Why Microsoft Data Modeling & Power BI ?

아젠다

Microsoft Data Modeling & Power BI 구축 사례Ⅲ

Microsoft Data Modeling & Power BI 소개Ⅰ

Microsoft Data Modeling & Power BI 적용및프로젝트방법론Ⅱ

메이븐 클라우드 서비스 소개Ⅳ

Microsoft Data Modeling & Power BI 소개

Microsoft Data Modeling & Power BI 소개

Microsoft Data Modeling & Power BI 소개

Microsoft Data & BI는 데이터 취합(ETL) 및 가공, 저장(Storage), 탐색적 분석(Analysis)을 통한 데이터 모델링(Data

Modeling)부터데이터시각화(BI)리포트생성까지 End-to-end의Microsoft Big Data Platform기반의분석환경을제공합니다.

Microsoft Azure Platform (Cloud)

Microsoft Data & BI는 데이터 모델링(Data Modeling)부터 데이터시각화(BI)까지 클라우드(Cloud)와 온프레미스

(On-Premise)모두동일한환경을제공하는유일한하이브리드(Hybrid) BI솔루션으로써사용자환경에최적화된서비스를제공합니다.

Microsoft Data Modeling & Power BI 환경

데이터 모델링(Data Modeling) Power BI

Microsoft SQL Platform (On-Premise)

데이터 모델링(Data Modeling) Power BI

Microsoft Data & BI는 마이크로소프트 클라우드 애저(Azure)기반 Microsoft Big Data End to End의 분석 환경에

서 KPI 표준 BI 구성을 위한 IT 개발자용 BI 뿐만 아니라 일반 사용자가 직접 분석 할 수 있는 Excel BI를 함께 제공합니다.

원천 데이터(Data Source)

데이터 저장(Storage)

데이터 분석(Analysis)

데이터 모델링(Data Modeling)

데이터 시각화(Power BI)

Microsoft Data Modeling & Power BI 아키텍처

데이터 취합(ETL)

Microsoft Data Platform

… …

SSIS(MS SQL)/Data Factory(Azure)는 마이크로소프트에서 제공하는 ETL (Extract – Transformation –Load) 툴 중 하나로 엔터프라이즈 수준의 데이터 통합 및 데이터 변환 그리고 빌드하는 플랫폼으로써Power BI 보고서에 필요한 데이터 테이블과 칼럼을 최적화 시켜 읽어 들여야 하는 데이터를 최소화합니다.

SSAS(MS SQL)/Azure Analysis Service(Azure)는 마이크로소프트에서 제공하는 데이터 분석(Analysis) 툴중 하나로 SSIS에서 추출한 데이터의 기준정보(Dimension)와 트랜잭션 정보(Facts)를 Tabular 또는OLAP(ROLAP, MOLAP, HOPLAP)으로 데이터 연결정보(Data Cube)를 생성하고 이를 이용해 다차원 분석에최적화된 데이터를 제공합니다.

AI & ML(Artificial Intelligence & Machine Learning)은 마이크로소프트에서 제공하는 예측 분석 툴로써 데이터를 기반으로 인공지능과 기계 학습을 통해 알고리즘 및 학습 모델을 추출해 미래 상황을 예측할수 있는 서비스로 데이터를 통한 예측 분석을 가능케해 미래에 대한 인사이트를 제공합니다.

Power BI는 마이크로소프트에서 제공하는 데이터 시각화 툴로써 DB 또는 파일에 저장되어 있는 데이터를 연결 및 수집하여 사용자가 직접 분석 및 시각화 할 수 있으며 Office 365 기반 분석 보고서 작성과Teams 및 SharePoint와 연계한 효율적 보고서 공유 환경을 제공합니다.

Microsoft ETL / Analysis / AI & ML / Power BI 소개

DataModeling

PowerBI

DataModeling

Microsoft Power BI는 End-to-end의 Microsoft Big Data Platform 기반 분석 환경을 제공하는 BI 솔루션으

로써 정형 데이터 및 비정형 데이터의 성격에 따라 최적의 데이터 분석 서비스를 제공합니다.

