Power BI에서 SQL을 사용하는 방법

Power BI 데이터 분석에서 SQL의 잠재력을 최대한 활용하는 데 어려움을 겪고 계십니까? 당신은 혼자가 아닙니다. 많은 전문가들이 SQL을 Power BI 워크플로에 통합하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이 문서에서는 Power BI에서 SQL을 사용하는 것의 중요성을 살펴보고 이를 효과적으로 통합하기 위한 팁을 제공합니다.

SQL이란 무엇입니까?

SQL , 또는 구조화된 쿼리 언어 은 관계형 데이터베이스를 관리하고 조작하는 데 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 데이터베이스와 통신하는 표준화된 방법으로, 사용자가 데이터 쿼리, 삽입, 업데이트 및 삭제를 통해 데이터베이스와 상호 작용할 수 있습니다. SQL은 데이터 분석 및 보고 목적으로 다양한 산업에서 널리 사용되므로 데이터베이스 작업을 하는 모든 사람에게 필수적입니다. 효율적인 데이터 검색 및 분석이 가능하므로 반드시 갖추어야 할 중요한 기술입니다.

파워 BI란 무엇인가요?

Power BI는 사용자가 여러 소스의 데이터를 분석하고 시각화할 수 있도록 Microsoft에서 만든 비즈니스 분석 도구입니다. SQL Server와 통합할 수 있어 사용자는 SQL 쿼리 및 기능을 사용하여 도구 내에서 데이터를 조작하고 변환할 수 있습니다.

사용자 친화적인 인터페이스를 갖춘 Power BI를 사용하면 대화형 보고서, 대시보드 및 데이터 시각화를 쉽게 만들 수 있습니다. 데이터 모델링 기능과 연결 옵션을 통해 사용자는 데이터를 기반으로 통찰력을 얻고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

전반적으로 Power BI는 데이터 분석 및 보고를 위한 강력한 도구로, 조직이 데이터를 이해하고 비즈니스 성과를 개선하는 데 도움이 됩니다.

Power BI에서 SQL을 어떻게 사용할 수 있나요?

SQL은 Power BI의 기능을 크게 향상할 수 있는 강력한 언어입니다. 이 섹션에서는 Power BI에서 SQL을 활용할 수 있는 다양한 방법을 살펴보겠습니다. SQL 데이터베이스 연결부터 데이터 가져오기 및 SQL 쿼리 사용에 이르기까지 단계별 프로세스와 각 방법의 이점을 논의합니다. 결국에는 SQL을 Power BI 워크플로에 통합할 수 있는 방법을 더 잘 이해하게 될 것입니다.

1. Power BI에서 SQL 데이터베이스에 연결

Power BI에서 SQL 데이터베이스에 연결하려면 다음 단계를 따르세요.

Mac에서 Microsoft Word를 어떻게 사용해요?

1. Power BI Desktop을 열고 홈 탭에서 데이터 가져오기를 클릭합니다.
2. 데이터 원본 목록에서 SQL Server를 선택합니다.
3. 서버 이름과 데이터베이스 이름을 입력합니다.
4. 인증 방법을 선택하고 필요한 자격 증명을 제공합니다.
5. 연결을 클릭하여 SQL 데이터베이스에 대한 연결을 설정합니다.

Power BI에서 SQL 데이터베이스에 연결하면 SQL 데이터베이스에서 직접 데이터를 쉽게 검색하고 분석할 수 있으므로 SQL 데이터를 기반으로 대화형 시각화 및 보고서를 만들 수 있습니다.

실화: 한 회사는 SQL 데이터베이스의 데이터를 분석하고 시각화하는 데 어려움을 겪고 있었습니다. SQL 데이터베이스를 Power BI에 연결함으로써 데이터를 쉽게 검색하고 변환하여 데이터 분석 프로세스를 혁신하는 통찰력 있는 보고서와 대시보드를 만들 수 있었습니다. Power BI의 SQL 데이터베이스에 연결하는 기능은 데이터 분석 프로세스에 획기적인 변화를 가져왔습니다.

