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Power Query 기반의 다각적 데이터 통합 및 전처리 파이프라인 설계
Mastering Power BI: Connect, Preview, and Transform Data from any Source
AI 요약
Context
분산된 다양한 데이터 소스로 인한 데이터 파편화와 일관성 결여 문제 발생. 단순 통합을 넘어 데이터 품질 검증과 구조적 변환이 필수적인 데이터 인제스션 환경 구축 필요.
Technical Solution
- Data Sources → Power Query Editor → Data Model → Reports로 이어지는 계층적 데이터 흐름 설계
- JSON 및 PDF 등 비정형 데이터의 계층 구조를 Flattening 하여 관계형 모델로 변환하는 정규화 프로세스 적용
- SQL Server 연결 시 Import와 DirectQuery 모드를 선택적으로 운용하여 데이터 최신성과 쿼리 성능 간의 Trade-off 최적화
- Power Query의 Column Quality 및 Profile 기능을 활용한 데이터 프로파일링 단계 강제화로 모델 적재 전 데이터 무결성 확보
- SharePoint 및 API 기반 Web 소스 연결을 통한 실시간 데이터 파이프라인 확장성 확보
- 변환 단계의 단계별 기록(Applied Steps)을 통한 데이터 변환 과정의 추적 가능성 및 Auditability 구현
실천 포인트
- 데이터 모델 적재 전 Power Query의 View 탭에서 Column Quality 및 Distribution 확인 여부 체크 - JSON 데이터 처리 시 Nested Record의 확장 방식(Expand to New Rows vs Select Values)에 따른 데이터 뻥튀기 가능성 검토 - 대규모 데이터셋 연결 시 DirectQuery 적용을 통한 메모리 부하 감소 및 실시간성 확보 검토 - 데이터 소스별 인증 방식 및 접근 권한(Organizational Credentials) 사전 정의