Power BI에서 증분 새로 고침을 설정하는 방법 [4 Easy Steps]

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이 문서를 끝까지 읽으시면, Power BI에서 증분 새로 고침을 설정하여 클라우드 컴퓨팅 비용을 절감하고 실시간 데이터를 효율적으로 확보하는 방법을 배우실 수 있습니다.

비즈니스 인텔리전스 분석을 위해 대량의 데이터 세트를 다루는 경우, 서버에서 데이터를 업데이트하는 것은 상당한 과제입니다. Power BI 애플리케이션에서 분석하는 데이터베이스는 백엔드 시스템에서 지속적으로 변경됩니다.

데이터 세트의 새로 고침은 데이터의 양이 방대하거나 소매 POS 시스템, 온라인 결제 시스템, 온라인 양식 데이터 등과 같이 자동화된 시스템으로부터 실시간 데이터 피드를 받는 경우, 상당한 시간 동안 지속될 수 있습니다.

이러한 복잡한 상황에 대처하기 위해 Microsoft는 Power BI 데이터 가져오기 및 분석 기능에 여러 데이터 새로 고침 기능을 추가했습니다. 특히, 증분 새로 고침은 간편한 실시간 데이터 확보 및 분석에 매우 유용한 기능으로 자리 잡았습니다.

이 도구의 정의, 기능, Power BI에서 사용하기 위한 전제 조건 및 설정 방법을 단계별로 알아보려면 계속 읽어보세요. 시작해 보겠습니다!

참고 자료: Tableau와 Power BI: 2023년, 어떤 것이 더 나은 선택일까요?

Power BI에서의 증분 새로 고침

증분 새로 고침은 Power BI에서 예약된 데이터 새로 고침 기능의 확장된 형태입니다. 이 기능은 자주 업데이트되는 데이터 세트 테이블을 분리하여 저장 공간 내에 다양한 파티션으로 데이터 세트를 구성합니다.

대부분의 데이터베이스에는 판매 데이터, 재고 수치와 같은 트랜잭션 데이터가 포함되어 있어, 자주 업데이트되는 몇 개의 테이블이 있습니다. 이러한 데이터는 시간이 지남에 따라 기하급수적으로 증가하여 Power BI 파일의 크기를 증가시켜, 클라우드 또는 온프레미스 서버에서 상당한 저장 공간을 차지하게 될 수 있습니다.

Power BI는 증분 새로 고침 정책을 활용하여 RangeStart 및 RangeEnd 매개변수에 따라 데이터 테이블을 분할할 수 있습니다. 또한 실시간 데이터에는 DirectQuery 파티션을 활용할 수 있습니다. 결과적으로 클라우드 데이터베이스에서 쿼리하는 데이터 양을 줄여 Power BI 애플리케이션에서 가져오는 데이터 세트의 크기를 줄이고 처리 속도를 높일 수 있습니다.

증분 새로 고침을 사용하면 수백만 행의 대용량 데이터베이스에서도 항상 최신 데이터를 활용할 수 있습니다.

예를 들어, 10년간의 판매 데이터가 포함된 보고서가 있다고 가정해 보겠습니다. 그러나 전체 데이터 세트를 매번 업데이트할 필요는 없습니다. 지난주 데이터만 업데이트해야 할 수도 있습니다.

이 경우, 전체 데이터 세트를 업데이트하는 데에는 Power BI에서 상당한 시간이 소요될 수 있습니다. 하지만, 증분 새로 고침을 설정하면 시간과 컴퓨팅 비용을 절감할 수 있습니다.

참고 자료: Microsoft Power BI 데이터 분석가 인증(PL-300): 취득 방법

Power BI에서 증분 새로 고침을 사용해야 하는 이유는 무엇일까요?

Power BI에서 증분 새로 고침을 사용해야 하는 주된 이유는 세 가지입니다. 첫째, 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다. 매번 모든 데이터를 새로 고치는 대신 새로운 데이터나 변경된 데이터에만 집중하여 보고서를 더 빠르고 효율적으로 만들 수 있습니다.

둘째, 대량의 데이터 세트에 적합합니다. 데이터 양이 방대한 경우, 모든 데이터를 새로 고치는 데 많은 시간과 비용이 소요될 수 있습니다. 증분 새로 고침을 사용하면 필요한 데이터만 새로 고쳐서 보고서를 보다 효율적으로 관리할 수 있습니다.

