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입문자를 위한 Power BI 완전 정복(데이터 분석의 시작부터 수익화 전략까지)

(주)올딩 2025. 7. 2.

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입문자를 위한 Power BI 완전 정복(데이터 분석의 시작부터 수익화 전략까지), 서항주 지음

저자소개

대학과 공공기관, 중소기업 등에서 인공지능, 빅데이터, 클라우드, 정보보안, 프로젝트관리 등의 내용전문가 및 평가위원으로 활동하며 정보통신 분야의 전문성을 강화하고 있으며, 공기업 정책 및 평가기준 수립에 관한 연구 등을 수행하고 있다.

📕 입문자를 위한 Power BI 완전 정복

: 데이터 분석의 시작부터 수익화 전략까지

📍 프롤로그 — 데이터로 기회를 바꾸는 시대

우리는 이미 데이터의 시대에 살고 있습니다.
당신이 무엇을 클릭하고, 어디에 머물며, 어떤 상품을 구매했는지는 모두 하나의 데이터로 저장됩니다. 기업은 이런 데이터를 바탕으로 고객의 니즈를 분석하고, 제품을 개선하며, 광고를 타겟팅합니다.

하지만 대부분의 사람은 이 흐름을 ‘사용자’로서만 소비할 뿐, 데이터의 주도권을 갖고 있지는 않습니다.
Power BI는 이 흐름을 뒤집을 수 있는 도구입니다.

이 책은 단순히 Power BI의 기능을 설명하는 데서 멈추지 않습니다.

데이터 분석을 제대로 이해하고,
실무에 적용 가능한 실습을 거치며,
실제 수익으로 연결되는 전략까지 안내합니다.

이제 단순한 보고서 작성 기술을 넘어서,
Power BI로 개인의 성장, 커리어 확장, 부가수익 창출까지 가능한 시대입니다.

여러분이 지금 아무런 기술이 없더라도 괜찮습니다.
이 책은 당신을 완전한 초보에서, 실전 분석가로 이끌도록 설계되어 있습니다.

전체 목차

1부. 데이터 분석의 시작: 왜 Power BI인가?

데이터 분석의 필요성과 Power BI의 핵심 개념을 이해하는 입문 파트

1-1. 데이터는 어떻게 돈이 되는가?
1-2. Power BI란 무엇인가?
1-3. Power BI로 가능한 일들
1-4. 설치 및 실습 환경 준비하기

2부. Power BI 기초 완전 정복

데이터를 불러오고, 정제하고, 시각화하는 기본기 다지기

2-1. 데이터 가져오기: Excel, CSV, 웹에서 불러오기
2-2. Power Query로 데이터 정리하기
2-3. 데이터 모델링과 관계 설정
2-4. 리포트 화면 구성과 시각화 요소 익히기
2-5. 슬라이서, 필터, 테마 설정하기

3부. 실전 분석 스킬 업그레이드

실제 상황에서 사용할 수 있는 리포트와 대시보드 구성 실습

3-1. 매출 분석 리포트 만들기
3-2. 고객 분석 대시보드 만들기
3-3. 마케팅 성과 분석 실습
3-4. 실시간 데이터 분석과 알림 설정
3-5. 보고서 공유 및 Power BI 서비스 활용법

4부. 수익을 만드는 Power BI 전략

데이터 분석을 수익화하는 다양한 방법과 실제 사례 중심

4-1. 데이터 프리랜서로 일하는 법
4-2. 분석 리포트를 상품화하기 (템플릿 판매 등)
4-3. 온라인 강의, 블로그, 유튜브로 콘텐츠 수익화
4-4. 글로벌 마켓(Upwork, Fiverr) 진출 전략
4-5. 수익화 성공 사례 인터뷰와 로드맵 정리

5부. 커리어 확장을 위한 데이터 분석 실전 가이드

Power BI를 중심으로 커리어 포트폴리오를 구축하고 외주를 수주하는 전략

5-1. 나만의 분석 포트폴리오 만드는 법
5-2. 외주 제안서와 견적서 작성법
5-3. 실무 클라이언트 요구 분석하기
5-4. 사이드 프로젝트 기획부터 완성까지

6부. Power BI 고급 사용자를 위한 심화 파트

성능 향상, 자동화, 외부 연동 등 전문가로 가는 단계

6-1. DAX 공식 심화 이해와 활용법
6-2. 대시보드 성능 최적화 전략
6-3. Excel, SharePoint와의 통합
6-4. 반복 업무 자동화: 파워 오토메이트 기본기

에필로그 — 분석가가 되는 법, 그리고 그 이후

단순한 기술자가 아닌, 전략적 사고를 가진 ‘데이터 비즈니스 인재’로 성장하는 로드맵

📘 제1장. 데이터 분석의 시작: 왜 Power BI인가?

데이터 분석이 왜 중요한지, 그리고 Power BI가 어떤 도구인지 이해하는 것을 목표로 합니다. 입문자가 낯설지 않게 개념을 생활 속 예시와 함께 자연스럽게 익히며, Power BI를 배우는 이유와 방향성을 명확히 합니다.

✅ 1-1. 데이터는 어떻게 돈이 되는가?

‘데이터’가 단순한 숫자가 아닌 ‘수익의 원천’이 되는 구조를 다양한 관점에서 이해시키고, 왜 지금 이 시대에 데이터 분석을 배워야 하는지 강력하게 설득한다.

1. 우리는 이미 데이터 안에 살고 있다

“요즘은 데이터가 중요하대.”
이 말은 흔히 듣지만, ‘도대체 무슨 데이터? 그게 어떻게 중요하다는 거야?’라는 의문을 가진 사람도 많다.

아침에 일어나 스마트폰으로 날씨를 확인하고, 유튜브를 잠깐 시청하고, 카카오톡으로 메시지를 보낸다. 지하철을 타며 기사 하나를 클릭하고, 점심은 배달 앱으로 주문한다. 이 모든 행동은 디지털 상에서 기록되고 있다. 이 기록이 바로 데이터다.

우리는 의식하지 못하지만 하루에도 수백 개의 데이터를 생성하고 소비하며 살아간다.
그리고 이 데이터는 기업과 정부, 플랫폼들이 활용하는 가장 강력한 자산이 된다.

2. 데이터는 왜 ‘돈’이 되는가?

데이터가 돈이 되는 구조는 이렇게 설명할 수 있다:

데이터 → 분석 → 인사이트 → 의사결정 → 비용 절감 or 매출 상승 → 수익 창출

예를 들어, 어떤 음식 배달 앱이 있다고 가정해보자.
이 회사는 고객들이 주말 밤 10시 이후에 치킨을 자주 검색하고 주문한다는 데이터를 확인했다.
그 결과, 해당 시간대에 치킨 광고를 집중적으로 배치하고, 일부 프랜차이즈와 프로모션을 연동했다.
이 작은 분석이 수억 원 규모의 매출 차이를 만들어냈다.

이처럼 데이터는 단순한 수치 그 자체가 아니라, ‘의사결정의 근거’가 되어 매출을 만들어내는 자산이다.

3. 데이터 분석이 꼭 전문가의 일은 아니다

많은 사람들은 ‘데이터 분석’이라고 하면 복잡한 프로그래밍, 통계학, 머신러닝 같은 키워드를 떠올린다.
하지만 실제로 기업 현장에서 가장 많이 사용되는 분석은 기초 통계, 트렌드 분석, 비교 분석, 필터링 같은 기초적인 도구들이다.

Power BI 같은 도구는 바로 이런 사람들을 위한 것이다.
프로그래밍을 몰라도, 엑셀만 조금 다뤄봤다면 누구나 시작할 수 있다.
중요한 것은 “어떤 문제를 풀 것인가”이지, “기술을 얼마나 많이 아는가”가 아니다.

4. 일상에서 데이터로 수익을 낸 사람들

① 블로그 운영자 민지씨
민지씨는 패션 블로그를 운영한다.
처음엔 단순한 일기 형식이었지만, 구글 애널리틱스를 연동하면서부터 변화가 생겼다.
어떤 글이 방문자가 많고, 어떤 키워드가 검색되는지를 분석해 글의 주제를 조정했다.
그 결과 한 달 수익이 3만 원 → 30만 원 → 100만 원으로 성장했다.

② 카페 사장 정우씨
정우씨는 오프라인 매장을 운영하며 POS 데이터를 분석했다.
평일 오전 매출이 낮다는 것을 확인하고, ‘브런치 타임 커피 1+1’ 프로모션을 실행했다.
한 달간 매출이 15% 증가했고, 해당 시간대의 고객 재방문율이 눈에 띄게 상승했다.

③ 프리랜서 지영씨
지영씨는 Power BI를 독학한 후, 소규모 기업의 리포트 자동화 프로젝트를 외주로 수주하기 시작했다.
초기엔 건당 10만 원이었지만, 지금은 월 300만 원 이상을 꾸준히 벌고 있다.
그녀는 “데이터 분석은 단순한 기술이 아니라, 문제 해결 능력”이라고 말한다.

5. 기업도, 개인도 모두 ‘데이터 중심’으로 움직인다

기업은 의사결정을 데이터 기반으로 전환하고 있다.
과거에는 “팀장님이 이렇게 하자고 했으니까”가 결정의 기준이었다면, 지금은 “데이터 상으로 이 전략이 더 효과적입니다”가 기준이다.

개인도 마찬가지다.
글을 쓸 때도, 상품을 팔 때도, 콘텐츠를 만들 때도 데이터 분석은 ‘최소한의 필수 스킬’이 되었다.

🎯 지금의 흐름은 “데이터를 잘 쓰는 사람”과 “그렇지 못한 사람” 사이의 격차를 만들고 있다.

6. 그래서 지금, Power BI를 배워야 한다

데이터는 넘쳐나고, 분석의 필요성은 높아졌다.
하지만 많은 사람은 분석을 어려워하고, 그 기술을 가진 사람은 여전히 적다.

Power BI는 이 간극을 메우는 가장 효율적인 도구다.
왜냐하면 단시간 안에 누구나 분석가처럼 보일 수 있는 시각화 결과물을 만들 수 있기 때문이다.

단지 공부를 위한 공부가 아니라,
Power BI를 통해 바로 ‘실전 적용’이 가능하다는 것이 이 도구의 핵심 장점이다.

7. 데이터 분석은 결국, 문제 해결 능력이다

기업은 ‘보고서 만드는 기술자’를 원하지 않는다.
‘문제를 찾고, 그것을 숫자와 그림으로 증명하고, 대안을 제시할 수 있는 사람’을 원한다.

그리고 Power BI는 그런 사람으로 성장할 수 있는 길을 보여준다.
데이터 분석을 통해 여러분이 얻을 수 있는 것은 단순한 스킬이 아니라 현실을 바꾸는 통찰력이다.

📌 이 장의 핵심 요약

데이터는 개인의 행동, 소비, 의사결정의 흔적이며, 이걸 읽는 것이 분석이다.
분석 결과는 곧바로 ‘돈이 되는 전략’으로 연결된다.
전문가가 아니어도 Power BI를 통해 누구나 데이터 분석을 시작할 수 있다.
블로그, 소상공인, 프리랜서 등 다양한 영역에서 실제로 수익이 발생하고 있다.
지금 이 시점이 데이터를 공부하고 수익화로 연결할 기회다.

✅ 1-2. Power BI란 무엇인가?

Power BI의 기능, 구성 요소, 사용 목적, 경쟁력 있는 특징을 구체적으로 소개하며, 입문자가 도구의 전체 그림을 쉽게 이해할 수 있도록 돕는다.

1. Power BI를 처음 듣는 사람에게

Power BI는 Microsoft에서 개발한 데이터 시각화 및 비즈니스 인텔리전스 도구다.
"BI"는 Business Intelligence의 약자로, 데이터를 기반으로 더 나은 비즈니스 결정을 내리기 위한 도구를 의미한다.

즉, Power BI는 숫자를 의미 있는 정보로 바꿔주는 시각화 도구라고 할 수 있다.
엑셀보다 더 직관적이고, 구글 시트보다 더 고급이며, 프로그래밍 없이도 전문가 수준의 리포트를 만들 수 있다.

2. Power BI는 왜 특별한가?

Power BI는 데이터 분석의 진입장벽을 극적으로 낮췄다는 점에서 특별하다.

누구나 무료로 시작할 수 있다: Power BI Desktop은 무료이며, 기본 기능만으로도 충분히 강력하다.
비코딩 기반: SQL이나 Python 없이도 데이터를 불러오고 정리하며 시각화할 수 있다.
빠른 대시보드 구축: 몇 번의 클릭만으로도 인상적인 리포트가 완성된다.
클라우드와 통합: 온라인 공유, 실시간 대시보드, 모바일 대응까지 가능하다.
확장성: 중소기업부터 대기업까지 모두 사용 가능하며, 외부 서비스와 연동도 유연하다.

실제로 글로벌 기업부터 1인 창업자까지 Power BI를 실무에서 다양하게 활용하고 있다.

3. Power BI의 주요 구성 요소

Power BI는 하나의 프로그램이 아니라 여러 구성 요소의 조합이다. 이들을 간단히 살펴보자.

구성 요소	설명
Power BI Desktop	리포트 작성 도구. 로컬 PC에 설치해 사용하는 무료 애플리케이션
Power BI Service	웹 기반의 클라우드 플랫폼. 리포트 공유, 대시보드 관리 기능
Power BI Mobile	모바일 앱. 실시간으로 리포트 확인 가능
Power BI Gateway	온프레미스 데이터와 클라우드를 연결하는 중간다리
Power BI Report Builder	픽셀 단위로 정교한 인쇄용 리포트를 만들 수 있는 도구

입문자는 Power BI Desktop부터 시작하면 충분하다.
이 책도 Desktop을 중심으로 설명하며, 필요할 때 Service와 연동하는 흐름을 따른다.

4. Power BI의 기본 흐름

Power BI의 작업 흐름은 크게 5단계로 정리할 수 있다:

데이터 불러오기: Excel, CSV, SQL, 웹 등 다양한 데이터 소스를 연결
데이터 정리하기: Power Query를 이용해 열 정리, 필터링, 병합 등 수행
데이터 모델링: 여러 테이블 간 관계 설정 및 구조 설계
시각화 구성: 그래프, 차트, 테이블 등으로 화면 구성
리포트 공유: PDF 저장, 링크 공유, Power BI 서비스에 업로드

이 흐름은 매우 직관적이어서, 몇 번만 실습하면 자연스럽게 익숙해진다.

5. Power BI와 엑셀의 차이

엑셀을 다룰 줄 아는 사람은 많지만, 엑셀은 주로 ‘스프레드시트 기반 계산 도구’이다.
반면 Power BI는 ‘대시보드 기반 분석 도구’로서, 대용량 데이터 처리, 자동화, 시각화 측면에서 훨씬 강력하다.

기능 비교	Excel	Power BI
시각화	제한적	다양하고 세련됨
자동화	매크로 필요	자동 새로 고침 기능
관계형 데이터	복잡함	모델링으로 간단하게 연결
대시보드	수동 구성	인터랙티브 구성 가능
클라우드 공유	어렵다	Power BI Service로 간단하게 공유 가능

단, Excel과 Power BI는 ‘경쟁 관계’가 아니라, 상호 보완 관계다.
Power BI 내에서도 Excel 데이터를 직접 불러오고, 연동할 수 있다.

6. Power BI는 누가 써야 할까?

직장인, 프리랜서, 창업자, 학생 등 ‘정보를 구조화하고 시각화하고 싶은 모든 사람’에게 유용하다.

마케터: 광고 성과 분석, 캠페인 리포트
인사 담당자: 직원 성과, 이직률, 급여 비교
영업팀: 지역별 매출 비교, 목표 달성률
기획자: 프로젝트 일정 및 예산 분석
프리랜서: 클라이언트 맞춤형 리포트 제작

이 책은 특히 비전공자 또는 입문자가 ‘실무에 바로 쓸 수 있는’ 분석 스킬을 익히도록 설계되었다.

7. 앞으로 우리가 다룰 것들

Power BI는 단순히 리포트를 예쁘게 만드는 도구가 아니다.
이 도구를 통해 우리는 다음을 배우게 된다:

데이터를 정리하고,
의미 있는 패턴을 발견하고,
시각적으로 설득력 있게 표현하며,
이를 통해 사람을 움직이고,
현실의 문제를 해결한다.

다음 장에서는 Power BI로 실제로 어떤 일들을 할 수 있는지,
그리고 그 결과로 어떤 경제적 가치와 기회가 생기는지 구체적으로 다룬다.

✅ 1-3. Power BI로 가능한 일들

Power BI를 배우면 현실에서 어떤 실질적 결과를 만들 수 있는지를 분야별 예시와 수익 구조 중심으로 구체적으로 소개합니다. 독자의 학습 동기를 확실하게 자극하는 데 초점을 둡니다.

1. 단순한 ‘보고서 작성 툴’이 아니다

처음 Power BI를 접하면, 엑셀보다 좀 더 화려한 보고서를 만드는 도구처럼 느껴질 수 있다. 하지만 Power BI는 그 이상이다.
단순히 표를 예쁘게 만드는 것이 아니라, 의사결정과 행동을 이끄는 ‘설득력 있는 데이터’를 구축하는 데 목적이 있다.

이 도구를 제대로 활용하면 다음과 같은 일들이 가능하다:

마케팅 캠페인의 효과를 정량적으로 분석
실시간 매출 모니터링 대시보드 제작
지역별 고객 행동 패턴 비교
비용 낭비 구간 자동 감지
프로젝트 진행률을 시각적으로 추적

이처럼 Power BI는 데이터에서 ‘가치’를 추출하고, ‘행동’을 유도하는 도구다.

2. 실무에서는 이렇게 활용된다

(1) 스타트업 기획자 민준씨 사례

민준씨는 제품 출시 후 고객 반응을 정리할 필요가 있었다.
하지만 매번 엑셀을 열어 정리하고 필터링하는 데 시간을 너무 많이 썼다.
Power BI를 도입하면서 고객 피드백 설문 데이터, 구글 애널리틱스 방문자, 매출 데이터를 하나로 통합해 분석했다.

그 결과:

어떤 연령대가 가장 많이 이탈하는지 시각화로 확인
특정 마케팅 캠페인의 전환율이 뚜렷하게 낮음을 파악
재구매율이 높은 고객층을 식별

민준씨는 이 리포트를 바탕으로 내부 보고용 발표자료를 간단히 만들었고, VC로부터 “데이터 기반 기획이 돋보인다”는 피드백을 받았다.

(2) 프리랜서 지혜씨 사례

지혜씨는 Power BI로 고객사 리포트를 만들어주는 프리랜서다.
주로 카페24, 스마트스토어, 구글 애널리틱스 데이터를 받아서 대시보드를 구성해준다.

월 34건 정도 외주를 맡으며 한 달 200 ~ 300만 원의 수익을 꾸준히 올리고 있다.
특히 ‘반복 고객’이 많아지고 있으며, 강의 콘텐츠 제작도 병행할 계획이다.

그녀의 말:

“고객이 원하는 건 ‘복잡한 기술’이 아니라, ‘한눈에 보이는 결과’예요. Power BI는 그걸 아주 잘 해내죠.”

3. 부업 또는 수익화에 활용할 수 있는 방법

Power BI를 단순한 직장 내 보고서 작성 도구가 아니라, 개인 수익 창출 도구로 활용하는 방법은 다양하다.

수익화 방법	설명
외주 리포트 제작	소상공인, 중소기업 대상으로 분석 대시보드 제공
템플릿 판매	Power BI 리포트를 템플릿 형태로 만들어 디지털 마켓에 판매
온라인 강의 제작	입문자를 위한 강의 콘텐츠 제작 및 유료 전환
블로그·유튜브 운영	Power BI 콘텐츠로 검색 유입 → 애드센스 또는 제휴 마케팅
기업 교육 프리랜서	B2B 기업 대상 Power BI 도입 컨설팅 및 직원 교육 진행

특히 템플릿 판매는 초기 제작만 하면 자동화된 수익을 만들 수 있다는 점에서 매력적이다.

예: ‘인스타그램 분석 대시보드’, ‘스마트스토어 매출 분석 툴킷’, ‘직원 이직률 분석 리포트’ 등은 디지털 마켓에서 수요가 높다.

4. 직장인에게는 ‘무기’가 된다

직장인 입장에서는 Power BI가 ‘보고서 자동화 도구’ 이상의 의미를 가진다.
특히 다음과 같은 업무를 자주 하는 경우, Power BI는 생산성과 전문성을 동시에 끌어올리는 무기가 된다.

주간 보고서, 월간 실적표, KPI 대시보드
영업 실적 비교, 부서별 매출 분석
인력 운영 현황, 교육 이수 통계
예산 대비 사용률 시각화
업무 시간 절감(자동화된 리포트 갱신)

보고서 작성이 단순 노동에서 전략적 업무로 바뀌게 된다.
상사와 동료의 신뢰도도 높아지고, 평가에서도 긍정적인 영향을 받는다.

5. Power BI + 나만의 콘텐츠 = 시너지

데이터 분석은 본질적으로 ‘정보 콘텐츠’다.
따라서 Power BI를 활용한 콘텐츠는 매우 다양한 방식으로 부가가치를 창출할 수 있다.

유튜브: “하루 만에 배우는 Power BI”, “업무 자동화 꿀팁”
블로그: 실무 분석 사례, 툴 리뷰, 분석 가이드
전자책: “스마트스토어 사장님을 위한 데이터 분석 매뉴얼”
뉴스레터: ‘데이터 기반 마케팅 인사이트’ 주 1회 발송

콘텐츠 기반 수익화 전략은 시간이 지날수록 누적 효과가 크다.
처음엔 천 원, 만 원에 불과하지만, 시간이 지나면 지속적 수익원이 될 수 있다.

6. 다양한 업종에서 확장성 있는 기술

Power BI는 특정 업종에만 국한되지 않는다.
‘데이터가 존재하는 모든 분야’에서 응용할 수 있는 기술이다.

