모든 고품질 LuckyTemplates 솔루션의 4가지 요소 - LuckyTemplates 및 DAX를 마스터하기 위한 단계

고품질 LuckyTemplates 솔루션 만들기
데이터 모델링
M(파워 쿼리/PQL)
DAX(데이터 분석 식)
보고서 및 대시보드의 데이터 시각화
요약하자면

고품질 LuckyTemplates 솔루션 만들기

LuckyTemplates는 비즈니스 사용자 또는 해당 문제에 대한 모든 사람이 거의 모든 유형 또는 데이터 구조에 대한 고급 분석을 생성할 수 있는 훌륭한 도구 모음입니다. 그러나 LuckyTemplates를 사용하여 고품질, 확장 가능한 솔루션을 구축하려면 실제로 무엇이 필요합니까? 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

불행히도 플러그 앤 플레이 작업보다 조금 더 많은 것이 있습니다. 나에게 LuckyTemplates의 가장 좋은 점 중 하나는 몇 개월의 교육 및 훈련을 거치지 않고도 비교적 빠르게 시작할 수 있다는 사실입니다.

조직 내에서 LuckyTemplates를 사용하여 판도를 바꾸는 작업을 수행하려는 경우 이 네 가지 영역에서 실제로 기술을 익히는 데 시간을 투자해야 한다는 사실을 피할 수는 없습니다 .

데이터 모델링
M(파워 쿼리/PQL)
DAX(데이터 분석 식)
보고서 및 대시보드의 데이터 시각화

이 네 가지 '기둥'을 모두 진행하는 데 무엇이 필요한지 강조하기 위해 더 자세히 설명하겠습니다. 이 모든 개별 주제에 대해서만 쓰여진 책이 여러 권 있습니다. 그래서 그것들은 심오하고 때로는 상당히 기술적인 주제입니다. 현실은 우리가 데이터로 놀라운 일을 하고 싶어한다는 것입니다. 그리고 LuckyTemplates에서 그 일을 한다는 것은 이 네 가지 기둥을 이해하고 효과적으로 실행한다는 것을 의미합니다.

데이터 모델링

LuckyTemplates 내의 데이터 모델링은 이러한 테이블 간의 관계를 보여주는 연결을 사용하여 테이블 스키마를 빌드하는 방법을 이해하는 것입니다. '데이터 모델'을 구조화하는 방법에 따라 결국 보고서 및 대시보드에서 데이터를 분할하고 분류할 수 있는 방법이 결정됩니다.

많은 데이터는 날짜, 제품, 제품 범주, 고객, 판매, 마진, 이익 등과 같은 여러 열이 있는 대형 플랫 파일에서 시작됩니다. 데이터 모델의 아이디어는 가능한 한 데이터 세트 주변의 세부 정보를 분리하거나 세그먼트화하는 것입니다. . 예를 들어 날짜, 고객, 제품 및 판매는 모두 별도의 테이블이어야 하며 관계로 함께 연결되어야 합니다.

훨씬 더 효율적이고 데이터의 풍부함을 구축하는 능력이 훨씬 쉬워지기 때문에 이렇게 합니다. LuckyTemplates의 성능 측면에서도 큰 차이를 만듭니다.

예를 들어 500명의 클라이언트가 있지만 100만 행의 판매 테이블이 있다고 가정합니다. 고객을 '충성도' 프로필로 그룹화하려는 경우 500개의 행이 있는 테이블에 열을 만드는 것이 100만 행보다 훨씬 쉽습니다.

앞서 언급했듯이 이것은 전체 규모의 데이터 웨어하우스에서 비롯된 세부적인 주제이지만 훌륭한 솔루션을 효율적으로 유지하려는 LuckyTemplates 사용자를 위해 어디에서나 데이터의 각 세분화 수준을 별도의 테이블로 세그먼트화하는 데 집중합니다. 가능한. 보고서를 작성하려고 할 때 작업이 훨씬 쉬워지고 나중에 항목을 추가하는 것이 얼마나 확장 가능한지 놀랄 것입니다.

M(파워 쿼리/PQL)

LuckyTemplates의 ' 쿼리 편집기' 뒤에 있는 코딩 언어에 대한 공식적인 이름조차 현재 없기 때문에 다음 섹션을 무엇으로 불러야 할지 알기 어렵습니다 . 이전의 LuckyTemplates(excel 추가 기능) 내에서 'M'이라고 했으며, 파워 쿼리라고도 하며 최근에는 PQL이라는 이름을 보았습니다. SQL은 특히 LuckyTemplates가 빠르게 확장됨에 따라 시간이 지나면 그만큼 많이 사용될 수 있습니다.

어쨌든 'M'은 원본 데이터 소스에서 데이터를 가져온 다음 자동으로 정리하고 원하는 형식으로 조작할 수 있는 자동화 엔진입니다. 여기서 핵심은 자동화 부품입니다. 여러 개의 데이터 세트 또는 테이블을 데이터 모델로 자동으로 가져온 다음 원하는 형식으로 설정할 수 있다는 것은 정말 대단하고 엄청난 시간을 절약해 줍니다.