셋째, 보고서를 항상 최신 상태로 유지할 수 있습니다. 최신 데이터를 기반으로 하면 보고서에 데이터 소스의 최신 변경 사항이 반영되어 더 나은 의사 결정을 위한 정확한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

증분 새로 고침 사용 사례

소매 판매

증분 새로 고침을 사용하면 전체 보고서를 다시 생성할 필요 없이 일일 판매 데이터를 업데이트할 수 있습니다. 이를 통해 최신 통찰력을 확보하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 새로운 데이터나 설정한 범위의 데이터만 새로 고침으로써 일일 참여 지표를 효율적으로 추적하고 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.

재고 관리

실시간으로 재고 변경 사항을 모니터링하고 재고 수준을 효과적으로 최적화해야 할 경우, Power BI 보고서에서 증분 새로 고침을 설정하여 효율적으로 관리할 수 있습니다. 또한 웹 트래픽 통계를 지속적으로 업데이트하여 사용자 행동에 대한 최신 통찰력을 얻을 수 있습니다.

재무 보고

증분 새로 고침은 최신 데이터만 정기적으로 업데이트하여 재무 보고서를 최신 상태로 유지하는 데 도움이 됩니다. 또한 재무 관련 공급망 업데이트를 파악하고 공급망 파이프라인의 동적인 비용 변화에 대한 대응력을 향상시킬 수 있습니다.

IoT 모니터링

증분 새로 고침은 IoT 장치를 교육하고 모니터링하는 데 특히 유용합니다. IoT 장치는 실시간으로 데이터를 수집하므로, 매일 엄청난 양의 데이터를 생성하고 전송합니다. 여러 IoT 시스템에 연결된 전체 데이터베이스 업데이트를 실행하면 완료하는 데 며칠이 걸릴 수 있습니다. 하지만, 증분 새로 고침을 설정하면 필요한 데이터만 매일 업데이트하여 시간을 절약할 수 있습니다.

주식 시장 분석

주식 시장은 실시간으로 방대한 양의 데이터 업데이트를 생성하는 또 다른 인기 있는 데이터 소스입니다. 여기에서 Power BI의 증분 새로 고침 기능을 사용하여 여러 주식의 가격 변동을 분석하여 투자 전략을 예측할 수 있습니다.

Power BI에서 증분 새로 고침의 이점

  • 새로운 데이터나 변경된 데이터만 업데이트하므로 보고서 새로 고침 프로세스를 크게 가속화할 수 있습니다.
  • 필요한 데이터만 새로 고치므로 시스템 리소스를 절약하고 인프라의 부하를 최소화할 수 있습니다.
  • 클라우드 컴퓨팅 환경에서 호스팅되는 대용량 데이터 세트의 경우, 전체 데이터를 업데이트하는 것보다 일부 데이터만 업데이트하는 데 드는 컴퓨팅 비용을 절감할 수 있습니다.
  • 증분 새로 고침은 전체 데이터 세트를 매번 새로 고칠 필요가 없으므로 대규모 데이터 세트를 처리할 때 특히 효율적입니다.
  • 증분 새로 고침을 구성하여 하루에 최대 48번까지 실시간에 가까운 데이터로 보고서를 최신 상태로 유지할 수 있습니다.
  • 증분 새로 고침을 사용하면 보고서에 데이터 소스의 최신 변경 사항이 반영되므로 더 정확하고 신뢰할 수 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다.
  • 데이터가 백그라운드에서 새로 고쳐지는 동안 보고서 작업을 계속할 수 있어 워크플로 중단을 줄일 수 있습니다.
  • 증분 새로 고침을 사용하면 보고서 로딩 시간이 단축되고 사용자 상호 작용에 빠르게 응답하여 전반적인 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

진행 중인 데이터 과학 및 데이터 분석 프로젝트의 특성에 따라 증분 새로 고침 기능은 다양한 방식으로 활용될 수 있습니다.

전체 새로 고침 vs. Power BI의 증분 새로 고침

Power BI의 전체 새로 고침은 원본에서 모든 데이터를 다시 로드하는 프로세스입니다. 대용량 데이터 세트의 경우, 시간이 오래 걸리고 리소스를 많이 사용하는 작업입니다. 데이터의 일부만 변경되었더라도 전체 데이터 세트를 대체합니다.

반면 증분 새로 고침은 새로운 데이터나 변경된 데이터만 업데이트하므로 새로 고침 시간과 리소스 사용량을 크게 줄일 수 있습니다.

다음은 Power BI의 두 가지 새로 고침 모드 간의 차이점을 비교한 표입니다.

