2022년 12월 Power BI 업데이트

Reporting

슬라이서 형식 서식이 서식 창으로 이동됨

이전에는 슬라이서의 형식을 변경하는(예: 상대 날짜에서 슬라이더로 변경) 설정은 시각적 머리글에서만 설정할 수 있었습니다. 하지만 업데이트 후에는 서식창에서 바꿀 수 있습니다

이전에는 슬라이서를 "가로"로 변경하려면 먼저 시각적 개체 머리글에서 "목록"을 선택하여 서식 창에서 옵션을 확인한 다음 서식 창을 사용하여 방향을 바꿔야 했습니다.

업데이트 후 이러한 설정은 서식 창의 1개 위치에 있으므로 슬라이서 형식을 일관되고 쉽게 검색하고 변경할 수 있습니다. 이제 가로 방향이 사용자 피드백에 따라 "타일"로 이름이 변경되었습니다.

이 변경의 또 다른 추가 이점은 새로운 모바일 서식 옵션도 이제 이 설정에 액세스할 수 있다는 것입니다! 사용자는 타일을 사용하여 모바일 레이아웃 슬라이서를 빠르게 업데이트하여 모바일 친화적으로 만들 수 있습니다.

Modeling

비교 계산을 더 쉽게 수행

이번 달에는 Power BI에서 비교 계산을 더 쉽게 수행할 수 있도록 하기 위해 DAX에 대한 여러 가지 새로운 함수를 소개합니다. 우리가 소개하는 새로운 기능은 다음과 같습니다 : INDEX, OFFSET 및 WINDOW:

• INDEX는 절대 위치 지정을 사용하여 결과를 검색합니다.

• OFFSET은 상대 위치 지정을 사용하여 결과를 검색합니다.

• WINDOW는 절대 또는 상대 위치를 사용하여 결과 조각을 검색합니다.

이러한 함수에는 ORDERBY 및 PARTITIONBY라는 두 개의 도우미 함수도 있습니다.

이러한 함수를 사용하면 다음과 같은 계산을 더 쉽게 수행할 수 있습니다.

• 값과 기준선 비교 또는 다른 특정 항목 찾기(INDEX 사용)

• 이전 값과 값 비교(오프셋 사용)

• 누계, 이동 평균 또는 값 범위 선택에 의존하는 유사한 계산을 추가합니다(WINDOW 사용).

SQL 언어에 익숙한 경우 이러한 함수가 SQL 창 함수와 매우 유사하다는 것을 알 수 있습니다. 오늘 릴리스하는 함수는 현재 행과 관련된 어떤 방식으로든 테이블 행 집합에 대해 계산을 수행합니다. 이러한 함수는 "현재 행"이 무엇인지 결정하는 DAX 평가 컨텍스트 개념으로 인해 SQL 창 함수와 다릅니다. 또한 오늘 소개하는 함수는 값을 반환하는 것이 아니라 CALCULATE 또는 SUMX와 같은 집계 함수와 함께 사용하여 값을 계산할 수 있는 행 집합을 반환합니다.

이 함수 그룹은 데이터 원본으로 푸시되지 않고 DAX 엔진에서 실행됩니다. 또한 이러한 함수를 사용하면 기존 DAX 식에 비해 훨씬 더 나은 성능을 얻을 수 있으며, 특히 계산에 비연속 열을 기준으로 정렬해야 하는 경우 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.

INDEX를 사용하는 방법의 예

이제 각 성에 대해 가장 오래된 고객을 찾고 싶다고 가정해 보겠습니다. 따라서 성 '가르시아'의 경우 12월 4일에 태어난 아드리아나 가르시아가 될 것입니다.일, 1957. DimCustomer 테이블에 다음 계산 열을 추가하여 이 목표를 달성하고 이름을 반환할 수 있습니다.

Oldest Customer of LastName = SELECTCOLUMNS(INDEX(1,DimCustomer, ORDERBY([BirthDate]), PARTITIONBY([LastName])), [FullName])

다음은 성이 'Garcia'인 고객 이름 및 생년월일 표입니다. 다음은 위 측정값의 반환값입니다.

위의 예에서는 성이 'Garcia'인 고객만 표시했습니다. 그러나 동일한 계산된 열은 둘 이상의 성을 가진 집합에서 작동합니다.

위의 스크린샷에서 볼 수 있듯이 해당 성을 가진 가장 오래된 사람의 전체 이름이 반환됩니다. 이는 INDEX가 생년월일별로 주문할 때 1을 지정하여 첫 번째 결과를 검색하도록 지시했기 때문입니다. 기본적으로 OrderBy에 전달되는 열의 순서는 오름차순입니다. 2를 지정했다면 대신 성을 가진 두 번째로 오래된 사람의 이름을 검색해야 합니다.

