분산된 데이터 소스를 통합하는 Power BI 데이터 파이프라인 설계

Context

다양한 형식과 위치에 분산된 데이터 소스 통합의 필요성 대두. 원천 데이터의 정제되지 않은 상태로 인한 분석 정확도 저하 문제 발생. 통합된 데이터 모델 기반의 신뢰할 수 있는 의사결정 체계 요구.

Technical Solution

• Power BI Desktop을 중심 설계 도구로 활용하여 다중 소스 데이터 모델링 수행
• Power Query를 통한 데이터 인제스천 단계에서 전처리 및 데이터 품질 검증 프로세스 통합
• Flat File(Excel, CSV, JSON, PDF)부터 RDBMS(SQL Server, MySQL)까지 확장 가능한 커넥터 아키텍처 적용
• SharePoint Folder 커넥터를 활용한 조직 내 협업 파일의 자동화된 데이터 수집 경로 구축
• Azure Analysis Services의 Live Connection 모드를 통한 대규모 데이터셋의 실시간 쿼리 성능 최적화
• 데이터 로드 전 Transform Data 단계를 필수 배치하여 데이터 불일치 및 누락 값 해결 전략 적용

Key Takeaway

단순한 데이터 연결을 넘어 Power Query를 통한 데이터 정제 단계가 분석 결과의 신뢰도를 결정하는 핵심 아키텍처 요소임. 확장 가능한 데이터 모델 설계를 위해 원천 데이터의 구조적 한계를 먼저 파악하는 전처리 중심의 접근 방식이 필수적임.