기능 비교 전체 새로 고침 증분 새로 고침
데이터 업데이트 매번 모든 데이터를 새로 고침 새로 생성되거나 변경된 데이터 또는 정의된 날짜/시간 범위 내의 데이터만 새로 고침
적합한 데이터세트 크기 업데이트 빈도가 낮고 크기가 작은 데이터 세트에 적합 업데이트 빈도가 높고 크기가 큰 데이터 세트에 적합
새로 고침 시간 새로 고침 시간이 길다 새로 고침 시간이 빠르다
리소스 사용량 리소스 사용량이 높다 리소스 사용량이 낮다
기록 데이터 모든 기록 데이터를 다시 로드해야 함 정의된 파티션 또는 아카이브 내에서 기록 데이터 유지
실시간 데이터 지원 실시간 데이터에 대한 제한적인 지원 실시간 또는 거의 실시간에 가까운 데이터 업데이트 지원

증분 새로 고침의 전제 조건

증분 새로 고침 기능은 대용량 데이터 세트에 유용하지만, Power BI 플랜 및 기타 데이터 세트 매개변수가 특정 요구 사항을 충족해야 사용할 수 있습니다. 아래에서 필요한 전제 조건을 확인하세요.

#1. 지원되는 Power BI 플랜

증분 새로 고침은 Power BI Premium, 사용자별 Premium, Power BI Pro 및 Power BI Embedded 데이터 세트에 적용할 수 있습니다.

DirectQuery를 통한 실시간 데이터 업데이트는 Power BI Premium, 사용자별 Premium 및 Power BI Embedded 데이터 세트에서만 지원됩니다.

#2. 지원되는 데이터 세트 소스

증분 새로 고침을 통한 Power BI 보고서의 대규모 데이터 세트 실시간 데이터 업데이트는 Azure Synapse 및 SQL Database와 같은 관계형 및 구조적 데이터베이스에 적합합니다. 사용자 정의 구성을 통해 다른 데이터베이스에서도 사용할 수 있습니다.

그러나 데이터 세트는 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.

날짜/시간 열

증분 새로 고침을 사용하여 분석하는 데이터 세트에는 날짜 또는 날짜/시간 열이 있어야 합니다. 이 열을 통해 Power BI는 원본 서버에서 업데이트해야 하는 데이터의 시작 및 종료 시점을 지정할 수 있습니다.

날짜/시간 필터링

Power BI는 일반적으로 관계형 데이터 소스에서 날짜/시간 또는 정수 데이터 형식의 대상 테이블의 날짜 열을 사용하여 데이터 세트를 필터링할 수 있어야 합니다. 날짜/시간 데이터 형식의 RangeStart 및 RangeEnd 매개변수는 날짜 열을 사용하여 테이블 데이터를 필터링합니다.

범위 매개변수

Power BI 보고서에 증분 새로 고침 이벤트를 추가하려면 먼저 데이터 세트를 파워 쿼리로 가져와서 범위 매개변수를 추가해야 합니다. 매개변수 관리 기능을 사용하여 대상 데이터 세트에 대해 RangeStart 및 RangeEnd라는 두 개의 새로운 매개변수를 추가해야 합니다.

데이터 세트는 쿼리 폴딩을 지원해야 합니다

쿼리 폴딩은 가능한 한 많은 데이터 처리 작업을 데이터베이스 서버로 푸시하여 쿼리 성능을 향상시키는 데이터베이스 최적화 기술입니다.

데이터베이스 서버에서 대량의 데이터를 가져온 후 클라이언트 애플리케이션에서 필터링하고 처리하는 대신, 쿼리 폴딩을 사용하면 데이터베이스 서버가 데이터 소스에서 직접 필터링, 정렬 및 집계 작업을 수행할 수 있습니다.

단일 데이터 소스

대규모 데이터베이스에서 실시간 데이터를 얻기 위해 증분 새로 고침을 구성한다고 가정해 봅시다. 또는 XMLA 엔드포인트를 통해 TOM(Tabular Object Model) 및 TMSL(Tabular Model Scripting Language)을 사용하여 고급 데이터베이스 쿼리 시스템을 생성할 수도 있습니다. 이러한 경우, DirectQuery 또는 가져오기 방식 모두에 대해 모든 데이터 파티션을 단일 데이터 소스에서 쿼리해야 합니다.

#3. 시스템 날짜 및 시간

Power BI가 정의된 정책에 따라 데이터를 증분 방식으로 업데이트할 시점을 파악하려면 시스템 날짜 및 시간에 대한 액세스 권한이 필요합니다. 따라서 시스템 날짜 및 시간은 수동이 아닌 자동으로 설정해야 합니다.

Power BI에서 증분 새로 고침 설정 방법

다음은 증분 새로 고침을 설정하는 간단한 4단계입니다.