-1을 지정하거나 정렬 순서를 변경했다면 대신 가장 어린 사람을 반환했을 것입니다.

Youngest Customer of LastName = SELECTCOLUMNS(index(1,DimCustomer, orderBy([BirthDate], DESC), partitionBy([LastName])), [FullName])

다음과 같습니다.

Youngest Customer of LastName = SELECTCOLUMNS(index(-1,DimCustomer, orderBy([BirthDate]), partitionBy([LastName])), [FullName])

인덱스는 ORDERBY 및 PARTITIONBY라는 두 개의 다른 새로운 도우미 함수를 사용합니다.

OFFSET을 사용하는 방법의 예

이번 달에는 공식적으로 OFFSET을 배송합니다. OFFSET을 사용하면 현재 위치에서 상대 위치에 있는 행을 검색하여 비교 계산을 보다 쉽게 수행할 수 있습니다. 이는 시간이 아닌 다른 항목(예: 지역, 도시 또는 제품 간)을 비교할 때 가장 유용합니다. 날짜 비교의 경우, 예를 들어 이번 분기의 매출과 작년 같은 분기의 매출을 비교하는 경우 DAX에 이미 전용 시간 인텔리전스 함수가 있습니다. 그렇다고 오프셋을 사용하여 동일한 작업을 수행하지는 않습니다.

그렇다면 오프셋의 시나리오는 무엇일까요? 예를 들어 보겠습니다. 다음은 제품 색상별 총 판매량을 보여주는 막대형 차트입니다.

이제 각 색상이 차트에서 그 위에 있는 색상과 얼마나 잘 작동하는지 비교하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 이를 위해 복잡한 DAX 문을 작성하거나 이제 OFFSET을 사용하여 이 목표를 달성할 수 있습니다.

TotalSalesDiff = IF(NOT ISBLANK([TotalSales]), [TotalSales] - CALCULATE([TotalSales], OFFSET(-1, FILTER(ALLSELECTED(DimProduct[Color]),NOT ISBLANK([TotalSales])))))

결과 반환

보시다시피 새로 추가 된 막대는 차트에서 바로 위에있는 색상과 비교하여 각 색상의 차이를 계산합니다. 이는 첫 번째 매개 변수에 대해 -1을 OFFSET으로 지정했기 때문입니다. -2를 지정했다면 각 색상 위의 색상과 비교했지만 바로 위에 있는 색상을 건너뛰면 회색에 대한 판매가 검은색 제품의 판매와 효과적으로 비교되었을 것입니다.

WINDOW을 사용하는 방법의 예

WINDOW를 사용하면 이동 평균 또는 누적 합계와 같은 결과 범위("창")에 의존하는 계산을 수행할 수 있습니다.

다음은 WINDOW를 사용하는 방법의 예입니다. 아래 세로 막대형 차트는 연도 및 월별 총 매출을 보여 줍니다.

이제 현재를 포함하여 지난 3개월 동안의 매출에 대한 이동 평균을 추가하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 예를 들어 2017년 9월의 경우 2017년 7월, 8월, 9월의 평균 매출이 될 것으로 예상하고 2018년 2월의 경우 2017년 12월, 2018년 1월 및 2018년 2월의 평균 매출이 될 것으로 예상합니다.

이 요구 사항을 충족하기 위해 복잡한 DAX 문을 작성하거나 이제 WINDOW를 사용하여 더 간단한 DAX 문을 사용하여 이 목표를 달성할 수 있습니다.

MovingAverageThreeMonths = AVERAGEX(WINDOW(-2, 0, ALLSELECTED(DimDate[CalendarYear],DimDate[MonthName],DimDate[MonthNumberOfYear]), ORDERBY(DimDate[CalendarYear],ASC,DimDate[MonthNumberOfYear],ASC)), [TotalSales])

결과 반환

보시다시피 새로 추가 된 줄은 3 개월 (현재 달 포함) 동안의 평균 매출을 올바르게 계산합니다. WINDOW의 첫 번째 매개 변수는 -2로ㅍ 설정되며, 이는 범위의 시작이 현재 달 (있는 경우)보다 2 개월 전에 설정됨을 의미합니다. 범위의 끝은 포함이며 현재 월을 의미하는 0으로 설정됩니다. 범위의 시작과 끝을 모두 상대 또는 절대 용어로 정의할 수 있으므로 절대 창도 사용할 수 있습니다. WINDOW는 ORDERBY 및 PARTITIONBY라는 두 개의 다른 새 함수를 사용합니다.