2. SQL에서 Power BI로 데이터 가져오기

SQL에서 Power BI로 데이터를 가져오려면 다음 단계를 따르세요.

1. Power BI를 열고 홈 탭에서 데이터 가져오기를 클릭합니다.
2. 데이터 가져오기 창의 데이터 원본 목록에서 SQL Server를 선택합니다.
3. SQL 데이터베이스에 대한 서버 이름과 인증 세부 정보를 입력합니다.
4. 가져오려는 특정 테이블이나 보기를 선택합니다.
5. 필터링, 정렬 등 원하는 데이터 변환 옵션을 선택하세요.
6. 로드를 클릭하여 데이터를 Power BI로 가져옵니다.

다음 단계를 수행하면 SQL에서 Power BI로 데이터를 쉽게 가져오고 비즈니스 요구 사항에 맞게 분석 및 시각화를 시작할 수 있습니다.

3. Power BI에서 SQL 쿼리 사용

Power BI에서 SQL 쿼리를 활용하면 관계형 데이터베이스에서 데이터를 추출하고 조작할 수 있습니다. 이렇게 하려면 다음 단계를 따르세요.

1. Power BI를 열고 데이터 가져오기를 선택합니다.
2. SQL Server 또는 적절한 데이터베이스 유형을 선택합니다.
3. 서버 이름, 데이터베이스 이름 및 자격 증명을 입력합니다.
4. 탐색기 창에서 가져올 테이블이나 보기를 선택합니다.
5. 데이터 변환을 클릭하여 파워 쿼리 편집기에 액세스합니다.
6. 고급 편집기에서 SQL 쿼리를 활용하여 데이터를 필터링, 변환 또는 조인하세요.
7. 필요한 데이터 변환이나 계산을 적용합니다.
8. 닫기 및 적용을 클릭하여 데이터를 Power BI에 로드합니다.

이러한 단계를 수행하면 Power BI 내에서 SQL 쿼리를 효과적으로 활용하여 분석 요구 사항에 따라 데이터를 추출하고 조작할 수 있습니다.

Power BI에서 SQL을 사용하면 어떤 이점이 있나요?

데이터 분석 및 시각화 분야에서 Power BI는 비즈니스와 전문가 모두에게 필수적인 도구가 되었습니다. 그리고 SQL의 통합으로 그 기능이 더욱 확장되었습니다. 이 섹션에서는 Power BI에서 SQL을 사용할 때의 이점에 대해 설명합니다. 대규모 데이터 세트를 처리하는 능력부터 더 빠른 데이터 처리 및 분석, 데이터 조작에 제공되는 유연성에 이르기까지 SQL이 Power BI의 기능과 효율성을 향상시키는 방법을 살펴보겠습니다.

1. 대규모 데이터 세트 처리 능력

대규모 데이터 세트를 처리하는 SQL의 귀중한 기능은 Power BI의 귀중한 도구입니다. 이 기능을 활용하는 방법에 대한 단계는 다음과 같습니다.

1. 데이터 세트에 액세스하려면 Power BI의 SQL 데이터베이스에 연결하세요.
2. 쿼리 편집기 또는 데이터 커넥터를 사용하여 SQL에서 Power BI로 데이터를 가져옵니다.
3. Power BI에서 SQL 쿼리를 활용하여 데이터를 필터링, 변환 및 분석합니다.

사실: 대규모 데이터 세트를 처리하는 SQL의 기능을 활용함으로써 Power BI 사용자는 광범위한 데이터 볼륨을 효율적으로 처리하고 효율적인 데이터 처리 및 분석을 보장할 수 있습니다.

2. 더 빠른 데이터 처리 및 분석

Power BI에서 SQL을 사용하면 데이터 처리 및 분석 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 혜택을 활용하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 효율적인 인덱싱, 불필요한 조인 최소화, 테이블 구조 최적화를 통해 SQL 쿼리를 최적화하세요.
2. Power BI의 SQL 기능을 활용하여 데이터베이스 엔진 내에서 직접 복잡한 계산과 변환을 쉽게 수행하세요.
3. 매개변수를 사용하여 데이터 검색을 사용자 정의하여 동적 필터링을 허용하고 처리되는 데이터 양을 줄입니다.