Microsoft Power BI 분석 서비스

Azure Cosmos DB

Azure SQL Database

Azure Database for MySQL

Azure Database for PostgreSQL

Virtual Machines의SQL Server

SQL Data Warehouse

Azure Database Migration Service

Azure Cache for Redis

Table Storage

Azure Database for MariaDB

SQL Data Warehouse

Azure Databricks

HDInsight

Data Factory

머신 러닝

Stream Analytics

Data Lake Analytics

Azure Analysis Services

Event Hubs

Azure Data Explorer

Bot Service

Azure Search

Bing Autosuggest

Cognitive Services

Computer Vision API

Content Moderator

Custom Speech PREVIEW

Custom Vision

Data Science Virtual Machines

Face

Machine Learning 서비스

Machine Learning Studio

Microsoft Genomics

Translator Speech

Personalizer PREVIEW

Video Indexer

Form RecognizerPREVIEW

Speech to Text

QnA Maker

And More …

Microsoft Power BI는 사용자에게 가장 친숙한 Office 사용 환경과 Excel BI 보고서 개발 환경을 제공하여 사용

자가 직접 개발이 가능한 셀프 서비스 BI이며, 마이크로소프트 Azure, SQL과 통합 된 모델링 환경을 통해 70여개의 원천 데이터 모델링을 지원합니다.

Microsoft Power BI 지원 환경

Microsoft Power BI의 사용 환경은 Power BI 포털 뿐만 아니라 Office 365의 쉐어포인트(SharePoint), 팀스

(Teams)등플랫폼의연동과안드로이드, IOS 등모바일앱환경을제공하여장소에구애없는사용자환경을지원합니다.

Microsoft Power BI 지원 환경 _ 사용 환경

Microsoft Power BI의 개발 환경은 Excel BI 기반의 Power Query/Pivot/Map/View 등의 사용자에게 가장 친숙한

개발환경과 R script, Python, DAX등전문통계언어환경및 100여개의시각화그래프(CustomGallery)제공합니다

Microsoft Power BI 지원 환경 _ 개발 환경

Microsoft Power BI의모델링환경은 Azure및 SQL플랫폼에서지원하는 ETL(SSIS/Data Factory)기능으로 70여개원천데

이터의손쉬운연계, Analysis(SSAS/Azure Analysis Service)기능을 통한 MOLAP, Tabular 등 다중 모델링언어를제공합니다.

Microsoft Power BI 지원 환경 _ 모델링 환경

Microsoft Power BI 도입 효과

Microsoft Power BI는 셀프 서비스 BI로써 도입 후 생산성 향상 및 데이터 시각화를 통한 직관적 분석을

가능하게 하고 데이터 정합성 확보, 보고서 표준화 정립, 보안 강화를 통한 데이터 관리의 효율을 증대시킵니다.

Microsoft Power BI vs. The Others

Microsoft Power BI는 AI & ML 등 고급 분석에 대한 지속적인 투자 이루어지고 있으며 셀프 서비스 BI로써

사용자 생산성 극대화와 월 단위 업그레이드로 변화하는 업무 환경에 최적화된 서비스를 제공합니다.

확장성BI on Big Data Platform (ETL - Storage – Analysis - BI)

BI Only

ETL 기능SQL Server Integration Service(SSIS) (On-Premise)

Azure Data Factory (Cloud)없음

Analysis 기능SQL Server Analysis Service(SSAS) (On-Premise)

Azure Analysis Service (Cloud)없음

비용낮음

(Office 365 또는 SQL SA 계약 시 무료)

높음(별도 라이선스 투자 필요)

사용자 환경Excel Based

(사용자 친숙도 ↑/ 별도 교육 및 유지보수 비용↓)

Non-Excel Based (사용자 친숙도 ↓/ 별도 교육 및 유지보수 비용↑)

업그레이드 지원Monthly

(변화하는 업무 환경에 최적화 용이)

Yearly (변화하는 업무 환경에 최적화 지연)

투자Natural Language, Quick Insights, Image Recognition,

Text Analytics, Key Driver Analysis, …Limited Support

AI & ML 지원AI & ML Supported on Cloud

(Microsoft Azure)Limited Support

Microsoft Power BI는 가트너(Gartner) 및 해외 유명 전문 기관 평가에서 비즈니스 통찰력 강화를 위한 솔루

션으로써 실행 능력과 비전 로드맵의 완벽성을 인정받아 매년 BI 제품군의 시장 리더로 높은 평가를 받고 있습니다.