업종	활용 예시
교육	학습 진도, 시험 결과 분석, 수강생 만족도 추적
의료	환자 대기시간, 예약률, 치료 성과 시각화
물류	배송 지연 분석, 물류비 최적화
제조	품질 불량률, 생산성 비교, 공정 모니터링
금융	고객 세그먼트 분석, 대출 승인 흐름 시각화

따라서 Power BI는 한 가지 회사에 종속되지 않는 범용성 높은 기술 자산이다.

7. 정리: Power BI는 ‘현실을 바꾸는 도구’다

많은 사람들이 엑셀과 슬라이드로 야근을 반복한다.
반면 Power BI를 아는 사람은 한 번 만든 대시보드로 계속 결과를 얻는다.

한 사람은 일주일에 10시간을 보고서 작성에 쓰고,
다른 한 사람은 Power BI로 10분 만에 자동화해버린다.

그리고 그 9시간 50분의 차이가,
돈을 벌 기회를 더 많이 갖는 사람과 그렇지 않은 사람을 나눈다.

📌 이 장의 핵심 요약

Power BI는 단순한 보고서 툴이 아니라, 의사결정과 수익 창출 도구다.
직장인은 업무 자동화와 전문성 향상, 프리랜서는 외주와 콘텐츠 수익화가 가능하다.
템플릿 판매, 강의, 유튜브 등 다양한 수익 경로가 존재한다.
업종에 관계없이, 데이터를 다루는 사람이라면 누구나 Power BI를 활용할 수 있다.

✅ 1-4. 설치 및 실습 환경 준비하기

Power BI 학습을 시작하기 위해 필수적인 설치 과정과 실습 준비를 단계별로 안내하며, 입문자가 중간에 포기하지 않도록 기술적 허들을 제거하는 데 집중합니다.

1. Power BI는 ‘지금 바로’ 설치할 수 있다

Power BI는 사용이 어렵거나 설치가 복잡한 전문 툴이 아니다.
오히려 엑셀보다 설치가 간단하고, 대부분의 윈도우 사용자라면 무료로 바로 시작할 수 있다.

공식 명칭은 Power BI Desktop이며, Microsoft Store 또는 공식 웹사이트에서 제공된다.

✅ 설치 링크: https://powerbi.microsoft.com/ko-kr/desktop/

설치 전 준비 사항:

운영체제: Windows 10 이상 (Mac에서는 기본 설치 불가)
용량: 약 1.5~2GB의 여유 저장공간
마이크로소프트 계정: 설치 후 리포트 공유 등 온라인 기능 활용 시 필요

2. 설치 단계별 안내

(1) Microsoft Store에서 설치하기 (추천)

작업 표시줄 ‘Microsoft Store’ 클릭
검색창에 “Power BI Desktop” 입력
‘설치’ 버튼 클릭 → 자동 다운로드 및 설치

장점은 업데이트가 자동으로 이루어지고, 복잡한 설치 설정이 필요 없다는 것이다.

(2) 웹사이트에서 설치 파일 다운로드

공식 홈페이지 접속
‘무료 다운로드’ 클릭
운영체제에 맞는 설치파일(.exe)을 다운로드 후 실행

설치 완료 후 바탕화면에 ‘Power BI Desktop’ 아이콘이 생성된다.

3. 실행 후 기본 환경 설정

처음 실행하면 다소 복잡한 화면이 뜨지만 당황하지 않아도 된다.
처음 접속 시 설정할 몇 가지를 알아보자.

언어 설정: 자동으로 한국어로 설정되며, 필요 시 옵션에서 변경 가능
파일 저장 위치 설정: 내 문서 > Power BI 폴더 등
업데이트 알림: 설정에서 주기적 업데이트 여부 선택 가능
기본 테마: 밝은 모드/어두운 모드 설정 가능

최초 실행 시 계정 로그인이 뜨는 경우, ‘나중에 로그인’을 선택해도 기능 대부분은 사용 가능하다.
단, Power BI 서비스(온라인 대시보드 공유)를 사용하려면 마이크로소프트 계정이 필요하다.

4. 실습용 데이터 준비

이 책은 누구나 따라할 수 있는 실습 중심의 학습 구조로 되어 있다.
이를 위해 필요한 데이터 파일들은 다음과 같다:

파일명	설명
SalesData.xlsx	지역별/제품별 매출 기록 예시
CustomerSurvey.csv	고객 만족도 설문조사 결과
MarketingCampaign.xlsx	월별 광고 예산 및 성과 데이터
Inventory.json	제품 재고 현황 예시
WebScrapingDemo.html	웹 데이터 수집 실습용 HTML 파일

모든 실습 파일은 책과 함께 제공되는 구글 드라이브 또는 USB에 포함된다.
파일 경로를 컴퓨터에 복사해두고, Power BI에서 파일 → 가져오기로 실습을 시작할 수 있다.

5. Power BI 첫 화면 이해하기

Power BI Desktop을 실행하면 다음과 같은 화면이 펼쳐진다.

주요 화면 구성:

리본 메뉴 (상단): Excel과 유사한 인터페이스로, 데이터 가져오기/변환/시각화 도구 배치
필드 창 (오른쪽): 불러온 데이터 테이블과 열 목록이 표시
시각화 창 (오른쪽 중간): 차트 유형 선택 및 속성 설정
보고서 캔버스 (중앙): 차트를 배치하고 시각화 결과를 확인하는 영역
페이지 탭 (하단): 여러 보고서를 탭 형식으로 구성 가능

처음에는 복잡해 보일 수 있지만, 익숙해지면 드래그 앤 드롭 방식으로 매우 직관적으로 사용할 수 있다.

6. Power BI 서비스 계정 만들기 (선택 사항)

온라인 리포트 공유, 협업, 대시보드 업로드를 위해선 Power BI Service 계정이 필요하다.
계정은 마이크로소프트 계정으로 무료 가입할 수 있다.

단, 일부 기업 이메일(예: Gmail, Naver 등)은 제약이 있을 수 있으므로 회사 이메일이나 교육용 메일(@ac.kr 등) 사용을 권장한다.

가입 후 https://app.powerbi.com에서 클라우드 대시보드 사용이 가능하다.
이 기능은 추후 3장과 5장에서 자세히 다룬다.

7. 자주 발생하는 오류와 해결 방법

증상	원인	해결 방법
설치 안 됨	운영체제 미지원	Windows 10 이상으로 업그레이드
로그인 실패	일반 이메일 사용	회사 이메일 계정으로 다시 가입
한글 폰트 깨짐	시스템 설정 문제	환경 설정 → 기본 글꼴 변경
그래프 안 나옴	데이터 누락	테이블 연결 또는 필드 선택 확인

초기 설치와 실행에서 문제가 발생하면 너무 오래 고민하지 말고, 공식 포럼이나 커뮤니티에 문의하는 것도 좋은 방법이다.

8. 지금부터 우리는 분석가로 전환된다

Power BI를 설치했다는 것은 단순한 프로그램 하나를 깔았다는 의미가 아니다.
이제부터 여러분은 데이터를 다루는 사람,
즉 현실을 수치로 이해하고, 시각적으로 설계하는 사람으로 성장할 준비를 마친 것이다.

다음 장부터는 본격적으로 데이터를 불러오고, 정리하고, 시각화하는 실습으로 들어간다.
Power BI의 진짜 매력은 그때부터 드러나기 시작한다.

📌 이 장의 핵심 요약

Power BI Desktop은 무료이며, 윈도우 환경에서 바로 설치 가능하다.
실습을 위해 기본적인 데이터셋과 마이크로소프트 계정을 준비하면 좋다.
프로그램 구성은 복잡해 보이지만 매우 직관적이며, 실습을 따라하면 쉽게 익숙해진다.
설치와 환경 설정을 마친 지금, 본격적인 데이터 분석 여정이 시작된다.

📘 제2장. Power BI 기초 완전 정복

Power BI를 처음 사용하는 입문자가 데이터를 불러오고, 정제하고, 시각화하여 하나의 리포트를 완성할 수 있도록 실습 기반으로 안내한다. 핵심 개념은 ‘직접 다뤄보며 익히는 것’이다.

✅ 2-1. 데이터 가져오기: Excel, CSV, 웹에서 불러오기

다양한 데이터 소스를 Power BI로 불러오는 방법을 익히고, 실무에서 자주 쓰이는 파일 형식들을 경험해본다.

1. “데이터 불러오기”는 Power BI의 출발점

Power BI에서의 첫 걸음은 데이터를 불러오는 것이다.
분석하고 시각화하려면 우선 ‘무엇을 분석할지’가 있어야 한다.

Power BI는 수십 종의 데이터 소스를 지원한다.

주요 지원 소스:

Excel
CSV (쉼표 구분 텍스트 파일)
웹 페이지
SQL Server, MySQL 등 데이터베이스
SharePoint, Dynamics 365 등 마이크로소프트 계열 서비스
JSON, XML, PDF 등 특수 파일

여기서는 입문자에게 익숙한 Excel, CSV, 웹을 중심으로 실습한다.

2. Excel 파일 불러오기

상단 메뉴에서 [홈] > [데이터 가져오기] > [Excel 통합 문서] 클릭
샘플 파일 SalesData.xlsx 선택
내부 시트 목록이 나오면 매출기록 시트를 선택 후 [불러오기]

→ 화면 오른쪽 '필드' 영역에 SalesData라는 테이블이 생성됨

팁:

필요한 시트만 선택 가능
불러오기 전 데이터 미리보기 가능
Excel 수식은 적용되지 않음 (값만 가져옴)

3. CSV 파일 불러오기

CSV는 가장 가볍고 범용적인 데이터 포맷이다.
엑셀로 저장 시 "CSV UTF-8(쉼표로 분리)" 형식으로 내보내면 된다.

[홈] > [데이터 가져오기] > [텍스트/CSV] 클릭
파일 CustomerSurvey.csv 선택
구분 기호(쉼표)가 자동 인식됨 → [불러오기]

CSV는 필드가 단순해서 구조 파악에 용이하며, 초기 실습용으로 적합하다.

4. 웹에서 데이터 가져오기

Power BI는 웹 크롤링 기능도 지원한다.

예: 공공데이터 포털에서 제공하는 실시간 대기오염지수

[데이터 가져오기] > [웹] 클릭
주소 입력: https://example.com/sampledata
페이지 내 테이블 목록이 뜨면 원하는 표 선택 → 불러오기

단, 웹페이지 구조에 따라 데이터 불러오기가 제한될 수 있으므로, 표 형식이 명확한 URL을 사용하는 것이 좋다.

5. 실습 예시: 세 가지 소스 병합

SalesData.xlsx에서 매출 정보 불러오기
CustomerSurvey.csv에서 고객 만족도 불러오기
웹에서 지역별 인구통계 불러오기

→ 하나의 리포트 내에서 세 가지 서로 다른 출처의 데이터를 연동할 수 있다.

이는 Power BI의 가장 큰 장점 중 하나다.
‘다양한 소스 → 하나의 리포트’는 실무에서 매우 중요한 구조다.

6. 데이터 불러오기 실패 시 점검할 것

문제	해결 방법
파일이 안 열림	경로 또는 파일명 오류 / 권한 문제
시트가 안 보임	Excel 파일 내 숨김 시트 여부 확인
웹 연결 오류	주소 정확도 / 로그인 필요 여부 확인
한글 깨짐	인코딩 문제 → ‘65001: UTF-8’로 변경 시 해결됨

7. 데이터를 불러온 순간, 분석은 시작된다

데이터를 불러오면 ‘분석의 20%’는 끝난 것이다.
이제 그 데이터를 어떻게 정리하고, 비교하고, 시각화할지가 핵심이다.

다음 장에서는 불러온 데이터를 정리하고 가공하는 과정, 즉 Power BI의 핵심 툴인 Power Query Editor를 집중적으로 다룬다.

📌 이 절의 핵심 요약

Power BI는 Excel, CSV, 웹 등 다양한 데이터를 자유롭게 불러올 수 있다.
파일 불러오기 과정은 매우 직관적이며, 한 번만 익히면 반복 적용이 가능하다.
여러 출처의 데이터를 하나의 리포트로 통합할 수 있다는 점이 큰 장점이다.
실습은 단순히 따라하는 것이 아니라, 구조를 이해하며 반복하는 것이 중요하다.

✅ 2-2. Power Query로 데이터 정리하기

다양한 데이터의 구조를 분석하고, 필요한 형태로 깔끔하게 정리하며, 분석이 가능한 상태로 가공하는 전처리 실습을 통해 Power Query Editor 사용법을 익힌다.

1. 데이터 정리는 분석의 절반이다

Power BI에서 데이터 분석이란 ‘차트를 예쁘게 그리는 것’만이 아니다.
가장 중요한 것은 ‘정확하고 깔끔한 데이터’를 기반으로 시작하는 것이다.

현실에서 제공되는 데이터는 대부분 다음과 같은 문제를 안고 있다:

불필요한 열이 많다
데이터 형식이 서로 다르다
누락된 값이 있다
중복 행이 있다
날짜나 숫자 정보가 문자열로 되어 있다

이런 문제를 해결하는 기능이 바로 Power Query Editor다.

2. Power Query Editor란?

Power Query Editor는 Power BI에서 데이터를 불러온 후 정제, 변환, 가공하는 도구다.
간단한 클릭과 드롭다운 메뉴만으로도 복잡한 데이터 정리가 가능하다.

엑셀의 고급 필터, 피벗 테이블, 수식 기능을 통합한 ‘전처리 전용 공간’이라 생각하면 된다.

실행 방법:

데이터를 불러올 때 자동으로 열리거나,
상단 메뉴 [홈] > [변환 데이터] 클릭 시 진입 가능

3. 데이터 정리 실습 예시

예시 파일: SalesData.xlsx

(1) 불필요한 열 제거

고객 ID, 이메일 주소 등 분석에 필요 없는 열 제거
열 이름 우클릭 → [제거]

(2) 열 이름 정리

매출금액 (원) → 매출
지역 (도/시) → 지역
→ 열 이름을 간결하고 분석 용이하게 수정

(3) 데이터 형식 통일

판매일 → 날짜 형식
매출 → 숫자 형식
지역 → 텍스트 형식

각 열 클릭 → 상단 [형식]에서 적절한 데이터 형식 지정

4. 자주 사용하는 데이터 정리 기능

기능	설명	사용 예시
필터링	조건에 맞는 데이터만 남김	‘서울’ 지역만 보기
열 병합	텍스트 열 여러 개를 하나로 합침	‘성’ + ‘이름’ → ‘성명’
열 분할	구분자로 텍스트 열을 나눔	‘홍길동/부장’ → 이름, 직책
중복 제거	동일한 행 또는 값 제거	고객 ID 중복 제거
누락값 대체	빈 셀을 특정 값으로 채움	‘NULL’ → 0 대체
열 추가	수식 기반 새 열 생성	수량 * 단가 = 총 매출

이 기능들은 클릭 몇 번으로 적용할 수 있으며, 모든 작업은 자동 기록되어 ‘단계별 취소’도 가능하다.

5. 변환 이력 관리하기

Power Query는 각 정리 작업을 ‘단계’로 기록한다.
오른쪽 ‘적용된 단계’ 목록에서 수정, 삭제, 순서 변경이 가능하다.

이 방식은 매우 강력하다.
원본 데이터가 변경되어도 같은 정리 작업이 자동 반복된다.
→ 즉, 분석 자동화의 시작점이 된다.

6. 데이터 정리 후 ‘닫기 및 적용’

모든 정리를 마쳤다면, [홈] > [닫기 및 적용] 클릭 →
Power BI 메인 화면으로 돌아오며, 정제된 데이터가 모델에 반영된다.

이후부터는 정리된 상태의 데이터만 분석에 활용된다.

7. 실무에서 중요한 정리 기준

정리 원칙	이유
불필요한 열 제거	속도 및 가독성 향상
열 이름 표준화	분석 공식 및 시각화 설정 시 오류 방지
데이터 형식 정확히	날짜, 숫자, 문자열 혼용 시 계산 오류 발생
결측값 처리	시각화 오류 및 왜곡 방지
중복 제거	집계 시 중복 계산 방지

정제 수준이 분석의 품질을 결정한다는 점을 잊지 말자.

8. Power Query의 자동화 가능성

정제 작업은 한 번만 하면 된다.
이후 원본 데이터가 갱신되면, Power Query는 동일한 정리 단계를 자동 적용한다.

예: 매주 업데이트되는 판매 기록 엑셀 파일을 불러오고,
이름 정리 → 날짜 변환 → 필터 → 총 매출 계산 과정을 한 번만 설정하면,
이후 파일만 덮어쓰기 해도 한 번의 클릭으로 새 보고서가 완성된다.

이것이 Power BI가 엑셀보다 생산성이 높은 이유 중 하나다.

📌 이 절의 핵심 요약

Power Query Editor는 Power BI의 전처리 공간으로, 데이터 정리 및 변환 기능을 제공한다.
클릭 몇 번으로 열 제거, 필터링, 형식 변환, 누락값 처리 등 다양한 정제가 가능하다.
모든 정리 작업은 단계별로 기록되어 재사용이 가능하며, 자동화에 강력한 장점이 있다.
정확한 정리가 제대로 된 분석의 출발점이자 핵심이다.

✅ 2-3. 데이터 모델링과 관계 설정

Power BI의 데이터 모델 개념을 이해하고, 여러 테이블 간의 관계를 설정해 통합된 분석이 가능하도록 만드는 방법을 실습 중심으로 안내한다.

1. 왜 ‘모델링’이 필요한가?

현실 세계의 데이터는 대부분 하나의 테이블로 정리되지 않는다.

예를 들어 쇼핑몰 데이터를 생각해보자.

고객 정보 (Customer)
주문 정보 (Orders)
제품 정보 (Products)
결제 내역 (Payments)

이런 데이터는 각각 다른 테이블로 존재하지만, 분석할 때는 이들을 통합해서 봐야 한다.
예: ‘서울 지역 고객이 구매한 제품의 총액’ → 고객 + 주문 + 제품 정보를 모두 연결해야 가능

이처럼 여러 테이블을 논리적으로 연결해주는 작업이 바로 모델링이다.

2. Power BI에서의 데이터 모델이란?

Power BI에서 ‘모델’은 데이터 테이블 간의 관계(Relationships)를 기반으로 구성된 데이터 구조다.
관계형 데이터베이스의 개념과 유사하다.

Power BI는 이 관계를 통해 자동으로 데이터를 연동시켜준다.
즉, 사용자 입장에선 관계만 정확히 설정하면 복잡한 데이터 간 연산도 쉽게 수행할 수 있다.

3. 모델링 화면 이해하기

상단 메뉴에서 [모델 보기] (Model View) 를 클릭하면
각 테이블이 박스로 표시되고, 열(필드)이 리스트로 보인다.

테이블 간의 선(선형 연결선)은 관계를 의미한다.
이 선을 직접 끌어다 놓거나, 자동으로 인식되게 설정할 수 있다.

4. 관계(Relationships)의 핵심 개념

Power BI의 관계 설정은 다음 세 가지 요소로 구성된다.

요소	설명
키(Key)	두 테이블을 연결해주는 공통 열
방향(Direction)	필터가 어느 방향으로 적용될지 설정 (단방향/양방향)
관계 유형	일대일(1:1), 일대다(1:N), 다대다(N:N)

가장 일반적인 구조는 일대다(1:N) 관계이다.
예: 고객 ID → 주문 테이블

5. 관계 만들기 실습 예시

예시 데이터:

Customers.xlsx: 고객ID, 이름, 지역
Orders.csv: 주문ID, 고객ID, 구매일, 금액

(1) 데이터 불러오기

각 파일을 Power BI에 불러오고, Power Query로 간단히 정리 후 적용

(2) 모델 보기 이동

상단 메뉴 → [모델] 클릭

(3) 관계 생성

Customers 테이블의 고객ID 열 → Orders 테이블의 고객ID 열로 드래그
→ 일대다(1:N) 관계 생성됨

자동으로 연결이 안 될 경우, 수동으로 [관리 → 새 관계]에서 설정 가능

6. 잘못된 관계의 예시

Power BI는 사용자가 직접 관계를 설정해야 하는 경우가 많다.
다음과 같은 실수는 흔하다:

문제	원인	증상
관계가 없음	연결 키 열이 누락됨	시각화에서 값이 집계되지 않음
다대다 관계	중복 키가 있음	계산 값이 부정확함
방향 설정 오류	필터 방향이 잘못됨	필터가 예상대로 작동하지 않음

이러한 문제는 대부분 모델 보기에서 눈으로 확인하면서 해결 가능하다.

7. 관계가 만들어지면 가능한 분석

관계를 제대로 설정하면 다음과 같은 분석이 가능해진다.

고객 이름을 기준으로 총 매출 계산
특정 지역의 평균 구매 금액 도출
제품별 반품률 계산 (제품 + 주문 + 반품 데이터 연결)

즉, 관계 설정이 분석의 깊이와 정밀도를 결정짓는 요소가 된다.

8. 관계형 구조 설계 팁

팁	이유
중복 키 제거	다대다 오류 방지
각 테이블은 하나의 주제만 포함	유지보수와 확장에 용이
키 열은 의미 있는 명칭 사용	시각화 시 가독성 향상
조인 전 데이터 정리 필수	Power Query에서 미리 정제해야 오류 최소화

초보자는 ‘고객-주문-제품’ 구조의 실습을 반복하며 자연스럽게 개념을 익히는 것이 좋다.

9. DAX와 모델링의 관계

Power BI의 수식 언어인 DAX는 테이블 간 관계를 기반으로 작동한다.
관계가 제대로 설정되어 있지 않으면, 아무리 정확한 수식을 써도 원하는 결과가 나오지 않는다.

예:

Total Sales = SUM(Orders[Amount])

→ 이 계산이 ‘고객별 매출’로 사용되기 위해선 고객-주문 간의 관계가 있어야 한다.

10. 관계 설정을 마치면?

