Power BI

🔹 Power BI란?

Power BI는 마이크로소프트에서 제공하는 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구로, 데이터를 분석하고 시각화하여 더 나은 의사결정을 돕는 SW Excel, SQL Server, Azure, ERP(SAP 등)와 연동이 쉬워 기업에서 많이 사용

 

📌 Power BI 주요 기능

1️⃣ 데이터 연결 & 통합

다양한 데이터 소스 지원 → Excel, SQL Server, ERP, 클라우드 서비스(Azure, AWS, Google Cloud)

여러 개의 데이터 소스를 하나의 보고서에서 통합 분석 가능

2️⃣ 데이터 변환 & 모델링

Power Query → 데이터를 정리하고 변환하는 도구 (Excel의 Power Query와 동일)

3️⃣ 공유 & 협업

Power BI Service(클라우드 기반)에서 보고서를 공유하고 협업 가능

Microsoft Teams, SharePoint, 웹앱 등에 Power BI 리포트 삽입 가능

5️⃣ AI & 고급 분석

AI 기반 데이터 인사이트 제공 (예: 이상값 탐지, 예측 분석), R, Python과 연동하여 머신러닝 모델 활용 가능

 

🔥 Power BI 제품 구성

1️⃣ Power BI Desktop (무료)

로컬 PC에서 데이터 모델링 & 보고서 제작 가능, 기본적으로 데이터 가져오기, 변환, 시각화 지원, 보고서를 만들고 Power BI 서비스로 게시

2️⃣ Power BI Service (유료, 클라우드 기반)

웹에서 보고서를 공유하고 협업 가능, 대시보드를 실시간으로 업데이트, 조직 내 다른 사용자들과 데이터 공유

3️⃣ Power BI Mobile

스마트폰 및 태블릿에서 Power BI 보고서를 확인 가능

4️⃣ Power BI Embedded

.NET, 웹 애플리케이션 등에 Power BI 리포트 삽입 가능, 개발자용 API 제공

5️⃣ Power BI Report Server

온프레미스 환경(사내 서버)에서 보고서 실행 가능, 클라우드 사용이 어려운 기업(보안 문제 등)이 활용

 

🎯 Power BI 활용 예시 (제조업 기준)

✅ 생산라인 데이터 분석 → 가동률, 불량률, 공정 속도 분석
✅ 설비 유지보수 예측 → 센서 데이터를 활용해 고장 가능성 예측
✅ 재고 & 공급망 관리 → 실시간 재고 모니터링, 수요 예측
✅ ERP 데이터 시각화 → SAP, Oracle ERP 데이터를 대시보드로 정리

 

데이터 분석할 수 있나요?

1. 데이터 수집 - SQL 쿼리문 작성 (JOIN, GROUP BY)

2. 데이터 전처리 (결측치 처리, 데이터 정규화, 이상치 탐지)

3-1. 코랩/Jupyter Notebook에서 통계 분석(평균, 중앙값, 분산) (데이터 시각화 Python Matplotlib)

3-2. 통계 기법(상관관계 분석, 회귀 분석, 가설 검정) 활용 가능

4. 예측 모델 제작 : 머신러닝 및 모델링(Scikit learn 라이브러리 활용)

5. 분류, 회귀, 클러스터링 등 다양한 머신러닝 알고리즘 적용

 

머신러닝?

컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않아도 데이터를 통해 학습하고 스스로 성능을 개선하는 기술

인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 주어진 데이터를 분석하여 패턴을 찾고, 그 패턴을 활용해 새로운 데이터에 대한 예측이나 결정을 내리는 데 사용

 

딥러닝?

머신러닝의 하위 분야, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)을 기반으로 한 알고리즘을 사용하여 데이터를 학습하고 예측하는 기술

딥러닝은 신경망을 여러 층(layer)으로 구성하여, 데이터에서 복잡한 패턴을 추출하고, 높은 수준의 특징을 학습하는 특징이 있습니다.