분석가가 복잡한 데이터, DAX 및 대시보드를 Power BI를 사용해 행동으로 전환하는 방법
Source: Dev.to
데이터 이전에 비즈니스 질문 이해하기
- 영업팀은 매출 감소 이유를 알고 싶어 합니다.
- 경영진은 비용 누수를 줄이고 싶어 합니다.
지저분한 데이터를 구조화된 모델로 변환하기
데이터 유형 처리
데이터 정리의 첫 단계 중 하나는 각 열이 올바른 데이터 유형을 갖도록 하는 것입니다. 텍스트가 들어 있는 열은 텍스트 유형이어야 하고, 숫자 열은 소수점 숫자, 날짜는 날짜 등으로 설정해야 합니다. Power Query는 데이터 유형을 변경할 수 있는 직관적인 옵션을 제공합니다.
중복 제거
중복 레코드는 분석 결과를 왜곡하고 부정확성을 초래할 수 있습니다. Power Query는 몇 번의 클릭만으로 중복을 식별하고 제거할 수 있게 하여 데이터 세트가 완벽한 상태를 유지하도록 도와줍니다.
“중복 제거.”
데이터 모델링: 테이블을 인사이트 엔진으로 전환
(관련 테이블을 연결하고, 관계를 정의하며, 스타 스키마를 구축하는 방법을 설명합니다. 이 섹션은 분석가의 모델링 워크플로우에 대한 자리표시자입니다.)
DAX: 데이터를 비즈니스 로직으로 변환
-- Gross Profit
GrossProfit = [Revenue] - [Cost]
-- Selling Price
SellingPrice = [Yield] * [Market Price]이러한 측정값은 DAX가 시각화와 보고서에 공급되는 핵심 비즈니스 계산을 어떻게 인코딩할 수 있는지를 보여줍니다.
숫자를 이야기로: 대시보드 설계
효과적인 대시보드는 원시 지표를 명확한 스토리로 변환합니다. 주요 실천 방안은 다음과 같습니다.
- 보는 사람의 시선을 유도하는 논리적인 레이아웃 사용.
- 핵심 KPI를 적절한 시각화 유형(카드, 게이지, 라인 차트)으로 강조.
- 더 깊은 분석을 위한 드릴‑스루 경로 제공.
대시보드를 행동으로 연결하기
잘 설계된 대시보드는 구체적인 행동을 촉구해야 합니다.
- 이상 현상이나 추세를 식별합니다.
- 권장 사항이나 다음 단계를 제시합니다.
- 이해관계자가 보고서에서 직접 행동할 수 있도록 합니다(예: Power Automate 트리거 활용).
결론
Power BI는 원시 데이터와 비즈니스 행동 사이의 간극을 메워 줍니다. 분석가의 역할은 데이터를 의사결정으로 전환하여 결과를 도출하는 것입니다. Power BI 분석가의 진정한 가치는 복잡한 DAX를 작성하거나 모든 기능을 마스터하는 데에만 있지 않고, 지저분한 데이터를 유용한 지표로 바꾸고, 더 나은 결정을 가능하게 하며, 인사이트를 명확히 전달하는 데 있습니다. 이는 조직이 의사결정과 비즈니스 진행에서 앞서 나갈 수 있도록 보장합니다.