Microsoft Power BI 외부 전문기관 평가

Microsoft Data Modeling& Power BI 적용 및 프로젝트 방법론

Microsoft Data Modeling & Power BI

적용 및 프로젝트 방법론

Microsoft Power BI 적용 모델

Microsoft Azure Platform (Cloud) ↔ (On-Premise) Microsoft SQL Platform

데이터 모델링(Data Modeling) Power BI

Data Modeling & Power BI

Microsoft Power BI 적용 모델 상세

BI 출력

프로젝트 규모에 따른 시스템 연계 예제

BI 출력

장∙단점

BI 출력

장∙단점장∙단점

Power BI 프로젝트 방법론

Power BI 프로젝트 방법론은 현업 보고서 담당자가 개발의 주체가 되는 업무 부분 보고서와 전사적 차원으로

전사 BI 담당자가 개발 주체가 되는 기업 성과 보고서로 나뉘어 해당 개발 목적에 따른 차별화된 방법론을 적용합니다.

업무 부분 보고서 개발 (Business Self BI)

업무 부문 보고서 개발 방법론은 각 현업 보고서 담당자가 주요 개발 업무를 주체적 수행하며 기 구축된 DW 등의정제된 데이터 활용 외에 비표준, 비정형 데이터 원천에 대한 정제 및 표준화 작업을 아래의 단계에 따라 수행합니다.

기업 성과 보고서 개발 (Corporate BI)

기업 성과 보고서 개발 방법론은 전사 BI 관리 담당자가 개발 프로젝트를 주체적 수행하며 전사적 사업 현황 보고서 개발 시 적용되며 사업부, 부서 등 각각의 업무 수행 단위별 지표를 통합 보고서(KPI)로 개발을 수행합니다.

Microsoft Data Modeling & Power BI 구축 사례

Microsoft Data Modeling & Power BI 구축 사례

Microsoft Data Modeling& Power BI 업무별 구축 사례

• 구매원가관리 분석

• 협력업체관리 분석

• 자재수급계획 분석

• 원자재 조달관리 분석

• 재고관리계획 분석

• 자재 입출고 현황 분석

• 판매/매출 실적 분석

• 팀별/영업담당자별실적분석

• 채널 및 브랜드 판매 분석

• 리테일 판매 분석

• 기간별 판매 추이 분석

• A/S 서비스 분석

• 서비스별 비용분석

• 매출원가 분석

• 판매관리비 분석

• 예산대비 매출 분석

• 전표상세현황 분석

• 손익분석

• 일일 생산 진행 현황 분석

• 일일 반입 현황 분석

• 공정별 생산 현황 분석

• 사업장 별 생산 현황 분석

• 제조 수율 차이 분석

• 항목별 수주/출고 현황 분석

• 온라인매체별광고효과트렌드분석

• 마케팅이벤트고객유입트렌드분석

• 온오프라인채널별매출트렌드분석

• 구분(연령/성별/지역)고객선호분석

• 시장 점유율 분석

• 채널별 구매 객단가 분석

• 전력 사용량 통계 분석

• 인구 추이 변화 분석

• 주택건설및보급률추이변화분석

• 대중교통 만족도 조사 분석

• 대중교통별 이용 현황 분석

• 항공노선별 수송 통계 분석

Microsoft Data Modeling& Power BI 레퍼런스 소개

Ⅲ

Microsoft Data & BI 구축 성공 사례-벤츠

Microsoft Data & BI 구축 성공 사례-벤츠파이낸셜서비스

Microsoft Data & BI 구축 성공 사례-코카콜라

Microsoft Data & BI 구축 성공 사례-오비맥주

Microsoft Data & BI 구축 성공 사례-한국마이크로소프트

Microsoft Data & BI 구축 성공 사례-연세대학교의료원

Microsoft Data & BI 구축 성공 사례-연세우유

Microsoft Data & BI 구축 성공 사례-국립중앙박물관

Microsoft Data & BI 구축 성공 사례-한국타이어

Microsoft Data & BI 구축 성공 사례-불스원

Microsoft Data & BI 구축 성공 사례-SK 건설

Microsoft Data & BI 구축 성공 사례-한국스파이렉스사코

Microsoft Data & BI 구축 성공 사례-코미코

Microsoft Data & BI 구축 성공 사례-모델솔루션

마이크로소프트 BI 산업별 구축 레퍼런스

마이크로소프트 BI 글로벌 구축 레퍼런스

메이븐 클라우드 서비스 소개

메이븐 클라우드 서비스 소개

메이븐 클라우드 서비스 소개

라이선스 컨설팅

적용 및 유지보수

사용자 교육