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슈퍼차지 파워 BI : DAX로 Power BI에 날개 달기

원제 : Supercharge Power BI: Power BI Is Better When You Learn to Write DAX
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    책소개

    데이터 분석과 자동화된 시각화 보고서를 위한 DAX
    파워 BI는 마이크로소프트에서 만든 최신 데이터 분석 및 시각화 도구이며, DAX는 파워 BI에서 사용자가 직접 수식을 작성할 수 있는 프로그래밍 언어이다. DAX를 잘 몰라도 파워 BI를 활용할 수 있지만, DAX를 잘 사용하면 IT 부서의 도움 없이도 사용자가 자유자재로 데이터를 분석하고 자동화된 시각적인 보고서를 만들 수 있다.
    이 책은 IT 경험이 없는 일반 파워 BI 사용자를 대상으로 한다. 차근차근 따라 할 수 있는 예제와 연습문제를 제공해 일반 사용자도 어렵지 않게 DAX 사용법을 익힐 수 있다.

    출판사 서평

    파워 BI를 처음으로 접하는 사용자도 쉽게 이해할 수 있도록 구성했다.

    ■ 각 장의 제목은 'DAX 주제' 또는 '기본 개념'으로 시작한다. 'DAX 주제'로 시작하는 장에서는 DAX 함수의 구문과 사용법을 다루며, '기본 개념'으로 시작하는 장은 파워 BI를 능숙하게 활용하기 위한 기본적인 내용을 다룬다. 각 장을 활용해 단계적으로 배울 수 있도록 구성했다.
    ■ '기본 개념' 장은 개념 설명, 'DAX 주제' 장은 주제를 이해하는 데 도움이 되는 DAX 관련 정보로 시작한다.
    ■ 거의 모든 장에는 학습한 내용을 적용해볼 연습 문제가 있다. 연습 문제를 풀기 위한 지침도 제공하고 있으며, 정답은 부록에서 볼 수 있다. 연습 문제를 푼 후, 정답과 비교해보길 권한다. 이렇게 해야만 배운 내용을 자신의 것으로 만들 수 있다.
    ■ DAX의 답은 엑셀처럼 여러 가지 방법으로 도출할 수 있다. 예제와 다른 방식으로 답을 얻었다고 하더라도 제시된 정답과 같은 결과가 나왔다면 상관없다.

    ★ 이 책의 대상 독자 ★

    ■ IT 배경지식은 없지만 엑셀을 사용해 본 적 있는 파워 BI 입문자와 초급자

    저자는 전업 파워 BI 컨설턴트이자 트레이너이며, BI 분야의 실무 경험이 많다. 오프라인 과정에서 엑셀 사용자들에게 파워 피벗과 파워 BI 사용법을 가르쳤고, 여러 온라인 파워 BI 포럼에서 많은 사람에게 도움을 줬다. 오랜 경험으로 엑셀 사용자가 어떻게 파워 BI를 배우는지, 또 그들이 성공하기 위해 필요한 자원이 무엇인지 잘 안다.
    파워 BI는 배우기 쉽지만 엑셀과는 많이 다르기 때문에 파워 BI를 잘 사용하려면 체계적으로 학습해야 한다. 엑셀 사용자가 파워 BI를 잘 사용하려면 연습이 가장 중요하다. 이 책은 DAX를 작성하는 방법을 연습으로 익힐 수 있게 만들었다. (DAX를 사용할 수 없다면 파워 BI 또는 파워 피벗을 제대로 사용할 수 없을 것이다.)

    ★ 지은이의 말 ★

    파워 BI는 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence, BI) 소프트웨어 가운데 가장 최신이자 최고의 제품이다. 이 제품은 마이크로소프트가 개발했으며, 무엇부터 말해야 할지 고민해야 할 정도로 장점이 많다. 파워 BI에서 가장 주목해야 할 점은 데이터 분석가와 엑셀 사용자를 염두에 두고 설계했다는 점일 것이다. 이 소프트웨어를 잘 사용하기 위해 IT 전문가가 될 필요는 없다. 파워 BI는 비즈니스 인텔리전스 프로젝트를 수행할 때 거치는 중요한 4단계를 처리하는 도구를 모두 갖추고 있다.
    ■ 필요한 데이터를 연결하고 파워 BI로 불러오는 데 사용하는 강력한 데이터 수집 엔진을 지원한다. 데이터 수집을 지원하는 기반 기술을 파워 쿼리(데이터 가져오기 메뉴에서 접근)라고 하며, 프로그래밍 언어를 M이라고 한다.
    ■ 불러온 데이터를 처음보다 유용하게 만들기 위해 모형화하는 강력한 데이터 모델링 엔진을 지원한다. 데이터 모델링을 지원하는 기반 기술을 파워 피벗이라고 하며, 이때 사용하는 프로그래밍 언어가 바로 DAX(Data Analysis Expressions)다.
    ■ 최신 기술로 만든 시각화 엔진을 지원한다. 이 엔진을 이용하면 대화형 보고서를 만들 수 있다. 파워 BI 시각화 엔진은 오픈 소스이므로 관련 기술을 보유하고 있다면 누구나 새로운 시각화 개체를 만들어 파워 BI에서 사용하거나 공유할 수 있다.
    ■ 클라우드 기반의 웹 환경과 모바일 앱 등 다른 사용자와 데이터를 공유하는 다양한 방법을 지원한다. 이러한 도구를 사용하면 보고서와 대시보드를 다른 사람과 쉽게 공유할 수 있다. 파워 BI 보고서를 공유하기 위한 도구를 Power BI 서비스 또는 PowerBI.com이라고 한다.