ORDERBY 및 PARTITIONBY

이러한 도우미 함수는 위에서 소개한 함수인 orderBy 또는 partitionBy 매개 변수를 허용하는 함수에서만 사용할 수 있습니다. PARTITIONBY 함수는 이러한 함수가 작동하는 행을 분할하는 데 사용할 열을 정의합니다.

ORDERBY 함수는 PARTITIONBY로 지정된 각 창 함수의 파티션 내에서 정렬 순서를 결정하는 열을 정의합니다.

Data connectivity and preparation

계층적 x 축의 범주별 그룹 표시 기본 설정

아나플란(커넥터 업데이트)

이 버전의 Anaplan용 Power BI 커넥터에는 진행 중인 Anaplan 인프라 업데이트와의 호환성을 위한 백 엔드 변경 내용이 포함되어 있습니다. 사용자용 커넥터 기능은 변경되지 않습니다.

Azure Databricks, Databricks (커넥터 업데이트)

Azure Databricks 및 Databricks 커넥터는 이제 네이티브 쿼리를 지원합니다.

CData Connect Cloud (New Connector)

새로운 CData 커넥트 클라우드 커넥터의 출시를 발표하게 되어 기쁩니다! 다음은 CData 팀의 메모입니다.

CData 커넥트 클라우드는 Power BI 내에서 수백 개의 새로운 클라우드 애플리케이션, 데이터베이스 및 API에 대한 실시간 데이터 액세스를 제공합니다. CData Connect Cloud는 모든 사람이 언제 어디서나 필요한 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다. 클라우드에서의 실시간 데이터 연결은 설치, 지연 또는 복잡한 데이터 파이프라인이 없음을 의미합니다. 이 마찰 없는 솔루션을 통해 고객은 사용 가능한 최신 데이터를 활용하여 자신이 알고 좋아하는 도구인 Power BI를 사용하여 실시간 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. CData Connect Cloud로 오늘을 시작하세요!

코스모스 DB V2 (새 커넥터)

다가오는 2022년 12월 업데이트에서 Azure Cosmos DB V2 커넥터의 릴리스를 발표하게 되어 기쁩니다!

새 V2 커넥터는 DirectQuery 및 가져오기 모드 모두에서 Cosmos DB 트랜잭션 저장소 쿼리를 지원합니다. DirectQuery 모드는 파티션 키에 대한 필터가 지정된 경우 Cosmos DB 컨테이너에 대한 집계를 포함하여 쿼리 푸시다운을 사용하도록 설정합니다.

V2 커넥터의 DirectQuery 모드는 Cosmos DB 컨테이너 데이터가 크고 가져오기 모드에서 Power BI 캐시로 모두 가져올 수 없는 시나리오에서 유용합니다. 최신 Cosmos DB 데이터를 사용한 실시간 보고가 필요한 사용자 시나리오에서도 유용합니다. DirectQuery 모드를 지원하는 것 외에도 V2 커넥터에는 쿼리 푸시다운 및 데이터 직렬화와 관련된 성능 최적화가 포함되어 있습니다.

수정 및 배포 중인 알려진 문제로 인해 프리미엄 및 종단 간 클라우드 새로 고침에서 이 기능에 대한 지원은 1월 중순까지 작동하지 않을 수 있습니다.

드레미오 클라우드(커넥터 업데이트)

이 릴리스에는 DECIMAL 데이터 형식이 포함된 데이터에 대한 쿼리 폴딩을 Dremio로 푸시다운할 수 있는 수정 사항이 포함되어 있습니다.

이렇게 하면 Power BI에서 읽어야 하는 데이터의 양을 줄여 성능이 향상됩니다.

Google BigQuery (Azure AD) (New Connector)

Azure Active Directory 인증을 활용하는 새로운 Google BigQuery 커넥터의 출시를 발표하게 되어 기쁩니다. 사용자는 이 커넥터를 사용하여 Power BI 서비스 및 게이트웨이를 통해 Azure Active Directory 기반 Single Sign-On을 사용할 수 있습니다. https://aka.ms/GoogleBigQueryAADSSO 에서 자세히 알아보세용

Service

Power BI 조직 앱 다중 대상

Power BI 조직 앱에 대한 다중 대상 그룹의 공개 미리 보기 출시에 대한 8월의 마지막 발표에 이어 이 기능이 내년 초까지 일반 공급될 것임을 공유

Power BI 서비스의 확장된 보기에서 '시작하기'의 사용 중단 발표

Power BI 서비스에서 확장된 보기를 통해 '시작하기' 콘텐츠를 보는 기능은 12월 중순부터 사용 중지됩니다.