관계를 설정하고 나면, Power BI의 시각화 기능이 제대로 작동하기 시작한다.
이제부터는 필터, 슬라이서, 차트 등에서 연결된 테이블 간의 데이터가 유기적으로 작동하게 된다.

관계 설정은 ‘데이터를 연결하는 지능’을 부여하는 작업이다.
관계가 없으면 단순한 표에 불과하지만, 관계가 있으면 ‘하나의 통합된 분석 시스템’이 된다.

📌 이 절의 핵심 요약

Power BI에서는 여러 테이블 간 관계 설정을 통해 통합 분석이 가능하다.
모델링은 일대다 구조를 중심으로 설계하며, 잘못된 관계는 분석 오류의 원인이 된다.
모델 보기에서 드래그 앤 드롭으로 관계를 설정할 수 있다.
정확한 관계 설정은 시각화, 계산, 자동화의 기반이 된다.

✅ 2-4. 리포트 화면 구성과 시각화 요소 익히기

Power BI의 다양한 시각화 도구를 활용하여 분석 결과를 효과적으로 표현하고, 보고서 레이아웃 구성 원칙과 시각화 전략을 익힌다.

1. 리포트 화면이란 무엇인가?

Power BI에서 ‘리포트 화면’은 분석 결과를 시각적으로 표현하는 캔버스다.
사용자는 이 화면 위에 차트, 표, 카드, 필터 등을 배치하여 하나의 대시보드를 구성할 수 있다.

여기서 중요한 것은 단순히 정보를 나열하는 것이 아니라,
사용자가 한눈에 인사이트를 얻을 수 있도록 설계하는 것이다.

2. Power BI의 주요 시각화 도구

Power BI는 기본적으로 30여 종의 시각화 요소(비주얼)를 제공한다.
이 중 가장 자주 사용되는 핵심 요소는 다음과 같다:

시각화 요소	기능	예시
카드(Card)	하나의 수치 강조	총 매출, 방문자 수
테이블(Table)	데이터 상세 목록	제품별 판매 내역
클러스터형 세로 막대 차트	항목별 비교	지역별 매출
꺾은선형 차트	시간 흐름 표현	월별 이익 추이
파이 차트	비중 강조	제품 카테고리 비율
지도(Map)	위치 기반 데이터 표시	지점별 매출
게이지(Gauge)	목표 대비 진행률 시각화	KPI 달성률
트리맵	계층 구조와 비중	브랜드별 매출 구분

3. 리포트 페이지 구성 전략

① 핵심은 상단에, 보조 정보는 하단에

사용자는 리포트를 처음 열었을 때 가장 위에 보이는 정보를 가장 중요하게 인식한다.
→ 총합 수치, KPI, 추세 그래프 등을 상단에 배치하자.

② 관련 항목은 가까이 배치

예: 지역별 매출 막대 그래프 + 같은 항목의 원형 그래프
→ 서로 다른 방식으로 표현해 비교 인식 용이

③ 슬라이서와 필터는 좌측 또는 우측 고정

필터 기능(날짜, 지역, 제품군 등)을 상단 중앙에 배치하면 시각화의 공간을 침범할 수 있으므로
→ 측면 고정 + 시각화 전체에 영향 주는 구조로 설계

④ 색상은 명확하게, 3가지 이내

Power BI는 테마 설정을 지원한다.
→ 기본 제공 색상 외에 브랜드 컬러나 분석 목적에 맞춰 세련되게 조정할 수 있다.

4. 실습: 매출 리포트 레이아웃 만들기

목표: SalesData를 기반으로 간단한 리포트 구성

(1) 페이지 상단

카드: 총 매출, 고객 수, 주문 수
슬라이서: 연도, 지역

(2) 중앙

막대 차트: 지역별 매출 비교
원형 차트: 제품군 비중

(3) 하단

테이블: 상세 주문 내역
꺾은선형 그래프: 월별 매출 추이

→ 이러한 구성은 실무에서 ‘영업 실적 리포트’로 자주 활용된다.

5. 각 시각화 요소 설정 방법

예: 막대 그래프 만들기

빈 캔버스 클릭 → [막대형 차트] 선택
필드에서 지역 → 축, 매출 → 값에 드래그
[형식] 탭에서 색상, 제목, 범례 설정

예: 카드 만들기

[카드] 비주얼 선택
총 매출 필드 드래그
[형식] → 폰트 크기, 정렬, 배경 색상 조정

6. 인터랙티브 리포트의 장점

Power BI의 강점 중 하나는 사용자 반응형 대시보드 구성이다.

슬라이서에서 ‘서울’ 선택 시 모든 그래프가 서울 기준으로 동기화됨
특정 막대 클릭 시 다른 시각화 요소도 그 항목 기준으로 자동 필터링
사용자 맞춤형 탐색 가능 → 스토리텔링과 실시간 분석 가능

이 기능은 단순 보기용 리포트를 넘어, 탐색 가능한 분석 도구로 발전시킨다.

7. 모바일 최적화 및 사용자 편의성

Power BI는 리포트를 모바일에서도 자동으로 최적화해 보여줄 수 있다.
단, 레이아웃이 복잡하면 자동 조정이 어색할 수 있으므로 모바일 레이아웃 기능으로 직접 구성 가능하다.

[보기] → [모바일 레이아웃] 클릭
항목 드래그하여 새 레이아웃 구성

모바일 대응은 현장 관리자, 외근 영업직에게 매우 유용하다.

8. 실무 보고서 작성 시 주의사항

항목	설명
단위 명확히	천 단위, 억 단위 등을 차트에 명시
제목 구체적으로	"매출" → "2023년 상반기 지역별 매출 비교"
색상 통일성	동일한 항목은 동일한 색상 사용
범례 정리	복잡한 항목은 그룹화 또는 설명 추가
저장 및 백업	자동 저장 기능을 활용하되, 주기적 수동 저장 필수

📌 이 절의 핵심 요약

Power BI는 다양한 시각화 요소를 통해 정보를 직관적으로 표현할 수 있다.
보고서 구성은 ‘레이아웃’, ‘핵심 강조’, ‘필터 활용’을 고려해 설계한다.
인터랙티브 기능을 통해 사용자가 직접 분석하고 해석할 수 있는 구조를 만든다.
모바일 최적화와 실무 보고서 작성 규칙도 함께 익혀야 한다.

✅ 2-5. 슬라이서, 필터, 테마 설정하기

핵심 목적: Power BI 리포트를 ‘사용자 맞춤형’으로 활용할 수 있도록 슬라이서와 필터를 적용하고, 보기 좋은 리포트를 위한 테마 설정 방법을 익힌다.

1. 왜 슬라이서와 필터가 중요한가?

리포트는 단순히 데이터를 보여주는 것으로 끝나지 않는다.
사용자가 원하는 기준으로 데이터를 조작할 수 있어야 진짜 ‘분석 도구’가 된다.

이를 가능하게 하는 기능이 바로 슬라이서(Slicer)와 필터(Filter)다.

슬라이서는 ‘화면에서 직접 클릭해서 범위를 좁힐 수 있는 도구’
필터는 ‘사용자가 미리 설정해두고 보는 숨은 조건’이라고 생각하면 이해가 쉽다.

2. 슬라이서(Slicer)란?

슬라이서는 리포트에 직접 보이는 필터 인터페이스로,
사용자가 보고서 안에서 원하는 값을 클릭하여 데이터를 필터링할 수 있게 해준다.

예:

연도 슬라이서 → 특정 연도만 선택해서 매출 확인
지역 슬라이서 → 서울만 선택하면 모든 차트가 서울 기준으로 재계산

3. 슬라이서 사용법

(1) 슬라이서 추가

[삽입] 탭 → [슬라이서] 클릭
리포트 캔버스에 추가된 슬라이서 상자 클릭
‘필드’에서 원하는 항목 드래그 (예: 연도)

(2) 표시 형식 변경

기본은 리스트 형식
옵션에서 드롭다운 / 날짜 범위 / 슬라이더 바 등 다양한 형태 선택 가능

(3) 여러 슬라이서 조합

예: 연도 + 지역 + 제품군 슬라이서를 동시에 적용 가능
각 필터는 독립적으로 작동하며, 모든 차트에 반영됨

4. 필터(Pane Filter)의 역할

필터는 사용자가 직접 클릭하지 않아도, 지정된 조건으로 데이터를 제한하는 도구다.
슬라이서와 달리 화면에 항상 보일 필요는 없다.

필터 종류:

구분	적용 대상
시각화 수준 필터	특정 차트 하나에만 적용
페이지 수준 필터	해당 리포트 페이지 전체에 적용
리포트 수준 필터	리포트 전체(여러 페이지)에 적용

5. 필터 실습 예시

목표: 2023년 데이터만 보여주는 리포트

[필터 창]에서 리포트 수준 필터 선택
‘연도’ 필드를 드래그
‘2023’ 체크 → 전체 리포트가 자동 필터링됨

이 방법은 ‘고정된 기준’을 설정할 때 유용하다.
슬라이서는 사용자가 선택 가능, 필터는 설정자가 고정값 설정

6. 필터와 슬라이서 함께 쓰는 전략

필터는 ‘기본값’으로 사용
슬라이서는 ‘유저 조작용’으로 사용

예:
페이지 필터로 ‘온라인 매출만’ 설정 → 슬라이서로 ‘연도, 지역’ 선택
→ 리포트는 온라인 매출 중 연도별, 지역별 분석만 보여준다

7. 테마 설정으로 리포트의 완성도 높이기

슬라이서와 필터로 ‘기능’을 다졌다면, 이제는 ‘디자인’을 완성할 차례다.
Power BI는 기본 테마뿐 아니라 사용자 정의 테마 설정이 가능하다.

테마 변경 방법:

[보기] 탭 클릭
[테마] → 기본 제공 테마 선택 (기본, 다크, 색상 강조 등)
또는 [테마 가져오기] → JSON 형식의 사용자 테마 업로드 가능

기업 컬러를 반영하거나, 브랜드 아이덴티티에 맞춘 리포트를 구성할 수 있다.

8. 테마 커스터마이징 예시

예: ‘딥 블루’ 톤 대시보드 구성

배경: 짙은 회색
차트 색상: 파란 계열
텍스트: 흰색
카드 요소: 진한 파랑 배경 + 흰색 글씨

이런 시각적 통일성은 보고서의 신뢰감과 전문성을 크게 높인다.

9. 보고서 사용자 경험(UX)을 위한 구성 팁

요소	팁
슬라이서 위치	왼쪽 또는 오른쪽 사이드에 세로 배치
필터 조건 설명	페이지 상단에 ‘조건’ 또는 ‘선택 기준’을 텍스트로 표시
색상 통일	동일한 범주는 같은 색상 유지 (예: 서울 = 파랑)
대비 명확하게	배경색과 글씨색은 항상 대비가 되도록
반응형 구성	필터 선택 시 즉시 반응하도록 설정 (기본값)

10. 이제 당신의 리포트는 ‘살아 있는 도구’가 된다

정적인 보고서는 읽히고 잊힌다.
하지만 Power BI의 슬라이서, 필터, 테마 설정을 통해 구성한 리포트는
사용자에 따라 다른 해석이 가능하고, 실시간 상호작용이 가능한 분석 도구로 재탄생한다.

그게 바로 Power BI의 힘이다.

📌 이 절의 핵심 요약

슬라이서는 사용자 조작용 필터 인터페이스이며, 필터는 설정자 중심 조건 필터다.
슬라이서와 필터는 함께 사용할 때 강력한 리포트 컨트롤 도구가 된다.
테마는 시각적 완성도를 높이며, 브랜드 정체성을 반영할 수 있다.
좋은 UX를 위한 시각화 전략은 사용자의 해석과 몰입을 유도한다.

📘 제3장. 실무에 바로 쓰는 분석 역량

앞서 배운 Power BI의 기초 기능들을 실무에 적용해보고, 실제 분석 리포트를 만들어보며 데이터 분석가로서의 사고와 구성을 익히는 것이 핵심입니다.

✅ 3-1. 매출 분석 리포트 만들기

제품, 지역, 기간 등을 기준으로 실제 매출 데이터를 분석하는 리포트를 제작하며, Power BI의 실전 활용법을 체득한다.

1. 실무 보고서에 자주 등장하는 ‘매출 분석’

매출 분석은 거의 모든 기업에서 가장 많이 다루는 보고서 유형 중 하나다.
다음과 같은 상황에서 요구된다:

주간·월간 실적 보고
지역별 성과 비교
제품별 매출 추이 분석
마케팅 효과 측정
전략 수립을 위한 데이터 기반 판단

Power BI를 활용하면 복잡한 매출 데이터를 빠르게 시각화하고,
사용자 조작이 가능한 대시보드 형태로 구성할 수 있다.

2. 사용 데이터 구성 예시

데이터 파일명: SalesData.xlsx
시트명: OrderHistory

열 이름	설명
주문ID	고유 주문 번호
주문일자	날짜 (YYYY-MM-DD)
지역	판매 지역 (예: 서울, 부산, 대전 등)
제품명	판매된 제품 이름
카테고리	제품 분류 (예: 식음료, 생활용품 등)
수량	주문 수량
단가	제품 가격
총매출	수량 × 단가

3. Step 1: 데이터 불러오기 및 정리

[데이터 가져오기] → Excel → SalesData.xlsx 선택
OrderHistory 시트 선택 → [불러오기]
Power Query Editor에서 다음 작업 수행:
- ‘총매출’ 열 생성: 수량 * 단가
- 날짜 형식 통일 (주문일자)
- ‘지역’, ‘카테고리’ 열 텍스트 형식으로 설정
- 불필요한 열 제거 (예: 주문ID)

→ [닫기 및 적용]

4. Step 2: 리포트 화면 구성

레이아웃 계획

위치	요소
상단	카드 (총매출, 총 주문 수, 총 고객 수)
좌측	슬라이서 (연도, 월, 지역, 카테고리)
중앙	막대 그래프 (지역별 매출 비교)
우측	파이 차트 (카테고리별 비중)
하단	꺾은선형 차트 (월별 매출 추이), 테이블 (상세 내역)

5. Step 3: 카드 시각화 – 핵심 KPI 표시

1. 총매출 카드

[카드] 선택 → ‘총매출’ 필드 추가
[형식] → 통화 기호 적용, 글자 크기 확대

2. 총 주문 수 카드

새 측정값 생성:

총 주문 수 = COUNTROWS('OrderHistory')

3. 총 고객 수

‘고객ID’가 있을 경우 DISTINCTCOUNT 사용
없으면 주문 수 기준으로 대체 가능

6. Step 4: 차트 시각화 구성

① 지역별 매출 (막대 차트)

차트 유형: 클러스터형 세로 막대
축: 지역
값: 총매출
정렬: 총매출 기준 내림차순

② 제품 카테고리별 비중 (파이 차트)

범주: 카테고리
값: 총매출
색상은 카테고리별로 구분되도록 설정

③ 월별 매출 추이 (꺾은선형 그래프)

축: 주문일자 (월 단위로 그룹화)
값: 총매출
[데이터] → ‘연도/월’로 필드 추가 필요 (Power Query에서 변환 가능)

7. Step 5: 슬라이서 설정

슬라이서 항목: 연도, 월, 지역, 카테고리
[삽입] → [슬라이서] → 각 항목 추가
위치: 좌측 세로 배치
[보기] → [슬라이서 정렬]을 통해 크기 통일

8. Step 6: 상세 테이블 추가

테이블 시각화 선택
열: 주문일자, 지역, 제품명, 카테고리, 수량, 총매출
필터 선택에 따라 자동 반영되도록 구성
[서식] → 정렬 기준, 숫자 포맷, 셀 배경색 설정 가능

9. Step 7: 디자인 마무리 및 테마 적용

[보기] → [테마] → ‘색상 강조’ 또는 ‘어두운 모드’ 선택
카드 배경과 텍스트 대비 조정
시각화 제목을 모두 구체적으로 작성
- 예: “2023년 지역별 총매출”, “제품군 비중(%)”

10. 리포트 완성 후 공유 및 저장

파일 → [Power BI 서비스에 게시] 또는 PDF로 저장
Power BI Pro 계정이 있다면 온라인 대시보드로 공유 가능
‘슬라이서 선택 값’에 따라 자동으로 리포트가 반응

즉, 이 보고서는 ‘보고용 문서’가 아니라 상호작용 가능한 분석 도구가 된다.

📌 이 절의 핵심 요약

매출 분석 리포트는 실무에서 가장 자주 요구되는 분석 형태 중 하나다.
Power BI를 활용하면 카드, 차트, 슬라이서 등을 조합하여 인터랙티브 리포트를 제작할 수 있다.
총매출, 지역 비교, 카테고리 비중, 시간 흐름 분석까지 시각적으로 표현이 가능하다.
슬라이서를 통해 사용자 맞춤형 분석이 가능하며, 완성된 리포트는 PDF 또는 웹 공유가 가능하다.

✅ 3-2. 고객 분석 대시보드 만들기

고객의 속성과 행동 데이터를 기반으로 다양한 관점에서 분석하고, 타깃 마케팅, 이탈 방지 전략, 고객 세그먼트 관리를 위한 대시보드를 구성할 수 있도록 한다.

1. 고객 분석은 마케팅 전략의 핵심이다

기업의 가장 중요한 자산 중 하나는 고객 데이터다.
고객이 누구이며, 어떤 행동을 했고, 어떤 제품을 구매했고, 얼마나 자주 재방문하는지 등은
모두 마케팅 전략, 서비스 개선, 고객 이탈 방지의 핵심 근거가 된다.

Power BI를 활용하면 이런 고객 데이터를 직관적으로 분석할 수 있다.
특히 ‘데이터에 기반한 고객 이해’는 가설 없는 마케팅을 가능하게 해준다.

2. 예제 데이터 구성

파일명: CustomerData.xlsx
시트명: CustomerInfo, PurchaseHistory

CustomerInfo	시트 설명
고객ID	고유 식별자
성별	남, 여
연령대	20대, 30대, 40대 등
지역	서울, 부산, 대전 등
가입일자	YYYY-MM-DD

PurchaseHistory	시트 설명
고객ID	고객 고유 번호
구매일	날짜
제품명	구매 제품
카테고리	제품 분류
구매금액	결제 금액

3. Step 1: 데이터 불러오기 및 모델링

[데이터 가져오기] → Excel → CustomerData.xlsx 불러오기
CustomerInfo, PurchaseHistory 시트 불러온 후 [Power Query]에서 다음 처리:
- 날짜 형식 변환
- 고객ID 텍스트 형식 통일
- 지역 및 성별 공란 제거
[모델 보기]로 이동 →
CustomerInfo[고객ID] ↔ PurchaseHistory[고객ID] 일대다 관계 설정

4. Step 2: 리포트 설계 및 레이아웃 구성

위치	시각화
상단	카드: 전체 고객 수, 평균 구매금액, 재구매율
좌측	슬라이서: 성별, 연령대, 지역
중앙	막대그래프: 연령대별 평균 구매금액
우측	파이차트: 성별 구성비율
하단	꺾은선형 그래프: 월별 고객 증가 추이
하단	테이블: 고객별 구매 기록 요약

5. Step 3: 고객 KPI 계산

① 전체 고객 수 (카드)

전체 고객 수 = DISTINCTCOUNT(CustomerInfo[고객ID])

② 평균 구매금액 (카드)

평균 구매금액 = AVERAGE(PurchaseHistory[구매금액])

③ 재구매율 계산 (DAX)

재구매 고객 수 = 
CALCULATE(
    DISTINCTCOUNT(PurchaseHistory[고객ID]),
    FILTER(
        PurchaseHistory,
        CALCULATE(COUNT(PurchaseHistory[구매일])) > 1
    )
)

재구매율 = DIVIDE([재구매 고객 수], [전체 고객 수], 0)

6. Step 4: 주요 차트 시각화

① 연령대별 평균 구매금액 (막대그래프)

축: 연령대
값: 평균 구매금액
정렬: 평균값 내림차순
색상: 연령대별 구분

② 성별 구성 비율 (파이차트)

범주: 성별
값: 고객 수
시각적 비율 강조

③ 월별 신규 고객 수 (꺾은선형)

[가입일자] → 월로 변환
값: 고객 수 집계
추세선 옵션으로 증가율 시각화 가능

7. Step 5: 필터와 슬라이서 설정

성별, 연령대, 지역 슬라이서 삽입
좌측 세로 배치 → 유저가 직관적으로 선택 가능
필터 선택에 따라 모든 카드 및 차트 동기화 설정

8. Step 6: 고객 상세 테이블 구성

필드: 고객ID, 연령대, 성별, 지역, 총 구매금액, 구매 건수
DAX로 총 구매금액과 구매 건수 계산 필드 생성

총 구매금액 = 
CALCULATE(
    SUM(PurchaseHistory[구매금액]),
    RELATEDTABLE(PurchaseHistory)
)

구매 건수 = 
CALCULATE(
    COUNT(PurchaseHistory[구매일]),
    RELATEDTABLE(PurchaseHistory)
)

9. Step 7: 시각적 정리와 테마 적용

테마: ‘고급 비즈니스’ 또는 사용자 지정 색상
카드 강조: 숫자 크기 확대, 배경 대비 적용
제목 명확히: “연령대별 평균 구매 금액”, “고객 세그먼트 구성 비율” 등

10. 리포트 공유 및 인사이트 요약

[파일 → PDF 저장] 또는 [Power BI 서비스에 게시]
마케팅팀, CRM팀과 협업 시 유용
이 대시보드로 다음과 같은 인사이트 도출 가능:

✔️ 구매력 높은 연령대는 30대 후반
✔️ 재구매율이 높은 고객은 수도권 거주자
✔️ 신규 고객은 여름철에 집중 유입

이런 인사이트는 고객 유지 전략, 타깃 광고, 프로모션 방향 결정에 핵심 근거가 된다.