    이 책은 파워 피벗(파워 BI에 탑재된 데이터 모델링 도구)과 DAX 언어를 사용하는 데 필요한 기술을 알려준다. 대규모 BI 프로젝트를 진행할 때는 많은 시간이 필요하고 비용도 많이 들지만, 파워 피벗은 엔터프라이즈급 BI 도구에서나 사용할 수 있었던 여러 기능을 파워 BI 데스크톱에서 활용할 수 있게 해준다. 게다가 중요한 것은 시간과 돈뿐만 아니라 모든 것을 파워 BI 안에서 직접 할 수 있다는 점이다. 과거에는 결코 실행할 수 없다고 생각했던 분석을 비즈니스 주기 내에서 수행할 수 있다.
    파워 피벗을 배우지 않고도 파워 BI를 사용할 수 있다. 하지만 DAX 사용법을 배우면 파워 BI를 훨씬 잘 사용할 수 있다. DAX와 파워 피벗을 배우는 데 시간을 투자하지 않으면 파워 BI의 기본 기능만 활용할 수 있다. 엑셀에서 SUM( ) 함수만 사용한다고 상상해보라. 매우 단순한 문서만 만들 수 있을 것이다. 이와 마찬가지로 DAX 언어와 파워 피벗 엔진이 작동하는 방식을 배우지 않고 파워 BI를 사용하면, 파워 BI가 주는 가치를 제대로 느껴보지 못할 것이다.
    파워 BI를 사용하기 위해 파워 피벗과 DAX를 배우면 이 기술을 엑셀로 완전히 이동할 수도 있다. 이 책은 파워 BI를 사용해 DAX 언어를 가르치지만, 이 새로운 기술을 엑셀의 파워 피벗으로도 쉽게 이동할 수 있다.

    ★ 한국어판 출간에 부쳐 ★

    이 책이 한국어판으로 출판돼 무척 기쁘다. 이 책의 첫 번째 버전인 『Learn to Write DAX』는 2015년 12월에 처음 출간됐다. 이 당시에는 Power BI가 그다지 중요하지 않았지만 기반 기술(엑셀용 파워 쿼리 및 파워 피벗)은 잘 확립돼 있었다. 나는 Power BI가 출시되기 전에 파워 피벗과 파워 피벗 활용법을 알고 있었다.
    두 번째 버전인 『Supercharge Power BI』는 2년 후에 출간됐다. 이 책의 내용은 전작과 같지만, 사용하는 도구를 Power BI로 업데이트했다.
    『Supercharge Power BI』가 출간된 이후 많은 사람의 관심을 받았다. 그리고 이제는 이 관심이 비영어권 국가로 확대돼 모국어가 아닌 언어로 번역되기에 이르렀다.
    내가 25년간 코카콜라에 근무하면서 방문한 국가 중 하나는 한국(서울)이었다. 나는 한국에서의 경험을 매우 소중하게 생각한다. 한국을 방문했을 때 가장 놀랐던 것은 최첨단 기술이었다. 한국이 첨단 기술을 보유하고 있는 국가라는 사실은 (독자 여러분처럼) 많은 사람이 기술을 배워 실무에 활용하고 있다는 것을 의미한다.
    데이터를 활용하고자 할 때 Power BI 사용 방법과 DAX 작성 방법을 배우는 것보다 더 좋은 것은 없다. 여러분의 여정에 행운이 함께하길 바란다.

