Power Query 기반의 Multi-source 데이터 통합 파이프라인 설계

Getting Data from Multiple Sources in Power BI: A Practical Guide to Modern Data Integration

Opeloyeru Hikmah2026년 5월 24일4분beginner

AI 요약

Context

비즈니스 환경 내 데이터가 Excel, SQL, API 등 파편화된 소스로 분산되어 발생하는 데이터 불일치 문제 분석. 단순 시각화를 넘어 신뢰 가능한 인사이트 도출을 위한 데이터 Ingestion 단계의 구조적 정렬 필요성 대두.

Power Query Editor를 통한 Centralized Transformation Layer 구축으로 데이터 정제 로직의 재사용성 확보
JSON API 및 Nested fields의 구조적 전개를 통한 비정형 데이터의 Tabular Schema 변환
Live Connection 모드 채택을 통한 Azure Analysis Services의 실시간 데이터 동기화 및 성능 최적화
SharePoint Folder Connector를 활용한 다수 파일의 Batch Processing 및 자동 통합 구조 설계
Database Connector(MySQL, SQL Server)를 통한 정형 데이터의 직접 연결 및 Dim/Fact Table 모델링 기반 마련
Get Data 인터페이스를 통한 Heterogeneous Data Sources의 단일 데이터 모델 통합 프로세스 구현

실천 포인트

1. 데이터 소스별 Connection Mode(Import vs Live)의 적합성 검토

2. JSON 데이터 처리 시 Nested 구조의 Flattening 전략 수립

3. 반복되는 정제 작업을 위한 Power Query Transformation 단계의 모듈화

4. 대규모 데이터셋의 성능 저하 방지를 위한 초기 데이터 Profiling 및 Cleaning 수행

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