📌 이 절의 핵심 요약

고객 분석은 비즈니스 전략 수립에 핵심이 되는 분석 유형이다.
고객 속성과 행동 데이터를 결합해 다양한 지표(KPI)를 시각화한다.
슬라이서, 필터, DAX를 통해 정교한 분석이 가능하며, 대시보드 형식으로 공유하면 설득력 있는 의사결정을 유도할 수 있다.

✅ 3-3. 마케팅 성과 분석 실습

광고 캠페인, 유입 채널, 전환율, ROAS 등의 마케팅 성과 지표를 Power BI로 시각화하고 분석하는 방법을 실습 중심으로 익힌다.

1. 마케팅 성과는 측정할 수 있어야 개선할 수 있다

디지털 마케팅은 점점 더 데이터 중심 전략으로 변화하고 있다.
막연히 광고비를 늘리고 콘텐츠를 올리는 방식은 더 이상 효과적이지 않다.
대신 성과를 수치화하고, 성과가 좋은 요소에 집중 투자하는 전략이 필요한 시대다.

Power BI는 다양한 마케팅 데이터를 연결하고 시각화해 한눈에 캠페인 성과를 파악할 수 있게 해준다.

2. 예제 데이터 구조

파일명: MarketingCampaign.xlsx
시트명: CampaignData

열 이름	설명
캠페인명	예: 봄맞이 프로모션, SNS이벤트
시작일	캠페인 시작 날짜
종료일	캠페인 종료 날짜
광고 채널	구글, 페이스북, 인스타그램 등
광고비	해당 캠페인에 사용한 금액
클릭 수	사용자 클릭 수
전환 수	구매 완료 수
전환 매출	전환으로 발생한 실제 매출

3. Step 1: 데이터 불러오기 및 정제

[데이터 가져오기] → Excel → MarketingCampaign.xlsx 선택
Power Query에서 다음과 같은 정제 작업 수행:
- 날짜 형식 변환 (시작일, 종료일)
- ‘광고비’, ‘전환 매출’은 숫자 형식 적용
- ‘전환율’, ‘ROAS’ 열 계산

전환율 = 전환 수 / 클릭 수
ROAS = 전환 매출 / 광고비

→ 계산된 열은 Power BI 모델에 포함됨

4. Step 2: 주요 지표 시각화

① 카드 시각화

총 광고비, 총 전환 매출, 전체 전환 수, 평균 ROAS

② 광고 채널별 성과 (막대그래프)

축: 광고 채널
값: 전환 수, 전환율, ROAS
색상: 각 지표 별로 구분

③ 캠페인별 성과 비교 (테이블 + 조건부 서식)

캠페인명, 광고비, 전환 매출, ROAS, 전환율
조건부 색상: ROAS > 1.5 → 초록, < 1.0 → 빨강 표시

5. Step 3: 날짜 필터와 기간별 추이

슬라이서: [시작일] 또는 [종료일] 기준으로 날짜 선택
꺾은선형 그래프:
- 축: 날짜 (월 기준 그룹화)
- 값: 전환 매출 or ROAS → 시간에 따른 성과 흐름 확인

→ 어떤 시점에 성과가 상승/하락했는지 분석 가능

6. Step 4: 전환 퍼널 분석 추가

전환 퍼널은 사용자의 행동 흐름을 시각화한 것이다.

단계	설명
노출	광고가 보여진 수치 (추가 컬럼 필요)
클릭	광고 클릭 수
전환	클릭 후 구매 완료 수
매출	전환 후 발생한 금액

Power BI의 퍼널 차트 사용 시각화
→ [삽입] > [퍼널 차트] 선택 → 각 단계별 수치 입력

7. Step 5: 캠페인별 ROAS 정렬 및 분석

ROAS (Return On Ad Spend): 광고비 대비 수익률
가장 중요한 마케팅 성과 지표 중 하나

ROAS = DIVIDE(SUM([전환 매출]), SUM([광고비]), 0)

ROAS 순 정렬
→ 수익성이 높은 캠페인과 낮은 캠페인 구분
→ 불필요한 광고비 낭비 식별 가능

8. 실무적 시사점 도출

Power BI 대시보드를 활용하면 다음과 같은 인사이트를 시각적으로 도출할 수 있다:

구글 광고는 클릭은 많지만 전환율 낮음
인스타그램 캠페인은 전환율은 낮아도 ROAS가 높음
3월 초 캠페인에서 ROAS 2.1로 최고 성과 기록
광고 예산 대비 성과가 낮은 캠페인은 리마케팅 또는 중단 고려

이처럼 단순 수치 이상으로 실행 가능한 전략을 도출하는 분석이 가능하다.

9. 리포트 디자인 마무리

색상 통일: 광고 채널별 고유 색상 설정
제목과 단위 표시 명확히
각 차트 상단에 요약 설명 추가
인사이트 요약 텍스트 박스 삽입

10. 공유 및 활용 전략

마케팅팀과 주간 미팅 시 활용
대시보드를 실시간으로 보면서 전략 논의 가능
Power BI 서비스로 게시 → URL 공유
슬라이서로 캠페인별, 채널별 실시간 비교 가능

📌 이 절의 핵심 요약

마케팅 성과 분석은 전환율, ROAS 등 핵심 지표 중심으로 구성된다.
Power BI는 복수 캠페인을 한 화면에서 비교하고, 실시간 조작이 가능한 대시보드를 제공한다.
단순 리포트를 넘어서, 실질적인 전략적 판단을 지원하는 도구로 활용할 수 있다.
퍼널 분석, 기간별 비교, 조건부 색상 등 실무적 구성 요소로 리포트 완성도를 높일 수 있다.

✅ 3-4. 실시간 데이터 분석과 알림 설정

실시간 데이터 연결 및 갱신 설정을 통해 Power BI의 자동화 기능을 이해하고, 특정 조건이 발생했을 때 이메일 알림 등으로 실시간 대응이 가능하도록 설정하는 방법을 익힌다.

1. 실시간 데이터 분석은 왜 중요한가?

디지털 시대의 경쟁은 ‘속도’ 싸움이다.
보고서를 한 달에 한 번 만드는 시대는 지났다.
이제는 데이터가 바뀌면 리포트도 자동으로 바뀌고, 중요한 변화가 발생하면 즉시 알림을 받는 시스템이 필요하다.

Power BI는 다음을 모두 지원한다:

실시간 데이터 소스 연결
자동 새로 고침
특정 조건 발생 시 이메일 알림 전송

이 장에서는 Power BI Desktop과 Power BI Service의 연결을 통해 실시간 분석과 알림 기능을 설정하는 방법을 실습한다.

2. 실시간 분석 개요

실시간 분석이란 데이터를 일정 간격으로 자동 새로 고침하거나,
스트리밍 데이터로 실시간 반영하는 구조를 말한다.

방식	설명
주기적 갱신	하루 1회~8회까지 설정 가능 (Pro 계정 기준)
실시간 스트리밍	IoT, 센서, 로그 등 API 기반 실시간 반영
조건 기반 알림	사용자가 설정한 조건이 충족될 때 이메일 알림 발생

3. 실습 데이터 예시: 주문 현황 실시간 모니터링

파일명: SalesStatus.csv
파일은 하루에 1~2회 업데이트된다고 가정

주문ID	주문일시	지역	제품명	수량	상태
10123	2025-06-30 10:20	서울	유자차	3	접수완료
10124	2025-06-30 11:00	부산	블루베리잼	1	배송중

4. Step 1: Power BI에서 실시간 데이터 연동

Power BI Desktop → SalesStatus.csv 불러오기
Power Query에서 정리:
- 날짜/시간 형식 적용 (주문일시)
- 상태 필드 정리 (배송 상태 통일)
리포트 구성:
- 꺾은선형 그래프 → 시간대별 주문 수
- 테이블 → 지역별 최신 주문 리스트
- 카드 → ‘배송중’ 주문 수 필터링 집계

5. Step 2: Power BI 서비스에 게시

[파일 → Power BI 서비스에 게시]
https://app.powerbi.com 접속
내 작업공간 → 해당 리포트 확인
설정 → [데이터 집합] → 새로 고침 예약

예약 새로 고침 설정:

빈도: 하루 최대 8회
시간 지정: 오전 9시, 오후 1시, 오후 6시 등
자격 증명: 데이터 소스 접근 권한 설정

6. Step 3: 알림 규칙 만들기

예시: ‘배송 대기’ 상태가 10건 이상일 경우 알림

카드 시각화(배송 대기 수)를 클릭
상단 [알림 설정] 아이콘 클릭
조건 입력:
- 임계값: 10 이상
- 주기: 1회 이상 감지 시
- 알림 채널: 이메일 or 모바일 앱

이후 조건이 충족되면 이메일로 자동 알림 발송됨

7. Step 4: 알림 이메일 예시

제목: [Power BI 알림] 배송 대기 수가 10건을 초과했습니다

본문: 2025-06-30 기준 ‘배송 대기’ 상태 주문이 12건입니다.

조치: 물류 담당자가 확인 바랍니다.

대시보드 바로가기: [리포트 링크]

8. 실시간 분석이 실무에 주는 이점

분야	실시간 분석 활용
유통	실시간 재고 모니터링, 재주문 트리거
제조	기계 이상 감지 및 센서 기반 경고
물류	배송 상태 실시간 추적, 지연 경보
고객 지원	불만 건수 급증 시 경고
마케팅	실시간 클릭 수 / 전환율 모니터링

Power BI는 단순히 데이터를 ‘보는’ 도구가 아니라,
데이터로 행동을 유도하는 자동화 시스템 역할을 한다.

9. 고급 활용: Power Automate와 연동

Power BI는 Microsoft의 Power Automate와 연동하여 더욱 강력한 자동화가 가능하다.

예:

특정 조건 발생 → 팀 채널에 메시지 전송
파일 업로드 완료 시 데이터 자동 새로 고침
이메일로 사용자 정의 보고서 전송

→ 이 기능은 향후 6장에서 상세히 다룬다.

10. 실시간 분석 구조 요약

구성 요소	역할
Power BI Desktop	리포트 제작 및 테스트
Power BI Service	클라우드 게시 및 자동화 설정
새로 고침 예약	주기적 데이터 갱신
알림 규칙	조건 발생 시 자동 알림
Power Automate	외부 시스템 연동 자동화 (선택)

📌 이 절의 핵심 요약

실시간 분석은 빠른 의사결정과 자동화 대응을 가능하게 한다.
Power BI Service를 통해 새로 고침 예약 및 조건 기반 알림 설정이 가능하다.
‘데이터를 확인’하는 단계를 넘어, ‘데이터가 알려주는 시스템’을 만들 수 있다.
Power Automate와 연동 시 더욱 다양한 자동화 흐름을 구축할 수 있다.

✅ 3-5. 보고서 공유 및 Power BI 서비스 활용법

Power BI Desktop에서 만든 리포트를 Power BI 서비스(웹 플랫폼)에 업로드하고, 조직 내부 또는 외부와 안전하게 공유하며 협업할 수 있는 방법을 익힌다.

1. Power BI를 사용하는 두 가지 환경

Power BI에는 두 가지 주요 환경이 있다.

환경	설명
Power BI Desktop	로컬에서 리포트를 만들고 실습하는 프로그램 (무료)
Power BI Service	웹 기반 대시보드 공유, 협업, 알림 기능 제공 (cloud.powerbi.com)

Power BI Desktop은 보고서를 만드는 곳,
Power BI Service는 만든 보고서를 다른 사람들과 실시간으로 공유하고 활용하는 곳이다.

2. Power BI Service에 리포트 업로드

사전 준비:

Microsoft 계정 (조직용 또는 학교용 이메일 권장)
Power BI Pro 계정 (또는 조직 내 라이선스)

업로드 절차:

Power BI Desktop에서 리포트 작성 완료
[파일] > [Power BI 서비스에 게시] 클릭
‘내 작업 공간’ 또는 팀용 작업 공간 선택
업로드 완료 → 웹 브라우저 자동 연결
https://app.powerbi.com 에서 리포트 확인 가능

3. 리포트 공유 방식

Power BI Service에서는 다양한 방식으로 리포트를 공유할 수 있다.

공유 방법	설명
링크 공유	URL로 리포트에 접근 가능 (로그인 필요)
팀 내 공유	조직 계정 사용자 간 실시간 대시보드 공유
앱 생성	리포트 모음 패키지로 구성 후 게시
웹에 게시 (공개)	로그인 없이 누구나 볼 수 있는 공개 URL 생성 (주의 필요)

4. 리포트 공유 실습

업로드된 리포트 선택 → [공유] 버튼 클릭
대상 이메일 입력 (동일 도메인 계정 권장)
옵션 설정:
- 읽기 전용 or 편집 허용
- 새로 고침 권한
[보내기] 클릭 → 대상자에게 이메일 전송

5. 대시보드와 리포트의 차이

구분	리포트	대시보드
정의	분석 화면 (페이지 단위)	여러 리포트의 핵심 비주얼을 모은 화면
형식	인터랙티브, 상세	요약 중심, KPI 중심
생성 방법	Power BI Desktop	Power BI Service 내 ‘고정’ 기능으로 생성
활용 목적	분석, 탐색	의사결정, 경영진 보고

대시보드는 다양한 리포트에서 카드, 차트 등 핵심 요소만 선별하여 보여주는 통합 뷰다.

6. Power BI 앱 활용하기

조직에서 여러 리포트를 하나의 앱(App)으로 묶어 배포할 수 있다.

사용자는 앱을 설치만 하면 전체 리포트에 접근 가능
업데이트 시 자동 반영
팀, 부서 단위의 보고 체계를 표준화할 수 있음

생성 방법:

[작업공간] > [앱 만들기] 클릭
앱 이름, 설명, 아이콘 설정
포함할 리포트 선택
배포 대상 설정 (조직 전체 또는 특정 사용자)

7. 자동 새로 고침 예약

Power BI 서비스에서는 리포트를 주기적으로 자동 갱신할 수 있다.

설정 방법:

[작업공간] → 데이터셋 선택
[설정] → [새로 고침 예약]
빈도 선택: 하루 최대 8회 (Pro), Premium은 더 많음
시간 지정 및 인증 정보 설정

이 기능을 통해 최신 데이터를 매일 아침 자동으로 반영할 수 있다.

8. 모바일 앱 활용

Power BI는 모바일 앱(Android, iOS)에서도 리포트를 확인할 수 있다.

출근길에 대시보드 확인
회의 중 실시간 데이터 브리핑
알림 기능으로 비즈니스 이상 징후 감지

→ 모바일 UI 최적화 기능도 Power BI Service에서 지원

9. 보안 및 권한 관리

기업 환경에서는 데이터 접근 권한이 매우 중요하다.
Power BI Service에서는 다음과 같은 보안 기능을 제공한다.

기능	설명
RLS (행 수준 보안)	사용자의 역할에 따라 보고 가능한 데이터 제한
공유 제한 설정	특정 사용자만 보고, 편집 가능하게 설정
조직 외부 공유 차단	외부 사용자와의 공유 제한 가능
감사 로그	누가, 언제, 어떤 리포트를 조회했는지 확인 가능

10. Power BI 서비스로 협업하는 시대

Power BI Desktop에서 만든 보고서는 이제 개인의 작업 결과가 아니라,
Power BI Service를 통해 조직 전체가 활용하는 전략 도구가 된다.

실시간 공유
피드백 수집
협업 의사결정
클라우드 기반 자동화
→ 데이터 기반 조직 문화의 핵심

📌 이 절의 핵심 요약

Power BI Service는 웹 기반 플랫폼으로, 협업과 자동화 중심 기능을 제공한다.
보고서는 공유, 대시보드, 앱 형태로 배포 가능하며 보안 설정도 유연하다.
자동 새로 고침과 모바일 앱을 통해 최신 정보 기반 의사결정을 실현할 수 있다.
Power BI는 단순 툴이 아닌 ‘데이터 커뮤니케이션 플랫폼’으로 진화하고 있다.

📘 제4장. Power BI로 수익 내기: 전략과 실전

Power BI를 활용한 다양한 수익화 경로를 구체적으로 설명하며, 입문자가 실제로 수익을 창출할 수 있도록 로드맵, 사례, 실행 가이드를 제공한다.

✅ 4-1. 프리랜서 데이터 분석가로 활동하는 법

Power BI를 활용한 프리랜서 활동의 시작 방법, 서비스 구성, 클라이언트 응대 전략, 실무 사례 등을 제시하여, 누구나 수익을 창출할 수 있는 구체적인 방법을 안내한다.

1. 왜 지금 ‘프리랜서 분석가’인가?

팬데믹 이후, 원격 근무와 프리랜서의 수요는 급증했다.
데이터 기반 의사결정이 기업 생존에 필수가 되면서, 비용 대비 효율적인 외주 분석 인력에 대한 수요도 늘고 있다.

특히 스타트업, 소상공인, 1인 기업은 상시 데이터팀을 꾸릴 여력이 없어
프리랜서 분석가에게 리포트 제작, 자동화, 대시보드 구성 등을 외주로 의뢰하는 경우가 많다.

Power BI는 다음과 같은 이유로 프리랜서 활동에 적합하다:

라이선스 비용이 낮고 진입 장벽이 낮다
결과물이 시각적으로 인상적이다
반복 수요가 많고, ‘템플릿화’하기 쉽다
온라인 협업이 용이하다 (Power BI 서비스 기반)

2. 어떤 서비스를 제공할 수 있을까?

서비스 유형	예시	필요 기술
리포트 구축	매출, 마케팅, 고객 분석 리포트	시각화, DAX
대시보드 구축	Power BI 서비스 기반 클라우드 대시보드	슬라이서, 관계 설정
데이터 자동화	반복되는 보고서 자동화	Power Query, 새로고침
템플릿 제작	특정 업종용 리포트 템플릿	표준화 디자인
데이터 교육	사용법, 내부 실무자 교육	강의력, 커뮤니케이션

3. 프리랜서 활동 시작 전 준비사항

포트폴리오: 실습 기반 리포트 3~5종 제작
서비스 패키지 구성: ‘무엇을 얼마에 제공할지’ 명확화
타깃 시장 선정: 마케팅? 유통? 소상공인?
커뮤니케이션 템플릿 마련: 제안서, 피드백 양식 등
결제 수단 준비: 계좌, 세금계산서, 플랫폼 수수료 이해

4. 실제 수익 구조 예시

A. 기본 분석 리포트 구축 (15만~50만 원/건)

요구사항 반영
파일 기반 or 클라우드 기반
1~2회 피드백 포함

B. 대시보드 + 자동 새로 고침 설정 (30만~100만 원)

Power BI 서비스 연동
새로 고침 예약
사용법 안내

C. 월간 관리형 계약 (50만 원~/월)

정기 보고서
데이터 소스 변경 반영
유지보수 포함

5. 클라이언트 확보 방법

채널	전략
크몽, 탈잉, 숨고 등 국내 프리랜서 플랫폼	‘Power BI 리포트’ 키워드 등록, 가격 명확히
지인 소개	중소기업, 병원, 매장 운영자 등에게 제안
링크드인, 브런치	실무 콘텐츠 기반 홍보
온라인 강의 플랫폼	입문 강의 등록 후 후속 의뢰 유도

팁: 클라이언트는 ‘툴 전문가’보다 ‘문제를 해결해주는 사람’을 원한다.

6. 프로젝트 진행 프로세스

요구 파악: 어떤 데이터를, 어떤 방식으로 보고 싶은가?
기획안 제안: 구성 요소, 예상 시간, 작업 범위 공유
리포트 제작: 초안 제작 및 피드백 반영
리뷰 및 배포: Power BI 서비스 또는 PDF로 납품
유지보수 안내: 추후 요청 시 추가 비용 또는 월 관리 계약 제안

7. 자주 받는 질문과 대응 전략

질문	대응 팁
"엑셀로 해줄 수 없나요?"	Power BI 결과를 엑셀로 저장 가능하다고 설명
"데이터는 매일 바뀌는데요?"	자동 새로 고침 기능 제안
"우리 직원도 쓸 수 있나요?"	슬라이서 사용법 및 모바일 대시보드 안내
"보안은 괜찮나요?"	Power BI RLS, 공유 권한 설정 설명

8. 부가 수익 창출 방법

템플릿 판매: 스마트스토어 사장님용 매출 분석, 병원 예약 분석 대시보드
입문자 강의 판매: 강의 + 실습 리포트 제공
PDF 리포트 상품화: 정기 보고서 형태의 상품
온라인 과정 쿠폰, 블로그 수익화: 브랜딩 강화

9. 수익이 나는 사람들의 공통점

단순히 Power BI 기능을 설명하지 않는다
‘문제를 파악하고, 데이터를 통해 해결’하는 데 집중한다
항상 ‘비즈니스의 목적’을 이해하려 한다
반복 가능한 ‘템플릿’을 기반으로 수익 구조를 만든다
클라이언트와의 커뮤니케이션을 잘한다

10. 누구나 가능한가? 예.

“프로그래밍도 모르고, 관련 학과도 아니에요.”
→ 괜찮다. 이 책은 바로 그런 사람을 위해 쓰여졌다.

Power BI는 단순한 기술이 아니라,
현실의 문제를 읽고, 데이터를 활용해 가치를 만드는 능력을 길러준다.

그리고 그 능력은, 수익으로 연결될 수 있다.

📌 이 절의 핵심 요약

Power BI는 프리랜서 분석가로 수익화할 수 있는 강력한 도구다.
실무 리포트, 자동화 대시보드, 강의, 템플릿 판매 등 수익 구조가 다양하다.
클라이언트와의 소통, 제안, 납품 과정을 체계화하면 반복 수익이 가능하다.
핵심은 ‘기술’이 아니라, ‘가치를 제공하는 방식’을 설계하는 것이다.

✅ 4‑2. 분석 리포트를 상품화하기 (템플릿 판매 등)

한 번 제작한 리포트나 대시보드를 템플릿 형태로 활용하여 반복 수익 구조를 만드는 방법을 안내합니다. 시장 조사, 가격 책정, 마케팅, 후속 고객 확보 전략까지 실무적으로 다룹니다.