Power BI 서비스의 확장된 보기는 현재 홈 페이지 끝에서 "시작" 콘텐츠를 볼 수 있는 옵션을 제공합니다. "시작" 섹션에서 Power BI 사용을 시작하는 방법에 대한 정보, 보고서 및 대시보드를 만들거나 활용하는 방법에 대한 팁과 요령 등을 활용할 수 있습니다. Power BI 사용자의 사용량이 적기 때문에 "시작" 섹션에 대한 지원이 제거되고 이 영역을 통해 위의 콘텐츠에 더 이상 액세스할 수 없습니다. "시작" 섹션을 사용 중지하면 향후 새로 추가할 수 있도록 Power BI 서비스의 확장된 보기 홈페이지가 열립니다.

Power BI 서비스를 통해 직접 '시작하기' 콘텐츠를 볼 수는 없지만 콘텐츠는 여전히 공개적으로 사용할 수 있습니다. 새 Power BI 사용자인 경우 "시작" 섹션의 일부 콘텐츠는 "권장" 캐러셀을 통해 사용할 수 있습니다.

신규 사용자가 아닌 경우에도 "시작하기" 콘텐츠는 아래 링크를 통해 공개적으로 사용할 수 있습니다.

Power BI 기본 사항

• 기본 Power BI 개념 살펴보기 – Power BI 서비스 - 초보자를 위한 기본 개념 - Power BI | Microsoft Learn

• 소개: Power BI란? - Power BI로 빌드 시작 - Training | Microsoft Learn

• 빠른 시작: 서비스에서 둘러보기 – Power BI 서비스 살펴보기 - Power BI | Microsoft Learn

• Power BI 보고서 보기 및 이해 – 보고서 보기 - Power BI | Microsoft Learn

• 방법: Power BI 콘텐츠가 최신 상태인지 확인 – 콘텐츠를 최신 상태로 유지하는 방법 - Power BI | Microsoft Learn

샘플 보고서

• 모든 샘플 보고서는 '학습' 센터(Power BI 서비스 내의 왼쪽 탐색 창에 있음)에서 볼 수 있습니다.

보고서를 만드는 방법

• 방법 알아보기: 데이터 원본에 연결 – 빠른 시작: Power BI Desktop에서 데이터에 연결 - Power BI | Microsoft Learn

• 방법 알아보기: 서비스에서 보고서 읽기 – 1부, Power BI 보고서에 시각화 추가 - Power BI | Microsoft Learn

Power BI 서비스의 '데이터 가져오기' 환경에 대한 예정된 변경 내용

11월 블로그에서 설명한 대로 작업 영역 내에서 사용할 수 있는 새롭고 유사한 기능을 선호하는 Power BI 서비스의 이전 '데이터 가져오기' 페이지를 제거하는 중입니다. 참조 전에 표시된 이전 '데이터 가져오기' 페이지에 대한 진입점을 제거하는 변경 사항은 1월 한 달 동안 천천히 출시될 예정입니다.

앞으로는 작업 영역 내에서 유사한 기능에 액세스할 수 있습니다. 작업 영역에 .pbix, .xlsx 또는 .rdl 파일과 같은 파일을 Power BI에 업로드하려는 경우 11월에 릴리스된 업로드 옵션을 사용할 수 있습니다. 이 옵션을 사용하면 로컬 컴퓨터에서 파일을 업로드하거나 OneDrive 또는 SharePoint 사이트의 파일에 연결할 수 있습니다. 이 변경으로 인해 더 이상 개인 OneDrive 계정의 파일에 연결할 수 없습니다.

대신 Excel 또는 CSV 데이터에서 데이터 집합을 만들려는 경우 이제 데이터 집합을 만들려는 작업 영역의 새로 만들기 > 데이터 세트 옵션을 통해 해당 기능에 액세스할 수 있습니다.

이전 '데이터 가져오기' 환경을 제거하기 위한 변경 사항을 롤아웃하는 동시에 이 데이터 세트 옵션도 업데이트하여 Excel, CSV에서 데이터 세트를 만들거나 데이터에 붙여넣는 옵션이 있는 새 페이지로 이동합니다. 파일을 선택하면 데이터 세트를 생성하는 데 사용된 동작은 이전에 '데이터 가져오기' 페이지에서 사용된 동작과 동일합니다. 데이터 세트가 만들어지면 데이터 허브에 있는 데이터 세트의 세부 정보 페이지로 이동합니다.