    호주에서

    ★ 옮긴이의 말 ★

    2018년 우연한 기회에 파워 BI를 접하고 그 매력에 푹 빠졌다. DAX는 파워 BI나 엑셀의 파워 피봇에서 사용자가 원하는 수식을 직접 작성할 수 있는 도구다. Power BI 사용자가 DAX를 잘 사용한다면, IT 부서의 도움 없이도 사내·외 데이터를 자유자재로 분석하고 자동화된 쌍방향 시각화 보고서를 만들 수 있다. 하지만 국내에는 DAX에 관한 책이 출간된 적이 없어 공부하는 데 어려움이 많았다.
    이 책의 원서를 아마존에서 구입한 후, 일주일 만에 일독을 마쳤다. IT 경험도 없고, DAX에 대한 배경 지식이 매우 낮았는데도 이해하기 쉬운 설명, 차근차근 따라 해볼 수 있는 풍부한 예제 및 연습문제 덕분에 DAX를 쉽게 익힐 수 있었다.
    DAX는 SQL Server Analysis Service(SSAS)에 뿌리를 두고 있다. 이런 이유로 DAX 관련 책의 저자가 대부분 SQL 경험이 풍부한데 반해, 이 책의 저자는 비IT 출신이다. 저자는 IT 경험이 없는 일반 독자를 주요 대상으로 이해하기 쉽게 설명한다. 특히 따라 하기 예제와 연습문제는 DAX를 작성하는 스킬을 쉽게 체득하는 데 도움을 줄 것이다.

    목차

    1장. 기본 개념: 데이터 모델링 소개
    __데이터 모델링이란?
    __파워 BI 데스크톱 업데이트
    __윈도우 앱 스토어
    __파워 BI 프로 대 파워 BI 무료 계정

    2장. 기본 개념: 데이터 로딩
    __데이터 셰이핑
    __스키마(테이블의 구조) 선택하기
    __관계 보기에서 테이블의 시각적 레이아웃
    __조회 테이블과 데이터 테이블
    __조회 테이블
    __데이터 테이블
    __데이터 셰이핑 요점
    __다른 종류의 데이터 원본

    3장. 기본 개념: 측정값
    __DAX 측정값 작성 방법
    __내재된 측정값 사용하지 않기
    __DAX를 작성하는 도중에 오류가 발생했을 때

    4장. DAX 주제: SUM(), COUNT(), COUNTROWS(), MIN(), MAX(), COUNTBLANK(), DIVIDE() 함수
    __인텔리센스의 단점
    __측정값의 재사용
    __DAX 작성
    __연습
    __COUNT() 함수
    __COUNTROWS() 함수
    __측정값 이름 붙이기
    __DISTINCTCOUNT() 함수
    __DIVIDE() 함수

    5장. 기본 개념: 필터 전파
    __시각적 개체의 교차 필터링
    __초기 필터 컨텍스트 읽기
    __초기 필터 컨텍스트의 흐름
    __필터 전파

    6장. 기본 개념: 조회 테이블과 데이터 테이블
    __데이터 테이블 대 조회 테이블
    __데이터 테이블
    __조회 테이블
    __편평한 테이블
    __관계를 이용한 테이블 결합
    __스타 스키마
    __눈송이 스키마
    __데이터 로딩에 관한 조언

    7장. DAX 주제: 기본 반복함수 SUMX() 및 AVERAGEX()
    __반복함수와 행 컨텍스트
    ____SUMX(테이블, 식) 사용
    __X 함수와 집계함수 사용 시기
    ____사례 1: 데이터가 행 합계를 포함하지 않는 경우
    ____사례 2: 데이터가 행 합계를 포함하는 경우
    __SUM() 과 SUMX() 중 어느 것을 사용해야 할까?
    __필요 없는 데이터 피하기
    __총 합계가 합산되지 않을 때
    __너무 많은 계산된 열 피하기
    __측정값의 올바른 작성법

    8장. DAX 주제: 계산된 열

    9장. DAX 주제: CALCULATE()
    __표준 오퍼링 변경
    __단순 필터
    __여러 테이블에서 CALCULATE() 사용
    __고급 필터
    __DAX를 읽기 쉽게 만들기
    __DAX 포매터 사용
    __DAX 오류 확인

    10장. 기본 개념: 평가 컨텍스트와 컨텍스트 전환
    __필터 컨텍스트 복습
    __행 컨텍스트 복습
    __계산된 열의 행 컨텍스트
    __행 컨텍스트는 필터 컨텍스트를 자동으로 생성하지 않음
    __숨은 암시적 CALCULATE()

    11장. DAX 주제: IF(), SWITCH(), FIND()
    __IF() 함수
    __SWITCH() 함수
    __FIND() 함수
    __IF() 및 FIND()를 사용한 예

