시맨틱 모델의 기초

Microsoft Fabric로 데이터 수집과 Semantic Model 다루기

Alex Kuntz

Head of Cloud Curriculum, DataCamp

기본 시맨틱 모델

Power BI 기본 시맨틱 모델

  • 생성: Lakehouse 또는 Warehouse 생성 시 자동으로 생성됩니다.
  • 편집: SQL Analytics Endpoint - 모델 섹션에서 편집합니다.
  • 특징:
    • 기본 관계와 계산을 지원합니다
    • 고급 계산과 보안은 지원하지 않습니다
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사용자 지정 시맨틱 모델

Power BI 사용자 지정 시맨틱 모델

  • 생성: Lakehouse 또는 Warehouse에서 New Semantic Model 옵션으로 생성합니다.
  • 편집: 완전한 기능의 데이터 모델 편집기를 제공합니다.
  • 특징:
    • 복잡한 관계와 고급 계산을 완전 제어
    • 고급 기능 지원: 계산 열, 계층, RLS 등
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데이터셋 모드 간단 개요

Import 모드

  • 데이터를 모델에 로드하여 질의가 빠릅니다.
  • 최신 상태 유지를 위한 업데이트가 필요합니다.

DirectQuery 모드

  • 소스의 실시간 데이터를 직접 질의합니다.
  • 질의 응답이 더 느립니다.

Direct Lake 모드

  • OneLake의 데이터를 직접 질의합니다.
  • 지연 없이 실시간으로 접근합니다.

Import 모드

DirectQuery 모드

Direct Lake 모드

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복합 데이터셋 모드

  • 하나의 데이터셋에서 Import와 DirectQuery 모드를 결합합니다. 복합 모드

  • 모드 선택:

    • 정적 데이터에는 Import, 실시간 업데이트에는 DirectQuery를 사용합니다.

  • 핵심 고려사항:

    • 혼합 요구가 있는 데이터셋에 적합합니다.
    • 두 모드 관리에는 복잡성이 따릅니다.
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사용자 정의 집계

집계란?

  • 대용량 데이터를 더 작고 질의하기 쉬운 테이블로 요약합니다.

집계를 사용할 때

  • 대규모 데이터셋으로 보고서가 느려질 때
  • 요약 수준 데이터로 보고서를 만들 때(예: 월별 매출)

집계의 이점

  • 질의 시간과 처리 부하를 줄여 성능을 향상합니다

사용자 정의 집계

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Power BI Premium의 대용량 데이터셋

대용량 데이터셋 형식

  • 전용 스토리지로 10GB 초과 데이터셋을 지원합니다.
  • 고압축 인메모리 저장으로 더 빠른 질의를 제공합니다.

기능

  • 증가하는 데이터셋에 대해 증분 새로 고침을 허용합니다.
  • 효율적인 쓰기를 위한 XMLA 엔드포인트를 지원합니다.
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연습해 봅시다!

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