전문가 팁: 쿼리 성능을 정기적으로 확인하고 실행 계획을 분석하여 병목 현상을 식별하고 SQL 쿼리를 더욱 최적화하세요.

3. 데이터 조작의 유연성

Power BI에서 SQL은 데이터 조작에 뛰어난 유연성을 제공하므로 사용자는 다양한 소스에서 데이터를 쉽게 추출, 변환 및 로드할 수 있습니다. 이러한 유연성을 효과적으로 활용하려면 다음 단계를 따르십시오.

1. Power BI와 SQL 데이터베이스 간의 연결을 설정합니다.
2. 분석을 위해 SQL에서 Power BI로 데이터를 가져오는 데 필요한 테이블 또는 보기를 선택합니다.
3. Power BI에서 SQL 쿼리를 활용하여 사용자 지정 분석을 위해 여러 테이블의 데이터를 필터링, 집계 또는 조인하세요.

Power BI에서 SQL을 활용하면 사용자는 특정 요구 사항에 따라 데이터를 쉽게 조작하고 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

Power BI에서 SQL을 사용할 때의 제한 사항은 무엇입니까?

Power BI에서 SQL을 사용하면 데이터 분석 및 시각화가 크게 향상될 수 있지만 제한 사항을 이해하는 것이 중요합니다. 이 섹션에서는 Power BI에서 SQL을 사용할 때의 두 가지 주요 제한 사항을 살펴보겠습니다. 먼저, SQL이 어떻게 관계형 데이터베이스로만 제한되는지, 그리고 이것이 이 구조 외부의 데이터 소스에 어떤 의미인지 논의할 것입니다. 둘째, Power BI에서 이 기능을 효과적으로 사용하려면 SQL 언어에 대한 지식이 필요하다는 점을 강조하겠습니다. 이러한 제한 사항을 이해하면 SQL이 Power BI의 데이터 분석 요구 사항에 가장 적합한 접근 방식인지 더 잘 판단할 수 있습니다.

1. 관계형 데이터베이스로 제한됨

Power BI에서 SQL을 사용하는 것은 데이터를 분석하고 시각화하는 강력한 방법이지만 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 관계형 데이터베이스로 제한되는 Power BI에서 SQL 작업 시 고려해야 할 단계는 다음과 같습니다.

1. Power BI의 SQL 데이터베이스에 연결하여 둘 사이의 연결을 설정합니다.
2. SQL에서 Power BI로 데이터를 가져와 원하는 데이터 세트를 검색합니다.
3. Power BI에서 SQL 쿼리를 활용하여 고급 데이터 조작 및 필터링을 수행합니다.

Power BI의 SQL은 대규모 데이터 세트 처리, 더 빠른 데이터 처리, 데이터 조작 유연성 등 다양한 이점을 제공하지만 몇 가지 제한 사항도 있습니다. 여기에는 관계형 데이터베이스로 제한되고 SQL 언어에 대한 지식이 필요한 것이 포함됩니다. 이러한 제한 사항을 극복하려면 더 나은 성능을 위해 SQL 쿼리를 최적화하고, Power BI에서 SQL 기능을 활용하고, 매개 변수를 사용하여 데이터 검색을 사용자 지정하세요.

2. SQL 언어에 대한 지식이 필요합니다

Power BI에서 SQL을 효과적으로 활용하려면 SQL 언어에 대한 탄탄한 이해가 필요합니다. 이 요구 사항을 충족하는 데 도움이 되는 몇 가지 단계는 다음과 같습니다.

