분석가가 지저분한 데이터와 DAX, 대시보드를 Power BI로 활용해 행동으로 전환하는 방법

Source: Dev.to

시각화 개수 제한

• 시각화 개수를 줄이면 한 번에 가져오고 표시해야 하는 데이터 양이 감소합니다.
• Power BI의 카드 시각화를 고려해 보세요. 하나의 컨테이너 안에 여러 카드를 표시할 수 있어 정보를 하나의 쿼리로 통합하고, 보고서 성능을 향상시키며, 실행되는 쿼리 수를 최소화합니다.

적절한 데이터 게이트웨이 선택

• 개인 모드 대신 온‑프레미스 데이터 게이트웨이(표준 모드)를 사용합니다.

  • 표준 모드는 데이터를 Power BI로 가져오지 않으므로 더 효율적입니다.
  • 데이터 중복을 최소화하고 메모리 사용량을 줄이며 잠재적인 성능 병목 현상을 방지합니다.

• 실시간 연결과 예약 새로 고침을 위한 별도 게이트웨이를 사용합니다.

  • 기능을 분리하면 서로 영향을 주지 않고 각각 효율적으로 동작할 수 있습니다.

데이터 모델링 최적화

• 계산을 소스에서 수행하고 계산된 측정값 및 필터를 사용해 모델 내 복잡한 측정값과 집계를 제한합니다.
• 가능하면 스노우플레이크 스키마보다 스타 스키마를 선호합니다.
  • 스타 스키마는 쿼리 실행을 가속화하고, 필요한 조인 수를 줄여 유지보수를 용이하게 하며, 쿼리 효율성을 높이고, 데이터 중복을 감소시키고, 보고서 개발을 단순화합니다.
• 계산 그룹을 사용해 중복된 측정값을 줄입니다.

시각적 디자인 모범 사례

• 슬라이서를 최소한으로 사용하여 불필요한 쿼리 부하를 방지합니다.
• 보고서와 데이터 소스를 동일한 지역에 배치합니다.
  • 네트워크 지연 시간을 최소화하여 데이터 전송 속도, 쿼리 실행 속도 및 보고서 렌더링 속도를 향상시킵니다.

데이터 파티셔닝 및 로드

• 대규모 시맨틱 모델을 파티셔닝하고 여러 파티션을 병렬로 처리합니다.
  • Power BI의 컬럼형 인덱스는 더 길고 간결한 테이블에서 성능이 향상됩니다.
  • 필요한 필드와 테이블만 가져와 데이터 로드 효율성을 높이고, 리소스 소비를 줄이며, 보고서 성능을 빠르게 합니다.