Power BI 마스터하기: 데이터 전략을 구현하는 모든 사람을 위한 필독서

Microsoft의 데이터 분석 도구인 Power BI는 기업에 엄청난 가치를 제공합니다. 기술 산업에서 뛰어난 실적 덕분입니다. 출판 이후 기업이 운영을 인식하고 내부에서 변화를 주도하는 방식이 바뀌었습니다. 비즈니스 인텔리전스 또는 BI는 조직 운영 의 모든 측면을 완벽하게 관리할 수 있는 능력을 가지고 있습니다 .

BI를 분석 도구로 사용하려는 경우 이해해야 할 사항이 많이 있습니다. 필요한 모든 것을 배우려면 아래 내용을 계속 읽으십시오.

BI 란 무엇입니까?

BI는 인텔리전스 기반 기술입니다. 비즈니스 관리자와 기업 경영진이 데이터를 평가하고 의사 결정에 유용한 정보를 제공하기 위해 활용합니다.

가장 단순한 형태의 비즈니스 인텔리전스(BI)는 원시 데이터를 정보로 변환하는 일련의 개념, 도구 및 기술입니다. 데이터를 유용한 지식과 정보로 전환하는 데 도움이 되는 프로그램 및 서비스 그룹입니다.

Power BI 교육: 어디서 받을 수 있습니까?

세계 최고의 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 분석 솔루션 중 하나는 Microsoft Power BI입니다. Acuity Training의 Power BI 교육 과정은 Power BI 사용을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 과정에서는 Microsoft Power BI로 수행할 수 있는 수많은 작업에 유용한 레시피를 구성하는 방법을 알려줍니다. 또한 게시된 보고서에서 대시보드 생성을 마스터하는 방법을 알려줍니다. 또한 수집된 데이터를 더 잘 이해할 수 있습니다.

조직이 내리는 전략적 판단과 운영 결정은 BI의 영향을 받습니다. 과거 데이터를 가설과 직관으로 대체함으로써 사실에 기반한 의사 결정을 촉진합니다.

Power BI의 용도

Power BI는 주로 비즈니스 인텔리전스에 중점을 둔 데이터 대화형 소프트웨어입니다. 정교한 CRM처럼 작동합니다.

본질적으로 Power BI는 다양한 데이터 원본을 대화형 인사이트로 변환하기 위해 함께 작동하는 소프트웨어 서비스, 프로그램 및 연결의 모음입니다. 이러한 상황에서 데이터베이스, 웹 사이트 또는 스프레드시트와 같은 구조화된 파일에서 데이터를 직접 가져올 수 있습니다.

BI 도구는 데이터 분석 및 관리에 사용됩니다. 기업의 특성에 대한 적절한 정보를 사용자에게 제공하는 보고서, 대시보드, 지도 및 차트를 생성합니다.

운영의 모든 측면에서 회사의 원활한 운영에 필수적입니다. 비즈니스 규모에 관계없이 동일한 기능을 수행하므로 중소기업과 대기업 모두 BI를 사용할 수 있습니다.

Power BI를 사용하는 데 필요한 엔지니어링 리소스는 거의 없습니다. 경우에 따라 엔지니어링 리소스가 필요하지도 않습니다.

관리자는 API 키를 생성 하고 프로그램에 입력하기만 하면 됩니다. Microsoft Excel에 익숙한 사용자를 위해 Microsoft Power BI는 비교적 간단한 사용자 인터페이스를 제공합니다. 또한 최소한의 초기 교육이 필요한 다목적 셀프 서비스 도구입니다. 다른 Microsoft 앱과 인터페이스하기 때문입니다.

Power BI의 주요 목적은 외부 소스의 데이터를 대화형 분석 보고서로 변환하는 것입니다. 또한 사용자 친화적인 클라우드 기반 기능을 제공합니다. 이러한 기능을 통해 사용자는 맞춤형 대시보드 및 보고서를 생성할 수 있습니다.

데이터 전략을 구현하는 방법

비즈니스에서 성공하려면 데이터 분석에 능숙해야 합니다. 회사에 대해 알아야 할 모든 것을 배우는 데 도움이 되는 환상적인 도구입니다.

데이터 구성 및 분석은 많은 기업이 실패하는 영역입니다. 회사는 자신도 모르는 사이에 데이터를 수집하거나 데이터가 사용되지 않고 그대로 있을 수 있습니다.

다행히도 누구나 데이터 분석 방법을 배울 수 있습니다. 오늘날 데이터 분석은 빠르고 저렴하게 수행할 수 있습니다. 이는 이러한 분석 도구에 쉽게 액세스할 수 있기 때문입니다. 아래 정보를 읽으면 몇 가지 기본적인 데이터 분석 기술을 배울 수 있습니다.