1. 기본 사항부터 시작하십시오. 다음을 포함하여 SQL 구문에 익숙해지십시오. 선택, FROM, WHERE 및 JOIN 진술.
2. 쿼리 작성 연습: 온라인 리소스나 샘플 데이터베이스를 사용하여 SQL 쿼리 구성을 연습합니다.
3. 고급 SQL 개념에 대해 알아보세요. 하위 쿼리, 창 기능 및 기타 고급 기능을 탐색하여 SQL 기술을 향상하세요.
4. Power BI에서 SQL 활용: SQL 언어를 잘 이해하고 나면 Power BI에서 이를 사용하여 데이터베이스에 연결하고, 데이터를 가져오고, SQL 쿼리를 사용하여 데이터 조작을 수행할 수 있습니다.

SQL을 더 많이 연습하고 실험할수록 더 편안해집니다. 지식을 더욱 향상시키기 위해 주저하지 말고 추가 리소스와 튜토리얼을 찾아보세요.

Power BI에서 SQL 사용에 대한 팁

SQL을 Power BI 보고서에 통합하는 경우 경험을 크게 향상시킬 수 있는 몇 가지 주요 팁이 있습니다. 이 섹션에서는 더 빠른 성능을 위해 SQL 쿼리를 최적화하는 방법, 플랫폼 내에서 SQL 기능을 활용하는 방법, 보다 사용자 지정된 데이터 검색을 위해 매개 변수를 활용하는 방법을 포함하여 Power BI에서 SQL을 활용하기 위한 주요 전략에 대해 설명합니다. 원하는 대로 이러한 도구를 사용하면 Power BI 보고서의 효율성과 기능을 새로운 수준으로 높일 수 있습니다.

1. 더 나은 성능을 위해 SQL 쿼리 최적화

Power BI의 성능을 향상하려면 SQL 쿼리를 최적화하는 것이 중요합니다.

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1. 쿼리 실행 계획을 검토하고 분석하여 성능 병목 현상을 식별합니다.
2. 쿼리 실행을 최적화하려면 데이터베이스 테이블의 적절한 인덱싱을 확인하세요.
3. 쿼리 속도를 저하시킬 수 있는 불필요한 조인 및 집계 함수를 사용하지 마세요.
4. 적절한 필터와 조건을 사용하여 반환되는 행 수를 제한합니다.
5. 쿼리 계획을 재사용하고 불필요한 재컴파일을 방지하려면 매개 변수화를 사용하세요.
6. 쿼리 성능을 향상하려면 큰 테이블을 분할하는 것이 좋습니다.

2. Power BI에서 SQL 함수 활용

Power BI에서 SQL 함수를 사용하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 데이터 분석 요구 사항에 필요한 SQL 함수를 식별합니다.
2. 이러한 함수를 사용하여 Power BI 쿼리 편집기에서 SQL 쿼리를 작성하세요.
3. SQL 함수를 적용하여 데이터를 변환하고 조작하세요.
4. 다음과 같은 기능을 사용하세요. COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX 계산 및 집계를 수행합니다.
5. 다음과 같은 기능을 활용하세요. CONCAT, SUBSTRING 및 DATEPART 데이터 조작 및 형식화를 위해.
6. SQL 함수가 Power BI의 데이터 원본과 호환되는지 확인하세요.
7. Power BI 내의 시각화에서 SQL 함수 결과를 검증하고 테스트하세요.

3. 매개변수를 사용하여 데이터 검색 사용자 정의

Power BI에서 매개 변수를 사용하면 사용자 지정된 데이터 검색이 가능하므로 사용자는 데이터를 동적으로 필터링하고 조작할 수 있습니다. 데이터 검색을 위해 매개변수를 활용하는 단계는 다음과 같습니다.

1. 모델링 탭으로 이동하고 새 매개 변수를 선택하여 Power BI에서 매개 변수를 만듭니다.
2. 데이터 유형 및 기본값과 같은 매개변수 속성을 정의합니다.
3. SQL 문의 WHERE 절에서 매개변수를 참조하여 쿼리에 매개변수를 통합합니다.
4. 데이터를 새로 고쳐 매개변수를 적용하고 맞춤 결과를 확인하세요.

사실: 사용자 지정된 데이터 검색을 위한 매개 변수를 사용하면 Power BI의 데이터 분석 및 보고 기능이 향상됩니다.