2-3_4 데이터_관계 /Ms Power BI/대한 상공회의소 경영정보 시각화 실기

여기서 [데이터]에서 학습할 내용은
① [파워 쿼리]에서 로드된 데이터가 정확한가?
② [로드]된 데이터의 필드의 속성이 잘 정리되어 있는지?
③ 마지막으로 각 개체 테이블 속성이 맞는지를 확인한다
Power BI(MS Power BI)는 데이터를 수천만 개의 행을 계산해서 보여주는 피벗 쿼
리 기반의 빅데이터 시각화 분석 테이블(pivot table)로 데이터를 요약 계산할 수가 있
다. 특히, 데이터베이스 관계형 도구를 [피벗 쿼리] 부문에 추가해서 사용할 수 있도록
발전하였다.
시각화 차트는 엑셀로 귀결되는 듯하였지만, 2016년에 MS가 별도로 Power BI라는
새로운 영역의 시각화 프로그램을 출시하였다. 이에 따라 대용량 데이터를 분석할 때
파워 피벗/쿼리에서 조인된 테이블은 보고서를 사용할 수 있다.
Power BI를 이용한 빅데이터 시각화 분석과 달리 엑셀은 몇가지 단점이 있다. PC
사양(Windows, 32bit 혹은 64bit 문제) 등도 문제지만, 엑셀 데이터 시각화에 대한 문
제만 다뤄보고자 한다. 엑셀에는 서버 데이터베이스와 같이 중앙에서 처리해 주는 엔진
이 없기 때문에 대용량 데이터베이스 처리를 할 수가 없다. 2016년에 마이크로소프트
사는 빅데이터 대용량 데이터베이스를 처리할 수 있는 MS Power BI를 만들었다.
Power BI는 엑셀의 차트와 피벗의 한계를 벗어나서 웹 서비스 상에서 데이터의 상
호 작용이 가능한 빅데이터 분석용 시각화 도구라 할 수가 있다. 데이터베이스처럼 관
계형 설정이 되어야 대용량 데이터 처리가 가능한데 엑셀 데이터 처리는 한계가 있다.
그래서 Power BI 데이터 관계형 중심인 빅데이터 분석용으로 발전하였다.
시각화 학습을 위해서 데이터는 엑셀에서 가져와서 처리하지만, 관계 설정은 데이터
베이스 기준으로 학습한다.