이것이 내가 확장성에 대해 반복해서 이야기할 때 의미하는 바입니다. 데이터를 올바른 형식으로 가져오는 데만 일주일에 4-8시간이 걸렸는데 이제 약 5초 만에 완료할 수 있다면 더 많은 분석 작업을 하거나 더 나은 보고서를 작성하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

데이터 볼륨이 날마다 계속 증가함에 따라 모든 데이터 세트를 정리하는 방법을 실제로 이해하는 것이 중요합니다. 'M'을 잘 배우면 약 5배 정도 출력이 올라가는 것을 볼 수 있습니다. 나는 개인적인 경험으로 이것을 자신있게 선언할 수 있습니다. Excel에서 서식 데이터를 연마하거나 올바르게 설정하기 위해 VBA 코드를 작성하던 시절을 생각하면 상처가 있습니다.

데이터 추출, 변환 및 로드가 LuckyTemplates의 쿼리 편집기 내에서 ' M' 코드를 사용하여 자동으로 발생하도록 설정할 수 있다면 이제 이 부분을 거의 완전히 건너뛸 수 있습니다 .

DAX(데이터 분석 식)

이제 DAX는 매우 훌륭하지만 일부 부분에서는 심각하게 복잡합니다. DAX를 시작하고 이것이 그리 나쁘지 않다고 생각한 다음 조금 더 고급에 도달한 다음 몇 시간 동안 정체될 것입니다. 훌륭한 작업을 수행하는 것이 더 쉬웠으면 좋겠지만 불행히도 DAX에는 더 많은 작업이 있습니다. 여기 저를 믿으세요. 이론을 배우고 연습하는 데 시간을 할애할 의향이 있다면 그것은 절대적으로 가치가 있습니다..많이!

또한 언급할 가치가 있는 한 가지는 DAX가 Microsoft의 데이터베이스 스택을 위아래로 움직이는 언어라는 것입니다. 따라서 언어 학습에 대한 투자로 실제로 SQL Server Analysis Services, PowerPivot 및 이제 LuckyTemplates를 포함한 세 가지 중요한 분석 기술을 사용하는 방법을 배우는 것입니다.

DAX가 Microsoft의 데이터 도구 내에서 핵심 데이터 언어가 될 것이 분명하므로 여기에 대한 투자는 확실히 도움이 될 것입니다.

언어를 매우 자세하게 다루는 양질의 책이 이미 있습니다. 초보자부터 고급까지. 제가 추천하는 교육자는 Rob Collie, Matt Allington 및 Italians(Marco Russo 및 Alberto Ferrari)입니다. 후자는 DAX에서 '성경'이라고 할 수 있는 것을 작성합니다. 그들의 책은 모두 Amazon에서 찾을 수 있으며 초급에서 고급 개념까지 잘 혼합되어 있습니다. LuckyTemplates를 배우고 사용할 때 이를 동반자로 유지하십시오. 그들은 매우 귀중합니다.

DAX와 Excel 수식의 가장 큰 차이점 중 하나는 수식 결과가 작동하는 환경을 평가할 수 없다면 수식 결과가 반환되는 내용을 파악하는 것이 불가능하지는 않더라도 매우 어렵다는 것입니다. 이 세 가지 환경; 평가(또는 초기) 컨텍스트, 필터 컨텍스트 및 행 컨텍스트.

이는 수식에 약간의 복잡성을 가져오지만 모델에 훨씬 더 많은 기능과 확장성을 제공하므로 매우 빠르게 발견할 수 있습니다.

보고서 및 대시보드의 데이터 시각화

비주얼이 매력적이지 않고 사용하기 쉽지 않다면 LuckyTemplates의 배후에서 수행하는 작업은 실제로 중요하지 않다고 말할 것입니다. 수많은 쇼케이스에 게시된 많은 보고서와 대시보드에서 보고 있는 퍼즐의 빠진 조각입니다.

즉, 개인의 취향이나 소비자의 취향과 많은 관련이 있습니다. 나는 꽤 자주 이 위치에 있는 자신을 발견한다. 내가 보기 좋아하는 것이 다른 사람에게는 직관적이지 않거나 충분히 요약되지 않을 수 있습니다.

그러나 지금 여기에서 가장 좋은 점은 변경하는 데 시간이 많이 걸리지 않는다는 것입니다. Excel에서 수백 번의 클릭으로 모든 것을 포맷한 다음 Powerpoint로 가져오는 데 사용되는 것은 이제 몇 번의 클릭입니다. LuckyTemplates는 시각적 개체에 대한 모든 노력을 수행합니다.

현재 LuckyTemplates의 중요한 단점 중 하나는 색상입니다. 색 구성표를 설정할 수 없습니다. 내 보기의 색상이 보고서와 프레젠테이션을 만들거나 깨뜨리기 때문에 Microsoft 팀은 가능한 한 빨리 이 작업을 수행해야 합니다. 원하는 색상을 얻을 수 없다는 것이 아니라 보고서의 모든 색상을 수동으로 변경해야 하는 보고서 작성 속도가 엄청나게 느려질 뿐입니다.

데이터 시각화가 핵심이며 제 생각에는 그 이면의 아키텍처만큼이나 중요합니다. 우리는 앞으로 이것에 많은 초점을 맞출 것입니다.

요약하자면

절약할 시간과 조직 전체에서 공유할 수 있는 이점을 모두 합산한다면 분석 플랫폼으로서의 LuckyTemplates는 전혀 생각할 필요가 없습니다. 네 가지 기둥은 생성하는 모든 데이터 모델의 핵심입니다. 시간이 지남에 따라 이러한 영역을 개선하면 모든 기업이 확실히 혜택을 볼 수 있는 뛰어난 품질의 솔루션을 만들 수 있습니다.

자세한 내용, 날짜 및 시간 및 등록은 여기에서 완료할 수 있습니다 –

모두 제일 좋다!