1. 왜 ‘템플릿 판매’인가?

Power BI에서 제작한 리포트는 보통 특정 데이터 구조와 요구에 맞춰 디자인됩니다.
하지만 이를 템플릿 형태로 구조화하면,
여러 사용자가 동일한 유형의 보고서를 바로 적용할 수 있습니다.

한 번 설계 → 무한 반복 판매 가능한 제품화 구조
특정 업종(카페, 병원, 온라인 상점) 전용 리포트로 신뢰성 강화
템플릿 제작 후 플랫폼(디지털 마켓 등)에 등록만 하면 반복 노출 가능

템플릿은 패시브 인컴 구조를 만드는 핵심 자산입니다.

2. 시장 조사

A. 어떤 업종이 잘 팔릴까?

카페·음식점: 매출/고객 분석 리포트
교육 기관: 수강생, 성적, 출석률 분석 리포트
쇼핑몰: 제품별 매출, 재고, 고객 분석 리포트

B. 경쟁 분석

템플릿 가격대: 2만 ~ 10만 원
구성: 데이터 예시 파일 + Power BI 템플릿(.pbit) + 간단 사용 설명서

경쟁 제품 분석을 통해 차별화 포인트를 만들어야 합니다.

3. 템플릿 구성 요소

데이터 연결 구조: Excel, CSV 등 다양한 형식에 대응
필수 관계 및 모델링: 고객, 결제, 제품 테이블 등
주요 시각화 요소: KPI 카드, 지역별 매출 차트, 월별 추이 등
슬라이서 및 필터: 사용자가 직접 조작 가능한 구성
보고서 디자인: 테마, 레이아웃 구성
설명/가이드 시트: 사용 방법, 데이터 양식 예시 포함

템플릿에는 적절한 더미(실습용) 데이터도 포함되어야 합니다.

4. Power BI 템플릿(.pbit) 제작 방법

Power BI Desktop에서 리포트 완성
[파일] → [다른 이름으로 저장] → Power BI 템플릿(.pbit)로 저장
.pbit 파일은 데이터 연결 단계만 지정하며,
사용자가 데이터 파일만 연결하면 자동으로 보고서가 완성됩니다.

이 방식으로 제공하면, 사용자 경험이 매우 직관적입니다.

5. 가격 전략과 플랫폼 선택

A. 가격 책정

간단한 리포트: 3만 ~ 5만 원
각종 시각화 포함한 고급 템플릿: 7만 ~ 15만 원
구독 형식: 월 3만 원 (새로 고침 템플릿 / 템플릿 + 유지보수)

B. 판매 채널

국내: 스마트스토어, 클래스101 마켓플레이스, 크몽 숍
글로벌: Etsy for digital templates, Gumroad, Tutti Crafts

물론 한국어와 영어 설명서를 함께 제공하면 수출 콘텐츠화 가능성이 커집니다.

6. 홍보 및 마케팅 전략

데모 영상 유튜브 업로드 – 템플릿 사용법 시연
블로그 포스팅 – 주요 기능 설명 + 다운로드 유도
SNS 활용 – 제품 화면 캡처 + 링크 공유
협업 – 플랫폼 기반 커뮤니티, 관련 분야 전문가 협업

마케팅 소재 예시:

"카페 사장님을 위한 주간 매출 & 고객 분석 리포트 템플릿"
"교육 강사용 출석률 & 성적 분석 대시보드"

7. 고객 지원 및 버전 관리

A. FAQ 및 동영상 가이드 제공

템플릿 구성 필드 설명
파일 연결 후 5분 만에 리포트 완성하기
한글/영어 두 가지 버전 제공

B. 업데이트 및 유료 업그레이드 제안

신규 시각화 추가 → 기존 고객에게 무료 또는 할인 제공
고급 DAX 함수 추가 및 유료 버전 출시

8. 사례로 보는 성공 템플릿

(1) "카페 매출 자동 분석 리포트"

판매 가격: 5만원
월 평균 판매량: 30개 (월 150만원 수익)
템플릿 + 사용 영상 + 30일 Q&A 제공

(2) "구글 애널리틱스 기반 콘텐츠 리포트"

해외 출시 (영문)
월 10개 판매, 개당 10달러

이러한 사례는 템플릿이 단순 파일 판매를 넘어 브랜드가 되었음을 보여줍니다.

9. 위험 요소와 대처 전략

문제	대응 전략
동일 템플릿 범람	고유 디자인 + 브랜딩 강화
기능 에러 발생	테스트 데이터 확충 및 버전 업
저작권 분쟁	구글 애널리틱스, 공공데이터, 예시 데이터만 사용
무반응 고객	1대1 무료 지원 제공 후 후기 유도

10. 장기 수익 구조 설계

초기: 템플릿 판매 단발 수익
중기: 유지보수, 업데이트 버전 판매
장기: 콘텐츠 제작 (강의, e-book)으로 브랜드 확장

템플릿을 ‘단순 상품’에서 ‘브랜드 자산’으로 전환하는 로드맵은 “콘텐츠 → 커뮤니티 → 수익”의 구조를 만들어줍니다.

📌 이 절의 핵심 요약

템플릿은 반복적 수익을 만들 수 있는 ‘디지털 자산’이다.
시장 조사, 포지셔닝, 가격 전략, 플랫폼 선택이 성공 여부를 결정한다.
기능, 디자인, 설명이 잘 갖춰진 템플릿이 충성 고객과 후기 생태계를 만든다.
템플릿은 긴 호흡의 브랜드 자산으로 확장 가능하며, 다양한 수익 구조가 연계된다.

✅ 4‑3. 온라인 강의, 블로그, 유튜브로 콘텐츠 수익화

Power BI 관련 콘텐츠를 제작하여 수익 채널을 확장하는 방법을 구체적으로 제시합니다. 특히 교육 콘텐츠(강의), 블로그, 유튜브 플랫폼에 맞는 전략, 포맷, 수익化 구조를 실무 수준으로 안내합니다.

1. 왜 콘텐츠로 수익화해야 하는가?

Power BI 전문성만으로는 단일 프로젝트 중심 수익에 머물기 쉽습니다.
하지만 콘텐츠를 제작하여 퍼블리시티를 확보하면:

잠재 고객(팔로워, 구독자)을 형성할 수 있고,
강의나 외주 수주로 이어질 기반을 만들 수 있습니다.
장기적으로 검색·구독 기반의 ‘누적 수익 구조’를 만들 수 있습니다.

콘텐츠와 실무는 상호 보완적 관계이며, 콘텐츠 전략은 복수 수익 채널 확보에 강력한 수단이 됩니다.

2. 온라인 강의(교육 콘텐츠) 제작 전략

A. 학습 목표 정리

입문자 대상 (Power BI 설치부터 리포트 제작까지)
예비 프리랜서/분석가 대상 (실무 포트폴리오 제작 중심)
업종 맞춤형 (e‑커머스, 카페, 교육 기관 등)

B. 강의 구성 예시 (예, 8주차)

Power BI 설치 및 이해
데이터 가져오기 및 전처리
모델링과 관계 설정
시각화 기초
실무 리포트 제작 1
실무 리포트 제작 2
자동화와 공유
파이널 프로젝트 – 수익화 전략

C. 수익 구조

강의 판매 (35–50만 원/코스)
조기 등록 할인 전략
커뮤니티 및 멤버십 통한 지속 지원
기업체 단체 교육 수익

3. 블로그로 수익화하는 구조

A. 주제 선정과 SEO 전략

“Power BI 템플릿 만들기”, “실무 매출 리포트 제작법” 등 키워드 중심 콘텐츠
콘텐츠는 문제 설정 → 해결 과정 → 결과 해석 순으로 작성

B. 콘텐츠 예시

“Power BI로 카페 매출 자동화하는 법”
“DAX로 고객 이탈률 계산하기 – 실전 예제”
“Power BI 템플릿 저장·배포 가이드”

C. 수익화 모델

애드센스, 티스토리 애드픽, 제휴 마케팅
템플릿/강의 링크 수익화
유료 구독 뉴스레터

4. 유튜브 채널 운영 전략

A. 영상 콘텐츠 유형

튜토리얼: 기능 중심, 예시 실습 설명
사례 분석: 실제 리포트/대시보드 구조 해설
Q&A/팁: 구독자의 질문 답변
템플릿 소개: 포트폴리오 발표 · 템플릿 리뷰

B. 제작 구성

스크립트 계획 → 화면 녹화 (OBS, Camtasia 등) → 편집 → 업로드
영상 길이: 5 ~ 15분권 중심
자막·구성(인트로/아웃트로 포함)

C. 수익화 구조

유튜브 애드센스
채널 후원 (멤버십)
영상 내 제품/강의 템플릿 연결
브랜드 협업 콘텐츠

5. 멀티 채널의 시너지 효과

채널	시너지 효과
블로그 → 유튜브에 스크립트 활용	SEO와 영상 노출 극대화
유튜브 → 강의 홍보: 사례 영상 포함	수강 전환 유도
강의 수강 → 블로그/유튜브 방문 유도	충성도 확대
커뮤니티 운영 → 구독자 의견 반영	콘텐츠 고도화 가능

콘텐츠 생태계를 체계적으로 구축하면 새로운 기회 창출과 브랜드 인지도가 동시 상승합니다.

6. 콘텐츠 제작 준비 팁

장비: 화면 녹화를 위한 마이크, 캡처 툴, 편집 소프트웨어
포맷: 고해상도 캡처 + 자막 및 강조 표시
플랫폼 선택: 네이버 블로그, 티스토리, 유튜브, 클래스101 등
일정: 콘텐츠는 주 1편 이상, 일정에 맞추어 롱테일 콘텐츠 전략 수행

7. 성공 사례: 콘텐츠로 수익화한 리얼

사례 1: 김분석씨 (유튜브 + 강의)

유튜브 구독 5천명
매달 애드센스 수익 50만 원 + 강의 수익 150만 원
커뮤니티 및 강의 연계, 지속적인 콘텐츠 확장

사례 2: 박강사님 (블로그 + 템플릿 판매)

월간 방문자 2만 명
템플릿 판매 월 수익 200만 원
블로그 콘텐츠와 템플릿 연계로 콘텐츠 고수익 구조 형성

8. 시작 전 체크리스트

타깃 층 정의: 직장인, 프리랜서, 마케터 등
플랫폼 설정: 블로그 개설, 유튜브 채널 연결, 강의 플랫폼 준비
장비 확인: 마이크, 화면 캡처, 편집 소프트웨어
첫 콘텐츠 기획: 1~2개 실습 예시 정해두기

9. 장기적 비전 설계

1단계: 콘텐츠 제작 시작 (블로그/유튜브 10개 이상)
2단계: 커뮤니티 구축 및 구독자와 소통
3단계: 강의 제작, 템플릿 상품화, 기업 대상 교육 확장
4단계: 브랜드 구축 → 협업, 컨퍼런스 초청 등 사업 확장

📌 이 절의 핵심 요약

콘텐츠 제작은 Power BI 기반 능력을 발전시키는 도구이자 수익 채널이다.
온라인 강의, 블로그, 유튜브는 상호 보완적인 마케팅 수단이다.
체계적인 콘텐츠와 브랜드 구축을 통해 장기적인 수익 구조를 만들 수 있다.

✅ 4‑4. 글로벌 마켓 진출 전략 (Upwork, Fiverr 등)

Power BI를 활용해 해외 프리랜서 플랫폼에서 수익을 창출하는 방법을 단계별로 안내하고, 실제로 수주 가능한 전략과 커뮤니케이션 노하우를 제공합니다.

1. 왜 글로벌 플랫폼에 도전해야 하는가?

국내 시장은 빠르게 성장하고 있지만, 경쟁도 치열하고 단가도 제한적입니다.
반면, 글로벌 플랫폼은 다음과 같은 장점이 있습니다:

환율 차이로 수익률이 높다 (예: $300 리포트 = 한화 약 40만원 이상)
다양한 산업의 프로젝트 경험 가능
장기 클라이언트 확보 시 안정적 수익 구조
원격 근무에 익숙한 시장 구조로 업무 효율성 높음

2. 대표 플랫폼 개요

플랫폼	특징
Upwork	글로벌 프리랜서 플랫폼 중 가장 신뢰도 높음, 장기 프로젝트 많음
Fiverr	단기·소형 작업 중심, 서비스 상품화(‘Gig’) 구조
Freelancer.com	입찰형 구조, 다양한 나라의 소형 프로젝트 중심
PeoplePerHour	유럽 중심 사용자가 많음, 프로젝트 수는 적으나 단가 높음

3. 시작 전 준비 사항

영문 이력서/포트폴리오 준비
→ Power BI 리포트 예시 + 설명 포함
작업 환경 점검
→ 원활한 온라인 커뮤니케이션 가능 여부 (Zoom, Google Meet 등)
결제 수단 설정
→ Payoneer, Wise, Paypal 등 연결

4. Upwork 진입 전략

A. 계정 설정

전문 분야 선택: Data Analysis > Business Intelligence
기술 태그: Power BI, DAX, Data Visualization, Excel, SQL
소개 글(Overview): 비즈니스 문제 해결에 초점을 맞추어 작성

예시 소개글:

I help small businesses and startups turn raw data into clear, actionable dashboards using Power BI. Whether you need a one-time report or an ongoing data analysis partner, I deliver reliable, visually stunning solutions.

B. 포트폴리오 업로드

보고서 스크린샷 + 기능 설명
템플릿(.pbit) 예시 링크 포함 (Google Drive 공유 링크 등)

5. Fiverr 진입 전략

A. 서비스 상품(Gig) 만들기

구성 요소	설명
제목	“I will create a stunning Power BI dashboard for your business”
카테고리	Data → Data Visualization
가격	기본($30), 표준($70), 고급($150)
설명	분석 목적, 예상 리포트 구성, 사용 기술 등 명확히
갤러리	이미지 3장 (리포트 예시 + 고객 사용법 안내)

B. 키워드 설정

power bi dashboard
data visualization
sales report
interactive report
real-time analysis

→ 이 키워드로 검색 시 상위 노출 가능

6. 첫 수주 받기 위한 팁

1~2건은 낮은 단가로 샘플 작업 제안
작업 후 후기와 별점 확보
제안 메시지는 분석 능력보다는 문제 해결력 중심
24시간 이내 응답 → 응답률 상승
기본 응대 문구 템플릿화

7. 클라이언트와의 커뮤니케이션 전략

“What is your business objective with this report?”로 시작
샘플 리포트 PDF 먼저 공유 → 피드백 요청
‘언어 장벽’은 Google Translate + Grammarly로 극복 가능
작업 완료 시에는 ‘운영 가이드 PDF’ or Loom 영상 포함 시 만족도 급상승

8. 수익 구조 예시

서비스	예상 단가 (USD)
리포트 1건 (단건)	$70 ~ $200
대시보드 + 자동화	$150 ~ $500
월간 관리 계약	$300 ~ $1,000
템플릿 판매 (Fiverr 외 Etsy 등)	$20 ~ $50/건

9. 성공 사례 예시

A. 인도계 프리랜서 Raj

Fiverr에서 Power BI 템플릿 판매만으로 월 $2,000 이상 수익
3개 Gig 운영 + Youtube 활용

B. 한국인 프리랜서 Kim

Upwork에서 미국 스타트업 리포트 3건 연속 수주
연간 $18,000 이상 수익
리모트 파트타임 계약 제안 받음

10. 장기적 확장 전략

Upwork → 장기 계약으로 수익 안정화
Fiverr → 템플릿/강의 상품화 → 외부 유입 구조
Etsy 등 → 리포트 템플릿 수출
Youtube 콘텐츠 제작 → 글로벌 커뮤니티 형성

📌 이 절의 핵심 요약

글로벌 마켓은 수익성과 성장 가능성이 높고, Power BI는 수요가 꾸준하다.
포트폴리오, 응대 전략, 상품화 구조를 제대로 잡으면 충분히 수익화 가능하다.
영어 실력보다는 문제를 해결해주는 자세가 더 중요하다.
글로벌 시장에서의 경험은 한국 시장에서도 강력한 신뢰 자산이 된다.

✅ 4‑5. 수익형 블로그 + 템플릿 마켓 + 강의까지 연결하기

블로그, 템플릿 마켓, 강의를 하나의 수익 생태계로 연결하여, 초발견자에서 전문 브랜드로 성장할 수 있는 전략적 로드맵을 제시합니다.

1. 수익형 블로그의 핵심 역할

블로그는 가장 저비용으로 시작 가능한 유입 채널이다.
검색 엔진 최적화(SEO)를 통해 ‘잠재 고객’을 모으고, 콘텐츠로 신뢰를 쌓는 데 탁월한 도구입니다.

블로그 콘텐츠 예시:

“Power BI 입문 A to Z”
“카페 매출 자동화 리포트 만들기”
“Power BI 템플릿 판매 가이드”

주요 역할:

검색 키워드로 유입
콘텐츠로 전문가 이미지 형성
템플릿 및 강의 링크 연결

2. 블로그와 템플릿 마켓 연결하기

템플릿 소개 → 구매 유도 흐름을 다음과 같이 구성할 수 있습니다:

블로그에서 템플릿 리뷰, 사용법, FAQ 콘텐츠 작성
작성 콘텐츠에 ‘템플릿 구매 링크’ 삽입
구입 후 ‘사용 사례 후기’를 다시 블로그에 포스팅

→ 활용 사례가 반복되면서 검색 상위 노출효과가 지속적으로 증가합니다.

3. 강의와 블로그 콘텐츠 연결

A. 콘텐츠 구조 설계

블로그에서 강의 예습 콘텐츠 제공
강의 중 템플릿 활용 사례 포함
강의 종료 후 학생 후기 앵커 콘텐츠 제작

→ “블로그 → 강의 → 템플릿” 흐름으로 크로스 세일링 구조 구축

B. 강의 홍보 채널 활용

블로그 구독자 대상 강의 할인 쿠폰 제공
유튜브, 뉴스레터 구독자 대상 사전 등록 이벤트
강의 수강생 후기 콘텐츠로 지속적인 홍보

4. 템플릿 마켓 + 수익형 강의 연동 예시

채널	주요 활동	연결 방식
블로그	심층 콘텐츠 제작	템플릿과 강의 링크 포함
템플릿 마켓	상품 판매	구매 페이지에 강의 쿠폰 제공
온라인 강의	실습 + 템플릿 활용	Q&A 커뮤니티 활성화

→ 이 사이클이 반복될수록 수익 흐름이 안정화됩니다.

5. 브랜드로 성장하기 위한 콘텐츠 전략

전용 브랜딩: 로고, 시각자료, 대표 캐릭터 등 정체성 확보
커뮤니티 활동: 블로그 댓글, 강의 Q&A, 유튜브 실시간 방송
협업 콘텐츠: 업종 전문가·플랫폼과의 공동 콘텐츠 제작
미디어 노출: 네이버 오피니언 리더, 클래스101 크리에이터 섹션 노출

이러한 전략이 모이면 ‘프리랜서 → 브랜드 → 플랫폼 러너’로 변모하게 됩니다.

6. 수익 단계별 예시

단계	수익원	예상 수익
스타터	블로그애드센스 + 마켓템플릿	월 30만 원
성장기	온라인 강의 개설 + 마켓 템플릿	월 100만 원
전문가	기업교육 + 서적 + 커뮤니티 크리에이터	월 300만 원 이상

7. 콘텐츠 운영 팁

일정 플래닝: 블로그 월 4회, 유튜브 월 2회, 강의 1회씩 연중 계획
SEO 최적화: 키워드 분석→제목, 본문, 태그에 전략적 반영
콘텐츠 재활용: 강의 PPT → 블로그 콘텐츠 → 유튜브 스크립트로 전환
피드백 루프: 방문자, 수강생 피드백 반영하여 콘텐츠 고도화

8. 위험 요소와 개선 전략

콘텐츠 피로도: 비슷한 주제 반복 → 사례 중심, 업데이트 중심 콘텐츠 제작
수익 분절: 과도한 채널 운영 → 핵심 채널 우선 순위 관리
저작권 이슈: 예시 데이터는 직접 제작하거나 라이선스 확보
기술 변화 대응: Power BI 업데이트 시 템플릿/강의 최신화

9. 장기 실행 로드맵

3개월: 블로그 + 템플릿 1종 출시 + 강의 기획
6개월: 템플릿 + 강의 1~2회 운영 + 통합 브랜드 웹사이트 구축
1년: 기업 대상 교육, 커뮤니티 운영 시작
2~3년: 외부 채널(북 출간, 컨퍼런스) 진출 통해 시장 확대

📌 이 절의 핵심 요약

블로그, 템플릿, 강의는 단일 흐름이 아닌 상호 연결된 수익 루트로 설계해야 한다.
콘텐츠와 상품 간 크로스 링크를 통해 유입 → 전환 → 재구매 구조를 구축하라.
브랜드 구축, 커뮤니티 운영, 플랫폼 노출은 장기 수익의 동력이다.
체계적 로드맵과 일정 플래닝이 실질적 수익화를 가능하게 한다.

✅ 4‑6. 수익화 성공 사례 인터뷰와 로드맵 정리

실제 사례 인터뷰를 통해 전략의 현실 적용 가능성을 보여주고, 독자가 자신의 상황에 맞는 맞춤형 실천 로드맵을 설계할 수 있도록 안내합니다.

1. 성공 사례 ①: 김지원 – ‘프리랜서 분석가에서 교육 크리에이터로’

A. 배경

전직 마케터였던 김지원 씨는 데이터를 다루는 일이 늘 필요해 파워 BI를 독학.
소규모 카페, 온라인 쇼핑몰 대상 리포트 외주를 시작으로 월 200만 원대 수익 확보.

