostgreSQL Unicode DSN을 추가합니다.
3. 호스트, 포트, 데이터베이스, 사용자 이름, 비밀번호를 입력합니다.
4. SSL 항목에서 SSL Mode를 require로 설정하고 다운로드한 CA 인증서를 찾아 지정합니다.
5. Test를 클릭하여 연결을 확인한 뒤 Save를 클릭합니다.

단계 5 – ODBC를 통해 Power BI에서 데이터 가져오기

1. Power BI Desktop에서 Get Data → ODBC를 클릭합니다.
2. 만든 DSN을 선택하고 Connect를 클릭합니다.
3. 프롬프트가 나타나면 Aiven 사용자 이름과 비밀번호를 입력합니다.

단계 6 – 테이블 선택

필요한 테이블을 선택합니다(예: customers, products, sales, inventory). 선택한 테이블을 모델에 로드합니다.

데이터 모델링 및 관계 만들기

테이블을 로드한 후:

1. Model 보기 를 엽니다.
2. 관계(예: sales.CustomerID → customers.CustomerID)가 올바르게 감지되었는지 확인합니다.
3. 필요에 따라 관계를 편집합니다: 카디널리티, 교차 필터 방향을 설정하고 참조 무결성을 적용합니다.
4. 모델을 저장합니다.

올바른 관계는 다음을 가능하게 합니다:

• 테이블 간 정확한 조인
• 측정값의 올바른 집계
• 시각화에서 일관된 필터링
• 의미 있는 인터랙티브 대시보드

Importance of SQL Skills for Power BI Analysts

• 데이터베이스에서 데이터를 효율적으로 조회
• WHERE 절을 사용해 데이터셋 필터링
• 집계 수행 (SUM, AVG 등)
• 여러 테이블 조인 (JOIN, LEFT JOIN 등)
• Power BI에 가져오기 전에 깨끗하고 형태가 정돈된 데이터셋 준비

실무에서는 분석가가 원시 데이터와 직접 작업하는 경우가 드뭅니다. 분석가는 SQL을 사용해 데이터를 추출·변환한 뒤, 결과를 Power BI에 로드하여 시각화와 인사이트 도출에 활용합니다.

결론

Power BI와 SQL 데이터베이스를 결합하면 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스를 위한 강력한 플랫폼을 제공합니다:

• SQL 데이터베이스는 신뢰할 수 있는 구조화된 저장소와 강력한 쿼리 기능을 제공합니다.
• Power BI는 해당 데이터를 인터랙티브하고 시각적인 인사이트로 변환하여 의사결정을 촉진합니다.

Power BI와 PostgreSQL(온‑프레미스든 클라우드든) 간의 연결을 마스터하면 분석가에게 경쟁 우위를 제공하고, 조직이 더 스마트하고 빠르며 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있게 하여 지속적인 성장을 이끌어냅니다.