#1. Power BI 데스크톱 앱으로 데이터 세트 가져오기

Power BI 보고서에서 증분 새로 고침 기능을 설정하려면 Power BI 데스크톱 앱을 사용해야 합니다. 보고서를 게시한 후, Power BI 서비스(Power BI 웹 버전) 도구에서 이 기능을 사용하여 실시간 데이터 또는 선택한 범위의 데이터를 가져올 수 있습니다.

데이터 세트를 가져오려면 다음 단계를 따르세요.

  • Power BI 데스크톱 앱을 실행합니다.
  • Power BI 시작 화면에서 “데이터 가져오기” 단추를 클릭합니다.

  • “데이터 가져오기” 대화 상자에서 SQL Server 데이터베이스와 같은 데이터베이스 소스를 선택합니다.

  • SQL Server 연결 세부 정보를 입력하고 “확인”을 클릭합니다.

  • 데이터베이스의 데이터 세트 탐색기가 표시됩니다.

  • 탐색기에서 테이블을 선택하고 “로드”를 클릭하여 Power BI로 데이터를 가져옵니다.

#2. 파워 쿼리에서 데이터 세트 처리

이제 범위 매개변수 및 날짜/시간 필터링을 추가하려면 파워 쿼리에서 데이터 세트를 변환해야 합니다. 다음은 그 방법입니다.

  • Power BI에서 리본 메뉴의 “홈” 탭으로 이동하여 “데이터 변환” 명령을 클릭합니다.

  • 그러면 데이터 세트가 파워 쿼리에서 열립니다.
  • 날짜 열을 클릭합니다.
  • “매개변수 관리”를 클릭합니다.
  • “매개변수 관리” 대화 상자에서 “새로 만들기”를 클릭합니다.
  • “이름” 필드에 RangeStart를 입력합니다.
  • “현재 값” 필드에 증분 새로 고침 시작 날짜 또는 날짜/시간을 입력합니다. 이 예시에서는 2023년 1월 1일을 사용합니다.
  • “확인”을 클릭하여 적용합니다.

  • 같은 단계를 반복하여 Power BI가 증분 새로 고침을 수행해야 하는 날짜 또는 날짜/시간과 함께 RangeEnd 매개변수를 추가합니다.

이제 파워 쿼리에서 다음 이미지와 같이 세 개의 항목이 있어야 합니다.

이제 날짜 열을 선택하고 드롭다운 메뉴를 클릭합니다. 날짜 필터 옵션을 클릭한 다음 “더 보기” 메뉴에서 “사용자 지정 필터”를 선택합니다.

첫 번째 드롭다운에서 “다음과 같거나 같음”을 선택합니다. 옆의 상자를 클릭하고 RangeStart 매개변수를 선택합니다.

다음으로 두 번째 드롭다운을 클릭하고 “이전이거나 같음”을 선택한 다음 RangeEnd 매개변수를 추가합니다.

이제 파워 쿼리의 왼쪽 상단에 있는 “닫기 및 적용” 단추를 클릭하면 됩니다.

#3. Power BI 데스크톱 앱에서 증분 새로 고침 구성

Power BI에서 테이블 보기로 전환합니다. 데이터 세트 테이블의 오른쪽에서 증분 새로 고침 기능을 적용하려는 테이블 또는 데이터 세트 이름을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다. 상황에 맞는 메뉴에서 “증분 새로 고침”을 클릭합니다.

이제 다음 작업을 수행합니다.

  • 스위치를 밀어 “가져오기 및 새로 고침 범위 설정” 도구를 활성화합니다.

  • 다음 필드에 값을 입력합니다.
    • 데이터 아카이브 시작
    • 점진적으로 데이터 새로 고침 시작
  • “적용”을 클릭합니다.

#4. 보고서 게시

이제 “홈” 메뉴의 공유 블록에서 “게시” 명령을 클릭합니다. “게시”를 클릭합니다.

Power BI에서 파일을 PC에 저장하라는 메시지가 표시되면 지시에 따릅니다.

다시 “게시”를 클릭하고 “내 작업 영역”과 같은 대상을 선택한 다음 “선택”을 클릭합니다.

결론

이제 데이터 소스 서버에서 항상 실시간 데이터를 가져오기 위해 Power BI에서 증분 새로 고침 기능을 활용하는 방법을 알았습니다. 이를 통해 전체 데이터를 업데이트하고 클라우드 컴퓨팅 리소스를 사용하는 데 드는 비용을 절약할 수 있을 뿐만 아니라, 귀중한 시간도 절약할 수 있습니다.

위에 언급된 단계를 따르고, 다음에 Power BI에서 보고서 및 대시보드를 만들고 게시할 때 증분 새로 고침을 사용해 보세요.

참고 자료: Power BI: 보고서와 대시보드의 차이점