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Multi-Source Data Ingestion 기반의 통합 분석 모델 설계
Getting Data from Multiple Sources in Power BI: Building the Foundation of a Data Analytics Career
AI 요약
Context
기업 내 데이터가 Excel, SQL, API 등 다양한 소스로 분산되어 발생하는 데이터 파편화 문제 해결 필요. 단순 시각화보다 정제되지 않은 Raw Data의 통합과 데이터 품질 확보를 위한 Ingestion 전략이 핵심인 상황.
Technical Solution
- Power Query Editor를 통한 데이터 전처리 계층 분리로 Load 전 Data Profiling 수행
- JSON API의 Nested Structure를 Column으로 확장하여 계층적 데이터의 평탄화(Flattening) 구현
- SharePoint Folder Connector를 활용한 기업 내 협업 데이터의 중앙 집중식 파이프라인 구축
- SQL Server 및 MySQL의 다중 Authentication 체계 적용을 통한 보안 접근 제어
- Azure Analysis Services의 Live Connection 방식을 통한 엔터프라이즈급 Semantic Model 활용
- PDF 및 Web Data의 비정형 구조를 정형 테이블로 변환하는 데이터 정규화 프로세스 적용
실천 포인트
- Excel 데이터 도입 시 Merged Cell 제거 및 Table 구조화 여부 검토 - 데이터 로드 전 Power Query에서 Column Data Type의 일치 여부 확인 - JSON 데이터 파싱 시 원본 컬럼 접두사(Prefix) 제거를 통한 스키마 간소화 - 대규모 엔터프라이즈 환경의 경우 개별 로드보다 Azure Analysis Services 기반의 Live Connection 검토