B. 성장 과정

첫 달: 카페 매출 리포트 5건 수주 (건당 20만 원)
3개월 차: 블로그와 유튜브 콘텐츠 병행 → 외주 수요 증가
6개월 차: 첫 온라인 강의 출시 (입문용 수강생 50명, 매출 200만 원)
1년 차: 유료 커뮤니티 가입자 100명, 월 300만 원 추가 수익

C. 핵심 전략

외주 리포트 → 콘텐츠 활용 → 강의 상품 고도화의 수익 파이프라인 구축.
모든 콘텐츠 채널을 문제 해결 중심으로 설계.
템플릿과 커뮤니티를 결합한 패키지 상품 판매로 수익 최적화.

2. 성공 사례 ②: 마이클 리 – ‘Upwork로 연결된 글로벌 프리랜서 스토리’

A. 배경

미국 IT 기업에서 데이터 분석 부서 근무 후 프리랜서 전향.
포트폴리오 기반으로 Upwork에 프로필 등록.

B. 프로젝트 수주 여정

시작: 낮은 단가($50)로 첫 작업 → 완성 후 5성 리뷰 확보.
중반: 리뷰와 프로필 강화 → 건당 평균 단가 $300.
현재: 월 23건 장기 계약 유지 → 월 2,000~3,000달러 수익 안정화.

C. 성공 요인

문제 중심 커뮤니케이션 예: “I can help visualize your monthly customer retention trends clearly.”
샘플 리포트와 사전 미팅 제공 → 고객 신뢰 확보.
고정 요율 + 유지보수 패키지 제안으로 안정적 수익 구조 형성.

3. 맞춤형 수익화 로드맵 정리

A. 0~3개월: 기초 토대 다지기

Power BI 기본 기능 완성 (리포트, DAX, 시각화 등)
대표 포트폴리오 3개 제작 (매출, 고객, 마케팅 리포트)
블로그 개설 및 5~10개 콘텐츠 작성 시작

B. 3~6개월: 채널 본격 운영

Fiverr 또는 Upwork 계정 생성, 샘플 템플릿과 Gig 등록
템플릿 판매 시작 및 첫 외주 수주
유튜브 튜토리얼 영상 5~10개 제작

C. 6~12개월: 수익 다변화 실현

첫 온라인 강의 론칭 + 할인 이벤트
템플릿 + 커뮤니티 연계 패키지 판매
글로벌 고객 확보 → Upwork 장기 프로젝트 수주

D. 1~2년: 브랜드 확장 및 안정화

기업 대상 교육 및 자문 계약 진행
정기 결제형 커뮤니티(User Group) 활성화
콘텐츠/지식 기반 자산화 → 전자책, 컨퍼런스 발표 등으로 진출

4. 액션 체크리스트 요약

항목	단계	예시
무료 콘텐츠	0~6개월	블로그, 유튜브로 문제 해결 사례 공유
포트폴리오	0~3개월	매출 분석, 고객 리포트, 마케팅 퍼널 제작
플랫폼 등록	3~6개월	Fiverr Gig 등록, Upwork 프로필 완성
실전 수주	3~12개월	외주 수주 시작, 리뷰 5~10건 확보
템플릿 출시	3~12개월	카페/쇼핑몰 템플릿 제작 및 판매
강의 출시	6~12개월	실무 중심 강의 개설, 커뮤니티 구성
장기 관리	1~2년	유지보수 계약 + 기업 교육, 브랜드화

5. 리더십과 커뮤니티 구축 전략

가입자 소통 중심 플랫폼: 네이버 밴드, Slack 채널 등
정기 워크숍 및 웹세미나 운영
Q&A, Ask Me Anything(AMA) 정례화
워크스루 콘텐츠 제작 요청을 통한 사용자 참여 강화

📌 이 절의 핵심 요약

실제 사례를 통해 전략의 가능성을 확인할 수 있습니다.
단계별 로드맵은 명확히 따라하면 실천 가능하며, 수익 다각화로 이어집니다.
커뮤니티와 브랜드를 핵심 자산으로 키워야 장기적 성공을 이룰 수 있습니다.

📘 제5장. 고급 자동화 & 협업 전략

Power BI의 고급 기능인 자동화, 협업 툴 연계, 거버넌스, 고급 DAX 활용 등을 통해 조직의 분석 역량을 한 단계 업그레이드할 수 있도록 실무 기반 전략과 단계별 예시를 제시합니다.

✅ 5‑1. Power Query 고급 자동화: 파라미터, 함수, 데이터 집합 관리

Power Query에서 파라미터와 사용자 정의 함수를 사용한 고급 자동화 기술을 익히고, 여러 데이터 소스를 효율적으로 관리하는 방식을 학습합니다.

1. 왜 Power Query 자동화가 중요한가?

데이터 소스와 보고서 구조가 유기적으로 연결되어야 유지보수가 쉬움
반복적 분석 절차를 자동화하여 시간 절약과 오류 최소화
“추가 리포트도 같은 프로세스로 만들 수 있다”는 확장성을 확보할 수 있기 때문입니다

2. 파라미터(Parameter) 활용하기

예시: 월별 파일 자동 불러오기

[관리 변경] → [새 파라미터] → Year, Month 생성
쿼리에 적용: FilePath = BasePath & Year & "_" & Month & ".csv"
사용자 기준으로 실행 시 파라미터 변경만 하면 동일한 흐름 작동

→ 매번 다른 파일을 불러오기 위해 쿼리 구조를 바꿀 필요 없습니다.

3. 사용자 정의 함수(Function)으로 재활용하기

예시: 텍스트 정리 함수

[고급 편집기]에서 쿼리 → 함수(Query as Function)로 작성
let fnTrim = (tbl as table, col as text) => Table.TransformColumns(tbl, {{col, Text.Trim, type text}}) in fnTrim
여러 쿼리에 적용 가능

→ 중복 쿼리 없이 코드 재활용성과 일관성 유지 가능

4. 데이터 집합 사용 및 관리

Power BI 서비스의 데이터셋 기능을 활용하면 하나의 데이터 소스를 여러 리포트에서 공유할 수 있습니다.
보고서 → [데이터셋 설정] → 새로 고침 스케줄 통합 관리
공통 데이터 모델(예: 고객, 제품 테이블)을 여러 프로젝트에서 사용할 수 있어 단일 데이터 소스 통일성 확보

5. 실습: 월별 매출 자동 리포트 구축

Excel 파일 업로드 폴더 설정 → 파라미터 Year, Month로 자동 변경 구성
기본 보고서 완성 후 .pbit 파일로 내보내기
Power BI 서비스에서 파라미터 값을 입력해 최신 리포트를 생성 가능

→ 클라이언트나 팀 구성원도 업데이트 버튼만 눌러 최신 리포트 생성 가능

6. 유지보수와 에러 처리 전략

파라미터 범위 밖 입력 시 알림 메시지 추가
예외 처리 코드 적용 (Empty Table 방지, Missing column 체크 등)
쿼리 병합/분기 기능 활용 → 메인 흐름과 대체 흐름 분리

📌 이 절의 핵심 요약

Power Query에서의 파라미터와 함수는 반복 작업을 자동화하는 핵심 도구입니다.
데이터셋 공유를 통해 팀 리포트 간 중복을 최소화하고, 일관성을 유지할 수 있습니다.
자동화 수준을 높이면 생산성과 확장성이 동시에 강화됩니다.

✅ 5‑2. Power BI + Power Automate 연동으로 업무 흐름 자동화

핵심 목적: Power BI에서 발생한 조건(예: 특정 KPI 도달, 새 레코드 추가 등)을 트리거로 Power Automate를 호출하여 이메일 알림, Teams 메시지, SharePoint 액션, 파일 생성 등 다양한 자동화 워크플로우를 구현할 수 있도록 하는 방법을 단계별로 안내합니다.

1. Power Automate란 무엇인가?

Microsoft Power Platform의 핵심 툴로, 조건 기반 워크플로우 자동화를 쉽게 구현
개발 지식 없이 시각적인 UI로 흐름을 설계 가능하며, Power BI, SharePoint, Outlook, Teams 등과 연동됨
예: “Power BI에서 KPI 80% 미만이면 Slack에 메시지 보내기”, “매주 리포트를 PDF로 생성해 OneDrive에 업로드” 등의 업무를 자동화

2. 연동 개요 및 활용 사례

시나리오	설명
KPI 모니터링	Power BI 알림 → Teams 채널에 경고 메시지 전송
정기 보고서 공유	매주–월 PDF 추출 → 이메일, SharePoint 업로드
신규 고객 알림	Power BI 데이터 추가 시 Power Automate가 CRM 시스템에 신규 고객 기록
파일 백업	데이터 갱신 시점에 CSV 파일 자동 백업

3. Power BI에서 트리거 조건 설정

Power BI 서비스에서 데이터셋 설정 이동
특정 시각화 요소(차트, 카드 등) 선택
[알림 설정(… 아이콘)] 클릭 → “Power Automate 흐름 실행” 옵션 선택

→ Power Automate 흐름 페이지로 자동 이동됨

4. Power Automate 흐름 구성 단계

예: KPI 낮을 때 Teams 메시지 전송

Trigger: Power BI에서 “알림 발생 시 (Power BI 알림)”
Action: 수신자 정의 → Teams 메시지 보내기
조건 필터링: 예: ‘매출 목표 대비 실적 < 80%’ 체크
메시지 구성:
[알림] 매출 실적이 80% 미만입니다. 현재 매출: @{triggerBody()?['value']}
흐름 저장 후 게시

5. 정기 PDF 보고서 자동 공유 흐름

워크플로우:

Trigger: 일정(예: 매주 월요일 오전 9시)
Action 1: Power BI 리포트 ‘PDF로 내보내기’ API 호출
Action 2: OneDrive 또는 SharePoint 폴더에 PDF 저장
Action 3: 이메일 전송: 수신자, 제목, 본문 + 링크 포함

→ 매주 자동으로 보고서 배포 가능하며, 수동 수고가 사라짐

6. 실무 팁 및 주의사항

Power BI Pro 라이선스 또는 Premium 기능 필요
흐름은 소유자의 권한에 따라 실행됨 (접근권한 주의 필요)
PDF 추출 시 페이지 구성과 필터 설정을 사전에 Power BI에서 마무리
에러 시 이메일 알림 또는 흐름 실패 로그 설정 필요

7. 확장 활용 예시

Slack 연동: Teams 대신 Slack 특정 채널로 메시지
CRM 연동: Dynamics 365 또는 HubSpot에 신규 거래 정보 저장
Twilio SMS 발송: 긴급 경고 시 SMS로 담당자 알림
Azure Function 호출: 외부 시스템 연동 등 고급 기능 확장

8. 실전 사례: 물류팀 업무 자동화

매일 오전 8시, Power BI에서 ‘배송 지연 50건 이상’ 조건 체크
Conditions 만족 시, Power Automate → Slack + 이메일 알림
배송팀 담당자가 즉시 대응 가능

→ “알림 인프라를 자동화”하여 실시간 운영 효율 극대화

9. 구현 전체 흐름 요약

Power BI 리포트에서 조건 설정 및 알림 활성화
Power Automate 흐름 구성 (Trigger → Action 설계)
각 서비스(Teams, Email, SharePoint 등) 권한 연동
흐름 테스트 → 정상 작동 확인 → 실제 운영 배포
모니터링 및 주기적 튜닝 (조건 임계값, 수신 대상 등)

📌 이 절의 핵심 요약

Power BI와 Power Automate 연동을 통해 데이터 기반 실시간 업무 자동화 시스템을 구축할 수 있습니다.
이메일, Teams, 파일, CRM 등 다양한 액션을 연결하여 운영 효율을 극대화합니다.
초기 설정 시 하나의 흐름을 구성하여 조직 내 자동화 문화를 확산할 수 있으며, 확장성과 유지보수도 고려해야 합니다.

✅ 5‑3. 팀 협업과 RLS 기반 보안 적용하기

Power BI의 협업 기능을 활용해 조직 구성원별 맞춤형 리포트를 제공하고, 민감 데이터를 안전하게 보호하는 RLS 설정법과 이를 업무에 적용하는 실무 프로세스를 학습합니다.

1. 왜 협업과 보안이 필요한가?

기업 규모가 커지고 데이터 기반 의사결정이 일상화되면,
모든 구성원이 동일한 대시보드를 볼 수 없다는 상황이 자주 발생합니다.

예:

영업팀장은 전체 지역 실적을 보고 싶지만,
영업사원 A는 본인이 담당한 지역 데이터만 보길 원할 수 있습니다.

이때 필요한 것이 보안 기반 맞춤형 시각화와 공유 구조입니다.
Power BI의 RLS는 필요한 사람에게, 필요한 정보만 제공하는 핵심 도구입니다.

2. 협업 구조 이해하기

Power BI Service에서는 다음 두 가지 방식으로 협업이 가능합니다:

작업 공간(Workspace): 대시보드를 팀 단위로 공동 제작하고 관리하는 공간
앱(App): 완성된 보고서 세트를 사용자에게 제공하기 위한 배포 포맷

작업 공간에서 RLS를 설정하고, 필요한 역할을 구분하여 앱으로 배포하면 보안과 협업을 동시에 달성할 수 있습니다.

3. RLS(Row‑Level Security)란?

RLS는 사용자의 로그인 정보 또는 역할에 따라 보여지는 데이터 범위를 제한하는 기능입니다.

구성 요소	설명
역할(Role)	조건(예: 지역 = '서울')을 정의한 그룹
사용자	Power BI Service에서 역할에 사용자 이메일 할당
실행	리포트 열람 시 로그인한 사용자에 따라 필터 적용

→ 이 구조로 “내 데이터만 보이는 대시보드”를 구성할 수 있습니다.

4. RLS 설정 예시

시나리오: 영업사원별 지역 데이터 제한

Power BI Desktop에서 RLS 설정
- [모델링] 탭 → [역할 관리]
- 예: 역할명 ‘SeoulSales’ → DAX 필터 작성:
- [Region] = "서울"
- 동일하게 ‘BusanSales’ 등 역할 생성
Power BI Service에 게시
- 모델 그대로 업로드
사용자 할당
- 서비스 내 데이터셋 설정 → 보안 메뉴 선택
- 만들어진 역할에 해당 영업사원 이메일 추가

이제 서울 역할로 로그인한 사람은 서울 데이터만 볼 수 있습니다.

5. 실무 사용자 기준 역할 자동화

DAX를 활용한 역할 자동화도 가능합니다.

[Region] = LOOKUPVALUE(
  UserTable[Region],
  UserTable[UserEmail],
  USERPRINCIPALNAME()
)

이 코드로 로그인 사용자 이메일 기반 자동 역할 할당이 가능해집니다.

6. 역할 테스트 및 검증

Power BI Desktop: 역할 시뮬레이션 기능 → ‘다른 사용자로 보기’
게시 후 Power BI Service: 특정 사용자가 열람 시 UI 변경 여부 확인

테스트 단계는 권한 오류를 예방하기 위한 필수 절차입니다.

7. 협업 프로세스 구조화

단계	설명
작성자	Power BI Desktop에서 초기 리포트 + 역할 설정
리뷰어(팀장)	전체 결과 확인 후 피드백
사용자(영업사원)	실제 앱으로 배포 후 개별 보험 확인
유지보수	데이터 추가 시 역할 자동 갱신 및 권한 조정

8. RLS 활용 사례

지역별 영업 리포트
부서별 KPI 대시보드
고객사별 성과 리포트
의료기관 기반 환자 데이터 통계 (법적 컴플라이언스 포함)

→ RLS를 적용한 협업으로 투명하면서도 안전한 데이터 공유가 가능해집니다.

9. 주의사항

앱으로 배포할 경우 RLS 설정 유지 → 앱 재발행 시 재검토 필요
Power BI Free / Pro 계정 요건 상이 → RLS 도입 전 라이선스 확인
사용자 관리 복잡도 고려 → Active Directory 그룹과 연동 추천

10. 팀 협업 문화 확산을 위한 팁

매월 RLS 적용 및 권한 점검 일정 수립
교육 세션 운영 → 팀원 스스로 데이터 시각화 및 접근 구조 이해
“자신의 데이터만 보기”가 가능한 구조 강화 → 팀 효율성 향상

📌 이 절의 핵심 요약

RLS는 Power BI에서 사용자 맞춤형 데이터 접근을 가능하게 하는 강력한 보안 기능입니다.
작업 공간과 앱을 활용한 배포 구조 안에서 RLS를 설계하면 협업과 보안 모두 달성할 수 있습니다.
실무에서는 역할 자동화, 테스트, 권한 점검 프로세스를 함께 운영해야 합니다.

✅ 5‑4. 고급 DAX 기법과 계산 테이블 활용

Power BI에서 복합 계산과 패턴 분석을 쉽게 할 수 있도록, 고급 DAX 수식과 계산 테이블을 활용한 실무 활용법을 익힙니다.

1. 고급 DAX의 필요성과 효과

단순 집계보다 조건부, 누적, 비교, 동적 계산이 요구되는 환경에서
특정 시기를 기준으로 전년 대비, 누적 매출, 고객 이탈률, 평균 기간 계산 등 실제 비즈니스 인사이트 도출이 가능해집니다.

2. 누적 계산: 누적 매출 예시

Cumulative Sales = 
CALCULATE(
    SUM(Sales[TotalSales]),
    FILTER(
        ALLSELECTED(Date),
        Date[Date] <= MAX(Date[Date])
    )
)

→ 날짜 기준 누적 흐름 분석, 꺾은선형 차트에 적용하면 ‘성장 추이’가 한눈에 보입니다.

3. 전년 대비 YoY 계산

Sales LY =
CALCULATE(
    [Total Sales],
    SAMEPERIODLASTYEAR(Date[Date])
)

YoY Growth % =
DIVIDE(
    [Total Sales] - [Sales LY],
    [Sales LY],
    0
)

→ 현재 비교 대상 연도의 성과를 상대적으로 평가할 수 있습니다.

4. 계산 테이블 예시

예: 날짜별 영업일 계산

DateTable = CALENDAR(MIN(Sales[Date]), MAX(Sales[Date]))

DateTable =
ADDCOLUMNS(
    CALENDAR(…),
    "Year", YEAR([Date]),
    "Month", MONTH([Date]),
    "IsWorkday", WEEKDAY([Date], 2) < 6
)

→ 날짜 테이블 내 요일, 근무일 여부 등 분석에 필요한 구조 생성.

5. 계산 열 vs. 측정값 주의

계산 열(칼럼): 행마다 저장, 메모리 사용, 필터와 무관하게 계산됨
측정값(Measures): 컨텍스트에 따라 실시간 계산, 모델의 관계를 활용함
→ 기본적으로 측정값(MEASURE)으로 작성하는 것을 권장합니다.

6. 패턴: TOP N, running average 등

TOP 5 제품

Top5 Products = TOPN(5, Products, [Total Sales], DESC)

30일 이동 평균 매출

Rolling 30 Sales =
CALCULATE(
    AVERAGE(Sales[TotalSales]),
    DATESINPERIOD(Date[Date], LASTDATE(Date[Date]), -30, DAY)
)

7. 발달된 계산: 고객 이탈률 예시

총 고객 수 측정

Total Customers = DISTINCTCOUNT(Sales[CustomerID])

전월 고객 수

Customers LY Month =
CALCULATE([Total Customers], PARALLELPERIOD(Date[Date], -1, MONTH))

이탈률

Churn Rate % =
DIVIDE(
    [Customers LY Month] - [Total Customers],
    [Customers LY Month],
    0
)

→ 자동화된 SaaS 평가 지표 등에도 유용.

8. 실습: 계산 테이블로 분기 비교

날짜 테이블에서 분기 컬럼 추가
측정값으로 분기별 매출, 전분기 비교 등 계산
시각화 특정 분기 선택 시 동적 필터로 분석

9. 성능 최적화 팁

ALLSELECTED, FILTER 지역 조정
불필요한 CALCULATE 중첩 제거
변수(VAR)를 활용해 가독성과 효율 개선
가급적 Date 테이블 필수, 관계 기반 모델링 유지

10. 실무 분석 활용 사례

인터랙티브 KPI 보고서: 실시간 누적 / YoY / 분기 비교
고객 분석: RFM 세그먼트 자동 분류 테이블
상품 분석: 상위 20% 제품 자동 식별, 재고 효율 분석

📌 이 절의 핵심 요약

고급 DAX와 계산 테이블은 단순 집계를 넘어 동적인 패턴 분석과 비교 지표 생성을 가능하게 합니다.
측정값, 변수, 성능 제어기법 등을 적절히 활용해야 모델 최적화가 가능하며, 실무 인사이트 도출에 필수적입니다.

✅ 5‑5. 분석 거버넌스와 관리 체계 구축하기

조직 전체가 신뢰할 수 있는 데이터 분석 환경을 조성하기 위해 거버넌스 구조, 정책 수립, 운영 체계를 구성하며, 유지보수 측면까지 포괄적으로 다룹니다.

1. 분석 거버넌스란?

분석 거버넌스는 데이터와 리포트의 신뢰성, 표준화, 접근성을 보장하는 프로세스입니다.
효율성과 보안, 규정 준수를 위해 조직 내 데이터 운영 방침 및 체계를 구축하는 것이 핵심입니다.