    12장. DAX 주제: VALUES(), HASONEVALUE(), SELECTEDVALUE(), CONCANTENATEX()
    __가상 테이블 생성
    __VALUES() 함수
    __Calendar 예제
    __단일 값 반환
    __새로운 SELECTEDVALUE() 함수
    __CONCATENATEX()
    __새 테이블 버튼

    13장. DAX 주제: ALL(), ALLEXCEPT(), ALLSELECTED()
    __ALL() 함수
    __고급 필터 입력으로 ALL() 사용
    __총 판매액 대비 국가별 백분율 계산
    __DAX 측정값 작성
    ____1단계: 총 합계 측정값 작성
    ____2단계: 총 판매액 대비 백분율 생성
    __빠른 측정
    __테이블 또는 열을 ALL()로 전달
    __새 테이블 옵션 복습
    __ALLEXCEPT() 함수
    __ALLSELECTED() 함수
    __임시 측정값 사용

    14장. DAX 주제: FILTER()
    __새 테이블 반복
    __FILTER()의 작동 방법
    __예: 고객의 평생 구매 계산
    __필터 전파 복습
    __컨텍스트 전환 복습
    __가상의 테이블 연결

    15장. DAX 주제: 시간 인텔리전스
    __시간 인텔리전스 함수
    __비표준 캘린더
    __내장 시간 인텔리전스
    __연속 날짜 범위 사용
    __SAMEPERIODLASTYEAR() 함수
    __SAMEPERIODLASTYEAR()의 작동 방식
    __YTD 판매액 계산
    __회계 연도 연말 날짜 변경
    __기타 시간 인텔리전스 함수 연습
    __자신만의 시간 인텔리전스 함수
    ____개념 1: 필터 컨텍스트를 생각할 때 '테이블 전체'를 고려한다
    ____개념 2: MIN() 및 MAX()를 사용하는 방법을 알자
    __사용자 지정 시간 인텔리전스 함수
    __윤년 처리
    __ID 열 마무리
    __연간 이동 합계 사용하기 팁
    __처음 12달 데이터 처리
    __DAX 함수 탐색
    __기타 시간 인텔리전스 함수
    __무료 참고 자료 안내

    16장. DAX 주제: RELATED(), RELATEDTABLE()
    __RELATED()와 RELATEDTABLE() 사용 시기
    __RELATED() 함수
    __RELATEDTABLE() 함수

    17장. 기본 개념: 분리된 테이블
    __What-If 분석
    __작동 방식
    __새 테이블
    __새로운 슬라이서
    __새 측정값
    __모든 What-If 값을 한 번에 보기
    __SWITCH() 함수 복습
    __밴딩 사용
    __중간 계산된 열
    __변수 구문
    __주목해야 할 사항

    18장. 기본 개념: 다중 데이터 테이블

    19장. 기본 개념: 엑셀 및 큐브 수식에서 분석 사용
    __큐브 수식 사용
    __스스로 큐브 수식 작성하기
    __CUBEVALUE() 대 CUBEMEMBER()
    __CUBEMEMBER() 수식 작성

    20장. 엑셀로 기술 이전
    __파워 BI와 엑셀의 파워 피벗과의 차이점
    __모든 버전의 엑셀
    __엑셀 2013
    __엑셀 2010
    __엑셀 업그레이드
    __엑셀 2010
    __엑셀 2013/2016
    __파워 쿼리
    __엑셀 2010/2013
    __엑셀 2016
    __파워 BI에서 엑셀로 데이터 이동
    __엑셀에서 DAX 측정값 작성

    21장. DAX 여정의 다음 단계
    __3인 교육/학습
    __블로그
    __서적
    __온라인 교육
    __라이브 트레이닝
    __파워 쿼리

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    저자소개

    맷 앨링턴(Matt Allington) [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
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    마이크로소프트 MVP, Excelerator BI Pty Ltd의 창업자이자 수석 컨설턴트로, 25년간 코카콜라의 영업 및 IT 분야에서 데이터를 분석하거나 활용해본 경험이 있으며, 현재는 Power BI 관련 교육 및 컨설팅 서비스를 제공하고 있다. 『Learn to Write DAX』(2017), 『Supercharge Excel』(2018)를 썼다.

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    서강대학교에서 경제학을 전공하고, KAIST 테크노경영대학원에서 MBA를 받았다. 삼성물산과 워너브러더스 한국지사 등을 거쳐, 현재는 중소기업에서 CFO로 재직 중이다. 현장에서의 데이터 분석 경험을 바탕으로 데이터 분석 및 시각화에 관심이 많다.

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