Cloud Insight

Azure Synapse Analytics로 Power BI를 강화하는 5가지 방법

By 2021년 12월 27일 No Comments

Power BI가 액세스할 수 있도록 이러한 데이터를 제공하고 다른 사용자가 데이터를 제공할 수 있는 인사이트를 제공하는 작업은 모두 통합 분석 플랫폼인 Azure Synapse Analytics라는 하나의 도구에서 이용할 수 있습니다. Power BI는 데이터 레이크의 데이터를 보고하는 데 활용할 수 있고, Azure Synapse는 여러 솔루션에서 데이터를 수집하고, 대규모 데이터 웨어하우스를 만들고, 데이터 레이크를 관리하고, BI 보고 대상을 위한 대상 데이터 마트를 구축하고, 머신 러닝 솔루션을 개발하고, 보고 제공에서 비즈니스 분석 솔루션 제공으로 이동하는 데 필요한 정보를 Power BI에 제공하는 기능을 제공합니다. 이러한 Azure Synapse와 Power BI를 활용하는 5가지 방법에 대해 살펴보겠습니다.

#1 : Azure Synapse에서 직접 Power BI 대시보드 구축 및 분석하는 방법

Azure Synapse를 활용하면 연결된 서비스를 통해 다른 애플리케이션에 연결할 수 있습니다. Azure Key Vault, Azure Machine Learning은 물론 Power BI를 비롯한 다양한 애플리케이션을 포함시킬 수 있습니다. 연결된 서비스는 Azure Synapse 내에서 Power BI의 기능에 액세스할 수 있도록 연결 정보를 제공합니다. 사용자는 연결된 서비스로 Power BI의 워크스페이스에 연결할 수 있습니다.

1) Azure Synapse 계정에서 생성한 연결된 서비스 연결하기

2) Power BI를 새 연결된 서비스로 추가하기

3) 연결된 서비스를 활용하여 Power BI 워크스페이스를 Azure Synapse에 연결하기

4) Azure Synapse 내에서 Power BI에 연결된 서비스 보고서 개발

5) 새 보고서를 만드는 데 활용되는 Azure Synapse의 Power BI 워크스페이스에서 데이터 집합 보기

6) Knowledge Center에서 예제 데이터 집합 활용하기

#2: 데이터 레이크 관리 및 BI 보고서용 데이터 마트 구축

최근 많은 기업들은 기업 환경에 있는 모든 데이터에 대한 장기적인 스토리지로 데이터 레이크를 활용하고 있습니다. Azure Synapse는 데이터 레이크의 데이터를 다양한 이용 사례에 대해 서로 다른 기능 영역에 편성할 수 있는 통합 파이프라인을 만드는 기능을 제공하기 때문에 훌륭한 솔루션이 될 수 있습니다

  1. Azure Synapse에서 생성된 데이터 레이크에 액세스하기
  2. Power BI를 활용한 데이터 보고

#3: 완전 관리형 서버리스 엔드포인트를 활용한 데이터 레이크 탐색

많은 기업들이 데이터 레이크에 데이터의 상당 부분을 저장하기로 결정했습니다. Azure Synapse Analytics는 데이터 집합을 관리하고, 포함된 서버리스 엔드포인트를 활용하여 데이터베이스에 있는 것처럼 데이터를 쿼리할 수 있는 ADLS 계정 위에 논리 데이터베이스를 제공할 수 있습니다. 쿼리당 지불 모델을 이용하기 때문에 다른 것을 프로비저닝하거나 중지하고 시작할 필요가 없습니다.

  1. Azure Synapse에서 데이터베이스 연결을 위한 코드 확인하기
  2. Azure Synapse에서 서버리스 엔드포인트 이용하여 Power BI 보고서 작성하기

#5: 안전한 데이터 웨어하우스를 만들고 Power BI 대시보드에 연결 조직에 데이터를 제공하는 데 Azure Synapse를 활용할 수 있는 방법

Power BI는 Azure Synapse의 전용 풀에서 찾을 수 있는 데이터 집합을 비롯한 매우 큰 데이터 집합을 포함하는 데이터 소스에 연결할 수 있습니다. 많은 양의 데이터를 보고하는 데 어려움이 있을 수 있고 Power BI 실무자들은 이 어려움을 이미 잘 알고 있습니다. Power BI에는 집계 테이블 및 쿼리 폴딩 이름을 두 개로 지정하는 기능을 포함하여 데이터를 성능 조정하는 여러 방식이 있습니다. 매우 큰 데이터 집합은 일반적으로 데이터 모델을 가져오기에는 너무 크기 때문에 데이터에 대한 Direct Query 또는 Dual 연결을 이용하는 경우가 많습니다. Azure Synapse에는 워크로드 관리 분류를 통해 보고서 성능을 개선하는 데 도움이 되는 방식도 포함되어 있어 Power BI 보고 작업에 대한 리소스의 우선 순위를 지정할 수 있는 기능을 제공합니다. 전용 풀은 Azure 리소스를 저장하기 위해 일시 중지되는 경우가 많습니다. Azure Synapse의 관리 섹션으로 이동하여 SQL 풀을 확인함으로써 전용 풀이 실행되고 있는지 확인해야 합니다.

1. SQL 풀 관리하기

2. Azure Synapse에 워크로드 그룹 만들기

#4: 코드 없는 데이터 파이프라인을 구축하여 더 많은 데이터 소스 통합 및 인사이트 강화

Azure Synapse는 다양한 데이터 소스에서 데이터를 수집하고 이를 Azure Data Lake Gen2 스토리지 계정에 중점적으로 저장할 수 있습니다. 이 계정은 저장된 데이터에 액세스해야 하는 다른 모든 애플리케이션에 대한 단일 리포지토리 역할을 수행할 수 있습니다. 데이터 사이언티스트는 데이터 흐름을 활용하여 여러 소스에서 데이터를 수집하기 위해 Workday와 같은 웹 애플리케이션의 데이터를 기업 데이터와 결합하려고 할 수 있습니다. 이 데이터는 액세스하기 전에 데이터 웨어하우스로 변환될 수도 있습니다. 데이터 수집 프로세스의 일환으로 결과를 시각화하는 데 이용되는 Power BI를 통해 머신 러닝 모델을 활용하여 데이터를 분석할 수도 있습니다.

1. Azure Synpase에서 데이터 파이프라인 만들기

2. 분석을 수행하기 위한 Azure Synapse의 처리 데이터 출력하기

원문 자세히 보기

클라우드 기반의 데이터활용과 관련하여 컨설팅이 필요하다면, 클루커스와 지금 시작하십시오!

Talk to an Expert
Close
ClooBot
안녕하세요! ClooBot입니다.
무엇을 도와드릴까요?
Cloobot Icon
ClooBot