2. 거버넌스 구성 요소 정리

구성 요소	설명
데이터 품질 관리	데이터 정확성, 무결성, 정기 점검 절차
접근 권한 관리	RLS, 역할 기반 접근 제어 및 팀 권한 설정
표준 템플릿 관리	조직 표준 리포트 템플릿 및 시각화 스타일 가이드
모델 검증 프로세스	리포트 배포 전에 모델 및 계산 수식 점검
변경 및 버전 관리	Git 또는 문서 기반 변경 기록 및 배포 로그 관리
교육 및 현행화	신규 사용자 온보딩 자료, 주기적 교육 및 업데이트 실시
모니터링 및 감사	Power BI Usage Analytics, 감사 로그, 사용 추적 체계

3. 단계별 거버넌스 실행 로드맵

A. 0~3개월: 초기 체계 수립

핵심 담당자 지정 (데이터 관리자, 분석가, IT 담당 등)
거버넌스 정책 초안 수립 (권한, 품질, 배포 기준)
리포트 템플릿 및 브랜드 가이드 정의
RLS 룰북 작성 및 역할 정의

B. 3~6개월: 시범 운영 및 개선

주요 기능/팀 시범 적용 (예: 영업, 마케팅 리포트)
주기 리뷰 회의 (월 회의) → 피드백 반영
품질 점검 체크리스트 자동화 및 배포 절차 확립

C. 6~12개월: 확산 및 자동화

Power BI Usage Logs 기반 사용 현황 대시보드 운영
감지된 오류/취약점 대응 체계 마련
온보딩 프로세스 + 교육 문서 배포
문서 관리 시스템 + 버전 관리 시스템 도입

D. 1년 이후: 체계화 및 확장

조직 전체 리포트 마켓플레이스 운영
주기 감사·점검 체계 상시 운영
내부 플랫폼(Teams + Docs) 통해 배포 관리
외부 규정 준수 체계도 연동

4. 거버넌스 주요 정책 가이드

데이터 사용 정책

출처 명시, 개인정보 비식별화, 데이터 보존 기준

리포트 배포 정책

관리자 승인 기준, 배포 템플릿 기준, 접근 수준 정의

개발·배포 워크플로우

DEV → TEST → PROD 단계별 승인 및 배포 절차
Git 연동 리포트 파일 관리, 릴리즈 노트 작성

표준 스타일 정책

색상, 폰트, 차트 유형 기준 (예: KPI 카드 3개 이상 권장)
표현 방식 규칙: 명확한 제목, 숫자 단위, 정렬 기준

사용자 교육 정책

온보딩 시 Power BI 툴 설명, RLS 역할 이해, 보고서 해석 교육
주기(분기/월) 업데이트 및 Q&A 세션 제공

5. 운영 도구 및 모니터링 구성

Power BI Usage Metrics: 대시보드별 조회 수, 사용 시간, 사용자 정보 등 표시
감사 로그: 누가 언제 어떤 보고서를 접근했는지 세부 로그
PowerShell 스크립트: 주기적으로 공유 상태 점검 및 알림
Teams 콜 + 보고서 링크: 분석 결과와 배포 일정 조율 위한 주간 릴리즈 회의

6. 변경 및 버전 관리 전략

GitHub 또는 Azure DevOps 연동하여 PBIX 버전 관리
변경 시 Jira/Planner → 담당자 지정 → 테스트 리포트 배포
변경 로그 작성: 변경 내용, 이유, 테스트 결과 포함
비상 롤백 시나리오 마련

7. 사례: 실제 회사 운영 구조

A사(제조업)

데이터팀 3명, 분석가 5명
Power BI 서비스 운영자 지정
매월 첫째 주 거버넌스 회의 진행
온보딩 전 직원은 리포트 접근 금지

B사(유통)

담당자: 분석가 + IT팀 공동 관리
팀별 배포 템플릿 제작 후 승인
사용 로그 매일 자동 수집 및 주간 모니터 보고

8. 문제 발생 시 대응 프로세스

시각 오류 발견 → DEV 환경 수정 → TEST 검증 → PROD 반영
권한 문제 발생 → RLS 룰북 검토 후 수정 및 재배포
새 제품 또는 데이터 타입 추가 → 모델 구조 업데이트 + 테스트

9. 거버넌스의 장기 효과

신뢰성 확보: 어느 구성원이 봐도 일관된 리포트 제공
운영 효율화: 중복 제거, 자동화 도입
보안 강화: 민감 데이터 보호, 외부 유출 위험 최소화
확장성: 조직 변화에 유연하게 대응 가능

📌 이 절의 핵심 요약

분석 거버넌스는 데이터 품질, 권한, 버전 관리를 포함한 전반적 운영 체계입니다.
정책 수립 + 조직 구조 구성 + 자동화 도구 지원이 핵심입니다.
초기 설계 → 시범 → 확산 → 체계화 단계로 진행하며, 장기적으로 신뢰와 효율이 확보됩니다.

📘 제6장. Power BI 기반 AI & 예측 분석

Power BI의 AI 시각화와 예측 분석 기능을 활용하여, 데이터 기반 미래 예측을 실행 가능한 인사이트로 전환하는 실무 사례와 방법을 제시합니다.

✅ 6‑1. Power BI AI 시각화(Decomposition Tree, Key Influencers) 활용

Power BI에서 제공하는 AI 시각화 도구인 분석 분해 트리(Decomposition Tree)와 주요 영향 요소(Key Influencers) 차트를 사용해 주요 요인을 자동으로 분석하고 직관적으로 해석하는 방법을 실습합니다.

1. 왜 AI 시각화가 필요한가?

방대한 변수 속에서 중요 원인을 자동 식별
가설 기반 분석을 넘어 자동 인사이트 발견
시각적 요소로 비전문가도 쉽게 이해 가능

이를 통해 ‘왜 결과가 그렇게 나왔는가’를 시각화 기반으로 설명할 수 있어, 리포트의 설득력과 전문성을 높일 수 있습니다.

2. Decomposition Tree(분석 분해 트리)

A. 기능 소개

특정 결과(예: 매출)를 기준으로 탐색하고 싶은 차원(지역, 제품군, 연령대 등)을 선택하면
Power BI가 자동으로 분기 기준을 찾아 계층적 분석 구조를 생성

B. 실습 예시

매출 데이터를 기준값으로 설정
‘지역’ → ‘카테고리’ → ‘고객 연령대’ 순으로 드릴다운
아래 단계에서 매출 증감량이 가장 큰 항목을 트리가 자동 적용

→ 그래프를 통해 “서울 30대 여성 카페 제품 판매가 가장 높았다” 같은 인사이트 도출

3. Key Influencers(주요 영향 요소)

A. 기능 소개

종속 변수를 설정(예: 구매 여부, 높은 매출)하면
Power BI가 독립 변수와의 상관도, 영향력, 통계 기반 연관성을 자동으로 계산해 시각화

B. 실습 예시

목표 변수: 전환율(Conversion = 구매 여부)
입력 변수: 채널, 연령, 성별, 방문 시간 등
영향 요소 차트로 “주말에 방문한 고객의 구매 가능성이 XX% 높다”와 같은 인사이트 확인

→ 마케팅 전략 설계에 활용 가능한 실전 분석 결과로 이어짐

4. 실무 적용 팁

분석 대상의 충분한 데이터 확보가 전제 (최소 수백 ~ 수천 건)
추정된 주요 요인은 근거 수치(예: confidence, 차이값)로 해석해야 신뢰도 향상
Decomposition Tree는 사용자 정의 분기 구조를 직접 설정할 수 있어 전략 도출에 유연함
Key Influencers는 잠재 문제점 발견이나 데이터 기반 가설 설계에 유용

📌 이 절의 핵심 요약

Power BI의 AI 시각화 도구는 자동으로 인사이트를 추출하여 분석의 효율과 해석력을 높여준다.
Decomposition Tree는 계층적 탐색, Key Influencers는 변수 영향 자동 분석에 적합하다.
단순한 보고서를 넘어, 미래 대응 전략과 원인 분석을 가능하게 하는 분석 리포트를 제작할 수 있습니다.

✅ 6‑2. 예측 분석 (시계열 예측, AI 모델 적용)

Power BI에서 제공하는 시계열 예측 및 AI 모델 기능을 활용해 미래 성과를 예측하고, 이를 바탕으로 전략적 의사결정을 지원할 수 있는 방법을 실습합니다.

1. 예측 분석의 필요성

과거 데이터를 기반으로 미래 흐름 예측과 전략적 대비가 가능하다
재고, 생산, 판매 계획, 예산 편성 등 사전 준비 중심 의사결정에 활용 가능하다
Power BI의 예측 기능은 코딩 없이 손쉽게 예측 모델을 구현할 수 있는 장점이 있다

2. 시계열 예측(시즌·추세 포함)

A. 기본 예측 기능 사용법

꺾은선형 차트를 생성하고 시간 축(Date)을 추가
[분석] 탭에서 예측(Forecast) 선택
기간 설정 (예: 향후 6개월)
신뢰 구간(Confidence interval) % 조정 (기본 값 95)
차트에 예측 결과가 곂쳐서 출력됨

→ 이렇게 기본적인 예측 모델이 리포트에 자동 적용되어 보여집니다.

B. 예시 실무 적용

월별 매출 데이터 기반 예측 → 연말 매출 목표 설정
제품별 수요 예측 → 재고 발주 계획 수립
계절 패턴 포함 → 여름/겨울 시즌 상품 사전 준비

3. 고급 시계열: ARIMA 모델 적용

Power BI에는 내장된 ARIMA 모델이 없지만, Python 또는 R 스크립트를 활용해 ARIMA 모델을 직접 실행하고 시각화에 연동할 수 있습니다.

A. 준비 요건

Power BI Desktop에 Python 및 pandas, statsmodels 등 패키지 설치
[옵션 및 설정] → Python 스크립트 기능 활성화

B. ARIMA 예측 워크플로우

Python 시각화 요소 삽입
pandas DataFrame으로 날짜 및 시계열 입력
statsmodels의 ARIMA 또는 SARIMAX 모델 학습
향후 예측값 생성
예측 결과 DataFrame을 Power BI 시각화에 연결

예시 코드:

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
model = ARIMA(data['Sales'], order=(1,1,1))
result = model.fit()
forecast = result.get_forecast(steps=6)

4. AI 모델 활용: Azure ML, Cognitive Services 연동

Power BI는 Azure Machine Learning 또는 Cognitive Services와 통합되어 머신러닝 예측 모델을 연결하여 리포트 시각화에 반영할 수 있습니다.

Azure ML에서 예측 모델(Credit Scoring, 고객 이탈 등) 생성
Power BI에서 Azure ML 모델 연결 설정
새 측정값 또는 열을 기반으로 예측 결과 시각화

→ 외부 학습 모델의 예측값을 실시간으로 리포트에 반영할 수 있음

5. 실습 예시: 월별 매출 예측 + 예산 대비 시각화

꺾은선형 차트에 실제 매출과 예측 결과 함께 표시
예측범위 안에 신뢰 구간 시각화
카드 요소로 다가올 달의 예측 매출 출력
예측값 대비 이상치(alert) 조건 및 슬라이서 설정

→ “예상 매출보다 20% 이상 낮으면 색상 변경 및 알림 설정” 등 전략적 대응 리포트 구성 가능

6. 결과 해석과 의사결정 적용

예측 결과는 추정치이므로 항상 신뢰구간을 고려해야 합니다
도출된 예측값 기반으로 보수/낙관적 시나리오 분석 가능
사업 계획 수립 시 “예상 매출 대비 리소스 배분 제안” 리포트에 포함

7. 주의 및 팁

시계열 예측은 충분한 데이터(권장 2년 이상)가 필요
Python 모델 사용 시 데이터 분할 및 검증 작업 포함해야 함
Azure ML 연동은 Power BI Premium 또는 Pro 과금 이슈 확인 필요

📌 이 절의 핵심 요약

Power BI의 예측 기능은 미래 성과 예측을 손쉽게 구현하며, 비즈니스 전략 수립에 활용 가능
고급 예측을 위해 Python, R, Azure ML을 연동하면 정밀한 예측 모델을 리포트에 통합할 수 있습니다
결과 해석 시 신뢰구간 및 시나리오 대응 전략까지 포함해야 보다 현실적인 리포트가 완성됩니다

✅ 6‑3. 스마트 알림 기반 자동 예측 리포트 구성

Power BI의 예측 기능과 Power Automate/서비스 알림을 결합해 예측 데이터를 상시 모니터링하고, 임계값 도달 시 즉각 알림을 보내는 스마트 대시보드를 구축하는 실전 워크플로우를 안내합니다.

1. 스마트 알림 리포트란?

단순 예측 리포트보다 한 단계 더 나아간 형태로, 예측값 및 실적값을 함께 모니터링하고, 특정 임계 상황 발생 시 자동 알림을 설정하는 구조입니다.
예를 들어:

“향후 30일 매출 예측치가 목표보다 20% 낮을 경우 자동 알림”
“예측 밴드를 벗어난 실제 데이터 발생 시 SMS/이메일 즉시 통보”

→ 경영진, 기획팀, 재고관리자 등 즉각적인 대응이 필요한 사용자에게 강력한 실시간 인사이트 지원이 가능합니다.

2. 구성 요소 및 흐름

스마트 알림 예측 리포트를 구성하기 위해 아래 단계가 필요합니다:

예측 모델 시각화 (통계 예측 또는 Python ARIMA)
임계값 판별용 측정값 생성 (DAX)
슬라이서 및 조건 변수 설정
Power BI 알림 및 Power Automate 흐름 구성
알림 수신 채널 설정 (이메일, Teams 등)
보고서 공유 및 사용자 가이드 포함

3. 예측 모델 포함 시각화

꺾은선형 차트로 실제값 + 예측값 + 신뢰 구간 표시
카드 시각화로 "다음 달 예상 매출"을 수치 표시
KPI 카드로 “예측 vs 목표량 대비 %” 계산

4. 임계값 및 조건 DAX 생성

예시: 향후 예측값과 목표의 차이 계산

NextMonthForecast = 
CALCULATE(
  SUM('Forecast'[Value]),
  FILTER('Forecast', 'Forecast'[Date] = NEXTMONTH(MAX('Date'[Date])))
)

ForecastThreshold = 
DIVIDE([NextMonthForecast], [NextMonthGoal], 0)

ForecastAlert =
IF([ForecastThreshold] < 0.8, 1, 0)

→ Alert가 1일 경우 임계 상황으로 판별

5. 슬라이서로 대상 지정

날짜 선택 슬라이서: 특정 기간 예측값만 모니터링
제품/지역 슬라이서: 특정 데이터 범위만 필터링
목표량 슬라이서: 예측 기준 설정 가능 (유저가 직접 목표값 입력)

6. Power BI 알림 설정

KPI 카드(ForecastAlert=1)가 1일 때 시각화 선택
알림 아이콘 클릭 → 알림 룰 생성
- 조건: 값이 1이 됐을 때
- 빈도: 하루 1회 또는 실시간 감지
- 알림 채널: 이메일 또는 Power BI 모바일

→ 이후 임계 상황 발생 시 대상자에게 즉시 알림이 전송됩니다.

7. Power Automate 연동으로 고급 워크플로우

조건 충족 시 Power Automate 흐름 트리거
예:
1. 카드에서 '알림 발생 시' 트리거
2. Teams 채널 메시지 전송
3. Excel/SharePoint에 기록
4. 담당자에게 SMS 전송 (Twilio 연동)
5. 알림 관련 PDF 리포트 자동 이메일 발송

→ 알림뿐만 아니라, 조직 내 업무 흐름과 즉각 연계 가능합니다.

8. 실무 사례: 재고 예측 알림 시스템

예측 모델로 “30일 후 특정 제품 재고 예측”
DAX 계산값으로 “예상 재고 < 안전재고 → alert = 1”
알림 시 Teams + Slack + 재고 담당자 SMS 발송
발주 담당자 즉시 발주 요청 → 재고 부족 사전 대응 가능

9. 테스트 및 운영 팁

테스트 데이터로 임계 상황 시나리오 확인
알림 주기 설정은 사용자 요구 맞춤으로 조정
Power Automate 흐름 테스트 및 성능 모니터링
문서화: 알림 기준, 흐름 구조, 담당자 연락처 등 포함

📌 이 절의 핵심 요약

예측값 기반 슬라이서와 DAX 측정값이 임계 조건 판단의 핵심입니다.
Power BI의 알림과 Power Automate의 실행 기반으로 실시간 대응 체계 구축이 가능합니다.
단순 시각화에서 벗어나, 예측을 활용한 업무 자동화 및 운영 지원 리포트로 발전시킬 수 있는 구조입니다.

✅ 6‑4. 예측 분석 리포트의 검증과 사용자 교육

예측 모델 결과를 신뢰할 수 있도록 검증하고, 현업 사용자를 대상으로 결과 해석과 활용 방법을 교육하는 과정까지 포함함으로써 실제 운영에서 데이터 기반 의사결정력을 높입니다.

1. 예측값 검증의 중요성

예측값은 추정치이므로, 실제 값과 비교하며 🙂
편향(Bias), 정확도(Accuracy), 신뢰구간이 포함되어야
검증 없이 예측값만 제공하면 현업 혼란을 초래할 수 있습니다

2. 검증 지표와 시각화 기법

A. MAE / MAPE / RMSE

MAE = AVERAGEX(ALL('Date'), ABS([Actual] - [Forecast]))

→ 오류 평균을 지속적으로 모니터링

B. 예측 vs 실적 비교 차트

실제값과 예측값을 라인 차트 겹침
오차 구간(Shade) 표시: 실적이 예측 범위를 벗어나면 시각적 경고

C. 예측 정확도 카드

Accuracy % = 
1 - DIVIDE(
    [MAE],
    AVERAGE('ActualValues'[Actual]),
    0
)

→ 매 예측 시점 리포트에서 확인 가능하게 구성

3. 실무 검증 프로세스

과거 기간(예: 전월 또는 전분기) 예측 → 실제 값과 비교
오차율 > 기준(예: MAPE > 10%) 시 원인 분석
예측 대상 변수 재정의 또는 모델 재설정
주기적 리포트(월간 예측 검증 리포트)로 정확도 추적

4. KOL(도메인 전문가) 리뷰 세션

예측 결과와 비즈니스 논리의 일치 여부 검증
“외부 이벤트나 정책 반영이 필요한가?” 여부 확인
예: 광고 캠페인, 시즌 변수, 재고 부족, 물류 이슈 등

→ 뜻이 맞지 않으면 모델 재훈련 또는 변수 업데이트 필요

5. 사용자 교육 커리큘럼 구성

A. 교육 대상

팀 리더, 분석 담당자, 경영진, 현업 실무자 등

B. 교육 항목

예측값의 의미와 한계
신뢰구간과 오차 지표 이해
슬라이서로 예측 시나리오 변경하기
예측 결과 기반 의사결정 사례
주기별 검증 리포트 읽는 법

C. 교육 방식

실습 포함 교육(Power BI Live 세션)
PDF 가이드북 + 영상 튜토리얼 + 자주 묻는 질문(FAQ)

6. 사용자 피드백 루프 구축

교육 후 설문 통한 유용성 및 이해도 확인
경영 팀 인터뷰로 의사결정 영향 분석
정기 피드백 회의 통한 예측 리포트 개선 작업

7. 실무 사례: 재고 예측 교육 워크숍

재고팀과 예측 리포트 실시간 화면 공유
“예측값과 실제 주문량이 얼마나 차이나는가?” 의식
예측 리포트 기반 주간 발주 회의로 변화

→ 예측을 ‘보는 것’에서 업무의 시작점으로 전환

8. 지속적 관리 프로세스

매월/분기별 예측 정확도 리포트 제작
KPI 알림 및 자동 검증 흐름 구성
리포트 업데이트 시 교육 이력 관리
도메인 변화할 때마다 리트레이닝 권고 문서 제공

📌 이 절의 핵심 요약

예측 리포트는 단순 시각화를 넘어 정확도 검증, 도메인 리뷰, 사용자 교육이 함께할 때 운영 가능성이 높아집니다.
사용자 교육과 피드백 루프가 리포트 신뢰성과 실용성을 높이고, 예측 활용률을 극대화합니다.

✅ 6‑5. 실무 적용 사례 + 부록: 예측 분석 실습 파일 안내

실제 조직에서 예측 분석을 도입한 사례를 통해 이해도를 높이고, 독자가 직접 실습할 수 있는 예측 분석용 데이터 파일과 Power BI 샘플 파일을 이해하기 쉽게 설명합니다.

1. 실무 적용 사례 ①: 소비재 유통사 판매 예측

A. 배경

연 1,000억 원 규모의 소비재 유통사에서 재고 관리 비용 절감을 위해 예측 분석 도입
Python 기반 ARIMA 모델을 도입해 유망 소비재 품목의 월간 수요 예측 리포트 제작

B. 과정

데이터 정제: 3년치 월별 판매량 집계
모델 적용: Power BI 내 Python 스크립트로 ARIMA 모델 구축
시각화: 실제 vs. 예측 매출, 신뢰구간 시각화
알림 구성: 예측이 목표 대비 ±10% 벗어난 그래프 구간 시 Power Automate를 통해 발주 담당자에게 이메일 전송

C. 결과와 효과

재고 과잉율 15% → 5%로 감소
품절률 역시 8% → 3%로 개선
예측 알림 덕에 선제적 발주 시스템 구축

2. 실무 적용 사례 ②: 교육기관 수강생 등록 예측

A. 배경

학원형 교육기관에서 분기별 수강생 등록 인원 예측을 통해 마케팅 캠페인 설계
Decomposition Tree + 시계열 예측 모델을 활용해 등록 수요 예측

B. 과정

데이터 연결: Power Query로 기존 수강생/등록 데이터 통합
예측 생성: 꺾은선형 차트 기반 향후 2분기 예측
AI 분석 보강: Key Influencers로 영향 요인 분석 (광고 집행, 시즌 등)
알림 설정: 예측값이 목표 대비 -15% 이하일 때 마케팅팀에 자동 알림

C. 효과

캠페인 시작 시기 조정 및 광고비 리소스 집중
전환율 7% → 10% 상승

3. 실습용 예측 분석 데이터 제공

아래 구성의 파일 세트를 무료로 제공하여, 책을 따라 실습할 수 있습니다:

파일명	설명
SalesForecast.xlsx	월별 실제 매출 + 예측값 비교용 실습 데이터
ForecastTemplate.pbit	예측 기능 포함한 Power BI 리포트 템플릿
ARIMA_Script.py	Power BI에서 ARIMA 예측에 사용되는 Python 스크립트

4. 실습 가이드 요약

.xlsx 파일 불러오기 → 날짜/금액 컬럼 확인
꺾은선형 차트에 실제·예측 데이터 드래그
Python 시각화에 ARIMA_Script.py 연결
Power Automate 예측 알림 흐름 구성
결과를 통해 경영 의사결정 시뮬레이션 진행

5. 실습 시 유의사항

Python 실행 환경 설치 이후 차트 연결
파이썬 패키지는 pandas, statsmodels 사전 설치 필수
예측 예제는 예시일 뿐, 실제 조직 구성 시 데이터에 맞춰 모델 튜닝 필요

📌 이 절의 핵심 요약

실제 조직 예시를 통해 예측 분석 도입 과정과 효과를 명확히 이해할 수 있습니다.
실습용 데이터와 템플릿 제공으로 책 내용을 직접 체험하며 학습할 수 있습니다.
예측 기법 → AI 분석 → 알림 구성 → 업무 적용의 완성된 프로세스 설계를 경험하게 됩니다.

