Microsoft Fabric로 데이터 수집과 Semantic Model 다루기

데이터 수집 및 시맨틱 모델

이 강의에서는 Microsoft Fabric으로 데이터를 가져오는 여러 가지 다양한 방법을 배우게 됩니다. 데이터를 수집한 후에는 Semantic Models를 사용해 이 데이터를 구조화하여 시각화와 보고서를 개선하는 방법을 배우게 됩니다.

데이터 수집을 위한 파이프라인과 데이터 흐름 마스터하기

Fabric에서 파이프라인과 데이터 흐름을 살펴보는 것부터 시작하세요. 파이프라인 활동을 구성하고, 매개변수와 변수를 사용하며, 파이프라인 실행을 예약하는 방법을 배우게 됩니다. 그다음에는 Dataflows를 사용해 다양한 변환 옵션을 살펴보고, 파티셔닝, 스테이징, 빠른 복사를 통해 성능을 최적화하는 방법을 배우게 됩니다.

효율적인 데이터 액세스를 위한 바로가기 활용

보안 기능을 통해 삭제 시나리오를 관리하고 데이터 접근성을 향상시키는 다양한 유형의 바로가기를 사용하는 방법을 배워보세요.

시맨틱 모델 구축 및 최적화

강의의 후반부에서는 Fabric에서 견고한 시맨틱 모델을 만들게 됩니다. 저장 모드의 핵심인 Import, DirectQuery, Direct Lake, Composite 모델에 대해 배우게 됩니다. 효과적인 관계를 구축하고, 스타 및 Snowflake 스키마를 마스터하며, 대규모 데이터 세트로 작업하여 복잡한 시나리오에서도 최적의 성능을 보장하게 됩니다.

시맨틱 모델과 Power BI의 고급 개념 마스터하기

마지막으로, 의미론적 모델을 관리하고 최적화하는 고급 개념을 배우게 됩니다. Row-Level Security(RLS)와 Object-Level Security(OLS)를 구현하고, 모델을 새로 고치며, 포괄적인 Power BI 보고서를 개발하게 됩니다. 그런 다음 Power BI에서 Copilot을 살펴보고, DAX Studio로 성능을 최적화하며, Tabular Editor의 모범 사례 분석기(BPA)와 성능 분석기 같은 도구를 활용해 효율적이고 안전한 모델과 보고서를 만듭니다.