Power Query를 통해 9개 데이터 소스를 통합하는 단계별 가이드 제공함

Context

Power BI 분석에서 데이터가 관계형 DB, 플랫 파일, API, 클라우드 플랫폼 등 이기종 소스에 분산되어 있음. 스키마 불일치, 데이터 타입 관리, 중복 레코드 처리 등 원시 데이터를 분석 모델링에 적합한 정규화 형태로 변환하는 것이 핵심 과제임.

Technical Solution

• Power Query (M) Engine: 구조화 및 반구조화 데이터 소스와 seamless하게 연동하는 확장 가능한 데이터 연결 프레임워크를 제공함
• Power Query Layer: Excel, CSV, PDF, JSON, SharePoint Folder, MySQL, SQL Server, Web, Azure Analysis Services 등 9개 이상의 커넥터를 지원함
• Data Transformation Pipeline: 데이터 추출, 정제, 표준화를 Power Query Layer에서 일괄 수행한 후 data model에 로드함
• Query Folding: Azure Analysis Services와 Live Connection 방식으로 직접 연결하여 real-time 분석을 지원함
• SharePoint Folder: 여러 파일을 Combine & Transform Data 기능으로 일괄 처리함

Impact

다양한 데이터 소스를 하나의 통합 데이터 파이프라인으로 연결하여 분석 준비 시간을 단축함.

Key Takeaway

데이터 연결 수립은 초기 단계이며, 스키마 불일치 처리와 데이터 정제가 분석 신뢰도를 좌우함. 원시 데이터의 품질 관리 없이는 정확한 인사이트 생성이 불가능함.