✅ 제7장. 맺음말 & 실천 가이드

이 책을 완독한 독자들이 스스로 실천할 수 있도록 동기 부여와 핵심 요약을 제공하고, 앞으로의 성장 로드맵과 지원 리소스를 안내합니다.

1. 지금, 가장 중요한 것은 ‘실행’입니다

이 책은 Power BI의 기술, 실무, 자동화, 수익화, AI/예측 분석 기능까지 종합한 전방위 가이드북이었습니다.
이제부터 가장 중요한 건 손에 잡히는 결과물로의 실행입니다.
작은 목표 하나부터 실행해보세요.
예: “이번 달 매출 대시보드 만들기,” “예측 모델로 다음 달 수요 예측해보기” 등.

2. 핵심 요약: 책 전반 정리

장	핵심 내용
1–2장	Power BI 기초—데이터 가져오기부터 시각화, 필터, 자동화까지
3장	실무 리포트—매출, 고객, 마케팅, 실시간 분석 리포트 제작
4장	수익화 전략—프리랜서, 템플릿, 강의, 플랫폼, 글로벌 진출
5장	협업 자동화—Power Automate 연동, RLS, 고급 DAX, 거버넌스 구축
6장	AI & 예측 분석—Decomposition/Key Influencers, 시계열, 자동 알림 리포트

3. 내 실천 체크리스트

📘 매출·고객·마케팅 리포트 하나씩 직접 만들어보기
🔧 템플릿 하나 제작하여 판매 채널에 등록
🌐 Fiverr/Upwork 계정 제작, Gig/프로필 1개 등록
🤖 Power Automate 흐름 하나 생성 – 알림 or PDF 자동화
📈 예측 리포트 + 알림 기반 모델 1개 구성
👥 블로그나 유튜브 채널 개설 + 콘텐츠 3개 업로드

4. 지속 성장 로드맵

3개월: 리포트 제작 경험 + 첫 수익화 경험
6개월: 콘텐츠 기반 브랜딩 + 반복 수익 구조 확보
1년: 수익 안정화 + 회사/교육 견인 가능 역량 확보

5. 리소스 & 커뮤니티 안내

GitHub 저장소: 실습 데이터, 템플릿, Python 스크립트
유튜브 채널: 책 실습 영상, 주간 Q&A 라이브
포럼/밴드: 가입자 대상 질의응답, 동료 네트워킹
정기 웨비나: 예측 분석, AI 활용, 글로벌 진출 전략 교육

(자세한 링크와 안내는 책 마지막 부록에서 제공 예정입니다)

6. 독자에게 전하는 메시지

“데이터의 가치에 목마른 사람에게, Power BI는 믿을 만한 나침반입니다.
이 책과 함께라면, 나도 내 손으로 ‘해석 가능한 데이터’를 만들고, 그것을 이용해 수익과 영향력을 만들어낼 수 있습니다.”

여러분의 첫 리포트, 첫 수익, 첫 콘텐츠—모두 축하합니다.
그리고 곧 다가올 다음 챌린지를 위해, 이 맺음말이 작은 출발점이 되기를 바랍니다.

📘 부록 A. 용어 정리 및 DAX 함수 모음

1. 핵심 용어 정리

용어	설명
Power BI Desktop	리포트를 설계, 작성하는 Windows 전용 응용 프로그램
Power BI Service	클라우드 기반 플랫폼. 보고서 게시, 공유, 자동화, 협업 기능 제공
Dataset (데이터셋)	Power BI에서 사용되는 데이터를 저장하는 논리적 단위. 소스‑모델의 집합
Report (리포트)	다양한 차트·시각화를 배치해 분석용 인터랙티브 보고서로 구성한 문서
Dashboard (대시보드)	여러 리포트의 주요 시각화를 ‘고정(Pin)’해 만든 요약형 시각화 화면
Workspace (작업공간)	협업 단위로 리포트·데이터셋·대시보드를 그룹으로 관리하는 공간
App (앱)	작업공간에서 선택된 리포트·대시보드를 묶어 배포용 패키지 형태로 제공
RLS (Row-Level Security)	사용자 역할에 따라 데이터의 행 단위 접근을 제한하는 보안 기능
DAX (Data Analysis Expressions)	Power BI 내 계측 및 계산을 위한 함수형 수식 언어
Power Query	데이터 전처리 및 모델링에 사용되는 ETL(추출·변형·적재) 도구
Power Automate	조건 기반 자동화 흐름을 지원하며, Power BI와 연계해 알림·공유 기능 구성 가능
Decomposition Tree	AI 기반 계층적 분해 분석 시각화
Key Influencers	AI 기반 주요 영향 요인 자동 분석 시각화
시계열 예측 (Forecast)	Power BI 내장 예측 엔진으로 향후 흐름 추정 시각화
Python/R 시각화	Power BI 내 Python/R 스크립트를 실행해 고급 예측 모델 또는 시각화 수행 가능

2. 자주 쓰는 DAX 함수 모음

A. 기본 집계 함수

SUM([컬럼]): 합계
AVERAGE([컬럼]): 평균
COUNTROWS(Table): 행 수 집계
DISTINCTCOUNT([컬럼]): 고유 값 개수

B. 컨텍스트 조작 함수

CALCULATE(<expression>, <filter1>, ...): 필터 맥락에서 수식 계산
ALL(TableOrColumn): 모든 값 기준 제거
ALLSELECTED(): 사용자 선택 필터를 제외하고 집합 가져오기
FILTER(table, condition): 조건 필터링된 테이블 반환

C. 시간 지능 함수

SAMEPERIODLASTYEAR([Date]): 작년 같은 기간 매출 등 계산 시
PARALLELPERIOD([Date], -1, MONTH): 이전 달 기준 값 참조
DATESINPERIOD([Date], LASTDATE([Date]), -30, DAY): 최근 30일 기간 지정

D. 누적 및 이동 평균

Cumulative Sales =
CALCULATE(
  SUM(Sales[TotalSales]),
  FILTER(
    ALLSELECTED(Date),
    Date[Date] <= MAX(Date[Date])
  )
)

Rolling 30 Sales =
CALCULATE(
  AVERAGE(Sales[TotalSales]),
  DATESINPERIOD(Date[Date], LASTDATE(Date[Date]), -30, DAY)
)

E. YoY 증감 계산

Sales LY =
CALCULATE([Total Sales], SAMEPERIODLASTYEAR(Date[Date]))

YoY Growth % =
DIVIDE([Total Sales] - [Sales LY], [Sales LY], 0)

F. 조건 처리

IF(logical_test, result_true, result_false)
SWITCH(TRUE(), condition1, result1, ...): 다중 조건용 검사

G. 변수 선언

VAR Total = SUM(Sales[TotalSales])
VAR Count = COUNTROWS(Sales)
RETURN DIVIDE(Total, Count, 0)

H. TOP N 및 필터링

TOPN(5, Products, [Total Sales], DESC): 상위 5개 항목
RANKX(ALL(Table[Column]), [Measure]): 순위 계산

I. 오류 및 기본값 처리 함수

DIVIDE(numerator, denominator, alternateResult): 0/0 에러 방지
COALESCE([expr1], [expr2], ...): NULL 값 대체

3. 활용 팁 요약

측정값(Measure)을 기본으로 사용. 계산 열은 메모리 사용 증가에 유의
변수(VAR) 사용으로 가독성과 성능 개선
시간 기반 분석 시 날짜 테이블 적극 활용
컨텍스트 변경 함수 조합 시 퍼포먼스 테스트 진행

📘 부록 B. Power Query 핵심 함수 및 실습 체크리스트

1. Power Query 핵심 함수 요약

A. 텍스트 처리 함수

Text.Trim, Text.Upper, Text.Lower
Text.Replace, Text.Split, Text.Combine
Text.PadStart 등: 문자열 전처리에 활용

B. 날짜/시간 함수

DateTime.Date, Date.Year, Date.Month, Date.Day
Date.AddDays, Date.AddMonths, Date.StartOfMonth
Date.AddQuarters, Date.DayOfWeek 등: 날짜 계산

C. 숫자 관련 함수

Number.Round, Number.RoundDown, Number.Abs
Number.Max, Number.Min, Number.Sign 등

D. 테이블 구조 함수

Table.SelectRows, Table.RemoveRows, Table.Distinct, Table.Sort
Table.Group — 집계 작업
Table.AddColumn, Table.RemoveColumns, Table.RenameColumns

E. 고급 함수 활용

Table.TransformColumns, Table.AddIndexColumn, Table.FillDown
Table.ExpandTableColumn: 조인 후 확장
Table.Join / Table.NestedJoin — 여러 테이블 합체

2. 실습 체크리스트

파일 불러오기 및 형식 변환
- Excel, CSV, Web 데이터 등 다양한 데이터 연결 방식 연습
- 숫자, 날짜, 텍스트 유형 정상 인식 확인
열 정리 및 재구성
- 불필요한 열 제거
- 관계 분석에 필요한 조인, 병합 수행
행 필터링
- 예: 2025년 데이터만 필터링
- 결측값, 이상값 제거
열 추가 및 계산
- 수량 × 단가 계산 열
- 월/연도 분리 열 추가
변환 자동화
- 파라미터 테이블을 통한 동적 쿼리
- 함수(Query as Function) 생성 및 호출
병합 및 조인
- 제품 테이블, 고객 테이블 병합
- Left Outer, Inner Join 방식 적용
테이블 구성 작업
- 집계, 그룹화, 내부 필터링 포함
- 피벗(Pivot) 및 역피벗(Unpivot) 구조 변경
테스트 및 검증
- 원본 데이터 변경 시 쿼리 자동 동작 확인
- 임계치 오류 확인 및 예외 처리

3. 실습 예제 흐름

파일 3개 읽기: Sales, Customer, Product
형식 변환: 날짜, 숫자, 텍스트 형식 지정
병합: Sales + Customer → CustomerInfo, Sales + Product → ProductInfo
계산 열 추가:
- TotalSales = [Quantity] * [UnitPrice]
- Year, Month 열 분리
데이터 정리: 비정상 값, Null 제거
정리된 데이터 로드 → Power BI 리포트 제작 기반으로 활용

4. 팁 및 노하우

쿼리 이름 규칙: src_, trans_, func_, out_ 식별 목적
단계별 주석 기능: 각 변환 단계에 설명 추가
오류 체크: UI 상단 ‘오류 발생 행 검사’ 통해 확인
파라미터 테스트: Parameter 기능으로 변수 값 바꿔가며 테스트
함수 재사용 최적화: 공통 변환은 함수로 만들어 관련 쿼리에서 호출

📘 부록 C. 색인 및 추천 리소스 모음

1. 핵심 색인

A
- AI 시각화: Decomposition Tree, Key Influencers (6‑1)
- 액션 체크리스트 (7장)
B
- Business Intelligence: Power BI 전반 개념 (1‑1)
- 블로그 수익화 전략 (4‑3)
C
- CALCULATE 함수 (5‑4, 부록 A)
- Customer 분석 대시보드 (3‑2)
D
- DAX 고급 기법 (5‑4)
- Decomposition Tree 설명 (6‑1)
E
- 예측 분석: 시계열 & Python ARIMA (6‑2)
- 예측 알림 리포트 구성 (6‑3)
F
- Forecast 시계열 예측 워크플로우 (6‑2)
G
- Git 기반 버전 관리 (5‑5 거버넌스)
H
- HIGH‑LEVEL 요약 체크리스트 (7장)
I
- Index (본 색인 페이지)
J
- Jira/Planner 연동 (5‑5 거버넌스)
K
- Key Influencers 분석 (6‑1)
L
- RLS(Row-Level Security) 설정 (5‑3)
M
- 매출 예측 자동화 + 알림 (6‑3, 6‑5 사례)
N
- 네이버 블로그 콘텐츠 전략 (4‑3)
O
- 오픈소스 ARIMA 코드 예시 (6‑2, 6‑5 부록 파일)
P
- Power Automate 연동 워크플로우 (5‑2)
- Power Query 함수 정리 (부록 B)
- Python 기반 예측 모델 (6‑2)
R
- RLS 구조 및 태그 (5‑3)
- ROI 계산 방법 DAX (3‑3, 부록 A)
S
- 슬라이서 활용 (3장 전반)
- 스마트 알림 리포트 구성 (6‑3)
- 시계열 예측 & 신뢰 구간 (6‑2)
T
- 템플릿 제작 및 판매 전략 (4‑2)
- 팀 협업 구조 (5‑3)
U
- Upwork/Fiverr 글로벌 진출 (4‑4)
- URL 링크 예측 알림 (6‑5 부록 파일 안내)
V
- VAR 변수 활용 DAX (5‑4, 부록 A)
W
- 워크숍/교육 커리큘럼 (6‑4)
X
- XMLA 엔드포인트 (고급/거버넌스 기법은 추후 업데이트 예정)
Y
- YoY 계산 방법(DAX) (5‑4)

2. 추천 학습 리소스

리소스	설명
Microsoft Learn – Power BI	기본부터 고급까지 무료 학습 코스 제공
DAX Guide	함수별 설명, 활용 예제, 커뮤니티 기반 팁 목록
Power Query M Reference	공식 문서 기반 함수 설명과 샘플 코드
Stack Overflow / Power BI 커뮤니티	실무 질문/답변 및 이슈 해결 참고 가능
GitHub: powerbi-community-samples	다양한 실전 샘플 대시보드, 데이터세트 제공
YouTube 채널: SQLBI, Guy in a Cube	DAX, Power Query, 성능 최적화 팁 콘텐츠 풍부
Books: “The Definitive Guide to DAX”, “M Is for (Data) Monkey” 추천 도서 목록

3. 국내 커뮤니티 및 교육 채널

카페/블로그: ‘파워BI 카페’, ‘데이터 마케팅 연구소’
온라인 강의: 클래스101, 탈잉, 인프런 등의 전문 강의
세미나/컨퍼런스: MS Power Platform Summit, DAX/Kickstart 워크숍

4. 실무 활용 팁

모델 공유: GitHub 페이지에 구성/설정 파일 업로드
자체 템플릿 배포: 회사 내 리포트 활용률 높이는 인트라넷 리포지토리 구성
알림 자동화 스크립트: GitLab Runner 또는 PowerShell로 주기적 감사 수행 가능

📘 부록 D. 저자 인터뷰 및 배경 이야기

▶ Q1. Power BI 전문가가 되신 계기가 있나요?

저는 마케팅 분야에서 경력을 시작했지만, 데이터 기반 의사결정의 한계를 절감하며 스스로 기록으로 남는 데이터를 시각화하고 분석하지 않으면 큰 그림을 볼 수 없겠구나는 생각이 들었습니다.
처음 접한 것이 Excel 피벗테이블과 차트였고, 더 깊은 분석이 필요해 Power BI로 넘어갔죠.
사용할수록 단순 시각화만이 아닌 “데이터의 맥락을 해석하고, 자동화하며, 분석 결과로 실질적인 행동을 이끌어내는 도구”라는 점에 매료되어 전문성을 강화하게 되었습니다.

▶ Q2. 이 책 집필의 목적과 전하고 싶은 메시지는 무엇인가요?

이 책은 “기술 전수 그 이상”, “실제 성과로 연결되는 방법론”을 제공하기 위해 작성되었습니다.
많은 학습서들이 기능을 나열하거나 방식만 설명하는 경우가 많지만, 저는 데이터 → 리포트 → 수익 → 전략 → 자동화 → AI 단계의 전 과정을 입문자도 따라할 수 있게 설계하려고 노력했습니다.
특히 프리랜서⋅템플릿⋅글로벌 진출⋅AI 예측이라는 수익화 요소를 강조해, 독자가 자신만의 방향을 잡고 실제로 실행할 수 있는 마일스톤을 제시하고자 했습니다.

▶ Q3. 가장 어려웠던 집필 부분은요?

가장 과제였던 부분은 실제 수익화 구조와 글로벌 사례를 로컬 환경에 맞게 설득력 있게 풀어내는 것이었습니다. 특히 Fiverr와 Upwork 같은 글로벌 플랫폼 사례가 해외 중심이기에, 한국 입문자도 ‘바로 실행 가능한’ 구조로 풀어야 성과와 동기 모두 전달할 수 있다고 판단했고, 많은 사례 조사와 검증을 거쳤습니다.

▶ Q4. Power BI를 처음 배우는 입문자에게 주고 싶은 조언이 있다면?

‘기능’을 배우려 하지 않고 ‘문제 해결’을 목표로 하세요.
차트 기능보다 “어떤 정보를 누구에게 어떻게 보여줄 것인가?”가 먼저입니다.
작은 목표부터 실행하세요.
한 페이지 리포트부터 만들고, 퍼널 분석, 알림, 예측, 수익화 구조까지 단계적으로 확장하면 됩니다.
결과는 수익이 아닌 ‘반응’으로 시작됩니다.
친구나 동료에게 결과물을 보여주고, 그들의 피드백을 상품화 연결장치로 삼으면 빠르게 성장할 수 있습니다.
꾸준한 커뮤니티 활동이 중요합니다.
한국의 온라인 강의, 밴드, 포럼뿐 아니라, 해외 커뮤니티도 적극 활용하면 시야가 넓어지고 글로벌 대응 스킬도 함께 성장합니다.

▶ Q5. 앞으로의 목표나 계획은 무엇인가요?

글로벌 콘텐츠 확대: 영어 콘텐츠, 해외 플랫폼 활용을 보다 활발히 진행하며, 국제 강의 기회도 늘릴 계획입니다.
기업 교육/컨설팅 강화: 현장 중심의 기업용 리포트 제작 및 협업 설계를 중심으로 컨설팅 수요에 대응하려 합니다.
커뮤니티 확장: 예측 분석, AI/Power Platform을 활용한 주제별 전문가 커뮤니티 운영도 준비 중입니다.

▶ Q6. 이 책을 읽는 독자에게 마지막 한마디

“이론만 쌓지 마세요. 이 책이 가리키는 방향 그대로, 리포트를 만들고, 알림을 자동화하고, 간단한 예측을 시도하는 ‘실천하는 학습자’가 되시기를 바랍니다.
그 이후의 변화는 ‘내가 만든 시각화와 분석으로 실제로 누군가가 행동하도록 만든 경험’을 쌓으며 자연스럽게 따라옵니다.”

📘 에필로그: 데이터, 나를 표현하는 새로운 언어

이 책의 첫 장을 펼쳤던 순간이 떠오릅니다.
아마도 ‘Power BI를 배우면 뭔가 달라질까?’, ‘나도 분석을 잘할 수 있을까?’ 하는 기대 반, 두려움 반이셨을 겁니다.

하지만 이제는 알고 계시리라 믿습니다.
데이터는 숫자가 아닌 사람이고, 리포트는 차트가 아닌 스토리라는 걸.
그리고 Power BI는 도구가 아닌 ‘내 생각을 표현하는 언어’라는 걸요.

내가 만든 첫 리포트, 누군가의 행동을 이끌다

단순한 매출 대시보드 하나가
상사의 의사결정을 빠르게 만들고,
동료의 업무 우선순위를 바꾸고,
고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 계기가 되었다면—
그건 단순한 ‘차트’가 아니라,
당신의 데이터가 세상에 말을 건넨 순간입니다.

지금 이 순간, 시작의 언어를 얻었다면

처음 만든 보고서가 조잡해도 괜찮습니다.
알림이 너무 자주 울려도 괜찮습니다.
예측이 틀릴 수도 있습니다.
수익이 당장 나지 않아도 당연합니다.

중요한 건,
“데이터를 보는 눈”과 “행동하게 만드는 표현법”을 익혔다는 것.
그건 그 어떤 자격증보다 강력한 능력입니다.

데이터는 끝없는 여정입니다

앞으로 여러분은 더 복잡한 데이터, 더 다양한 요구를 마주하실 겁니다.
때로는 ‘왜 이걸 해야 하지?’라는 생각이 들 수도 있겠지요.
그럴 땐 이 책의 초반을 떠올려보세요.
데이터는 돈이 되고,
리포트는 나를 표현하는 수단이며,
분석은 변화를 만드는 시작이라는 사실을요.

당신의 리포트는 당신만의 브랜드입니다

이 책을 읽은 지금부터
당신의 Power BI 리포트 하나하나에는
당신의 관점, 생각, 가치가 담기게 될 것입니다.

보고서로, 템플릿으로, 콘텐츠로, 서비스로, 강의로—
이제 데이터를 중심으로 당신의 브랜드가 형성될 것입니다.

마지막으로, 함께하고 싶습니다

혹시 리포트를 만들다 막히셨나요?
템플릿을 만들었지만 반응이 없으셨나요?
알림 자동화를 해봤지만 너무 복잡하게 느껴지셨나요?

언제든지 돌아오세요.
이 책의 각 장을 다시 열어보시고,
다시 리포트를 열고, 다시 시각화를 그려보세요.

그리고 커뮤니티에서, 피드백 모임에서, 강의 현장에서,
우리는 반드시 다시 만나게 될 것입니다.

"데이터는 세상을 해석하는 도구가 아니라,
세상을 바꾸는 방법이다."

이 책의 마지막 페이지가,
당신의 첫 프로젝트의 시작이 되기를 바랍니다.

감사합니다.

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