1. 목표 정의

분석을 수행하기 전에 특정 목표를 설정해야 합니다. 찾고 있는 것이 무엇인지 모르는 경우 스프레드시트를 살펴보는 데 많은 시간을 낭비할 수 있습니다. 귀하의 목표는 회사 내에서의 귀하의 위치와 귀하가 수집한 정보에 따라 변경됩니다.

데이터 수집, 분석 방법 및 데이터 기반 결론은 모두 이러한 목표에 따라 결정됩니다.

2. 데이터 정리

시작 데이터 세트는 데이터 분석 결과가 얼마나 좋은지를 결정합니다. 가지고 있는 데이터가 부정확하거나 일관성이 없으면 연구에서 도출한 결론이 불충분하거나 부정확할 것입니다.

데이터를 수집했으면 시간을 내어 중복이 없는지 확인하여 정리합니다. 데이터 분석에 앞서 데이터 정리 및 정리가 필수적입니다. 이렇게 하면 상충되는 증거에서 잘못된 결론을 도출하는 대신 통찰력 있는 정보를 발견할 가능성이 높아집니다.

3. 데이터 분석을 위한 툴킷 만들기

데이터를 평가하는 데 사용할 수 있는 다양한 플랫폼이 있습니다. 그러나 많은 회사에서 Excel 과 같은 스프레드시트 프로그램을 사용하여 데이터를 저장하고 분석합니다. 데이터 분석 도구를 선택할 때 다음 두 가지를 고려해야 합니다.

• 데이터의 종류
• 데이터의 양

작업을 정확하게 수행하는 데 도움이 되는 소프트웨어와 도구를 선택할 수 있습니다. 다음 두 가지 요소를 고려하십시오.

• 트렌드 검색

데이터가 깨끗하고 다양한 도구에 액세스할 수 있다는 것을 알고 있으면 분석을 시작할 수 있습니다.

데이터 세트에서 패턴을 찾는 것으로 시작하십시오. 대부분의 데이터가 숫자인 경우 차트 및 기타 시각화에 패턴을 그리는 것은 매우 간단합니다. 이메일이나 지원 티켓과 같은 구조화되지 않은 데이터가 있는 경우 다른 접근 방식이 필요할 수 있습니다.

다른 두 가지 사이에 상관관계가 있을 때 한 가지가 다른 것을 야기했다는 개념을 잘못된 인과관계라고 합니다. 이것은 사람들이 데이터를 검토할 때 가장 자주 저지르는 실수 중 하나입니다.

시간을 들여 충분한 정보를 수집하고 결과가 정확한지 확인하십시오. 그 이유는 여러분이 알아차린 추세에 책임이 있는 또 다른 요인이 종종 있기 때문입니다.

• 이전 트렌드 비교

데이터에서 추세와 패턴을 식별하는 데 문제가 있는 경우 다른 관련 요소를 간과하고 있을 수 있습니다. 귀하의 성과에 대한 스냅샷은 하나만 볼 수 있습니다. 이것이 시간 경과에 따른 변경 사항을 추적할 수 없는 이유입니다. 부족한 것은 컨텍스트, 즉 현재 데이터를 과거 기간과 비교하는 방법입니다.

현재 통계를 과거 실적과 비교하여 결과를 맥락에 적용해야 합니다. 그러나 이것이 가능하지 않은 경우 업계 벤치마크를 살펴보는 것이 도움이 될 수 있습니다.

1. 결과 해석

데이터가 스프레드시트보다 그래픽으로 표시될 때 데이터를 이해하고 평가하기가 더 쉬운 경우가 있습니다. 빅 데이터 세트로 작업할 때 단일 시각화에 너무 많은 정보를 나타내려고 시도하지 마십시오. 간단한 그래프를 사용하면 청중이 요점과 데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있습니다.

결론

데이터 분석은 시간이 오래 걸릴 수 있지만 주요 목표는 아니라는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 미래에 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 데이터를 분석하고 있습니다.

데이터 분석은 부기 및 고객 만족과 같은 책임을 수행하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 비즈니스를 운영하는 것은 단순한 작업 그 이상이기 때문입니다.

Microsoft Power BI는 모든 규모의 조직에서 데이터 분석 및 지식 공유를 지원하는 분석 도구입니다. 이 기술의 도움으로 기업은 운영을 면밀히 주시하고 빠른 응답을 받을 수 있습니다. 이는 모든 장치에서 액세스할 수 있는 광범위한 대시보드를 통해 가능합니다.