LuckyTemplates 증분 새로 고침: 정의 및 사용 방법

LuckyTemplates는 데이터를 사용하여 작업하는 비즈니스를 위한 유용한 도구로 발전했으며 증분 새로 고침은 데이터를 동적으로 업데이트하여 작업을 더 쉽게 만들 수 있는 LuckyTemplates의 핵심 기능입니다.

LuckyTemplates 증분 새로 고침은 사용자가 매번 전체 데이터 새로 고침을 수행하는 대신 점진적으로 데이터를 새로 고칠 수 있는 프로세스입니다. 데이터 새로 고침 속도를 크게 높이고 LuckyTemplates와 데이터 원본 간에 전송해야 하는 데이터 양을 줄일 수 있습니다.

이 문서에서는 전문가처럼 LuckyTemplates에서 증분 새로 고침을 설정하여 데이터 분석 워크플로를 보다 민첩하게 만들고 손끝에서 최신 데이터를 사용하여 실시간으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 하는 방법을 보여줍니다. .

갑시다!

목차

• LuckyTemplates 증분 새로 고침의 기초
  • 1. 파워 쿼리와 파워 BI
  • 2. 리프레시 정책
  • 3. 필터 로직
  • 4. 데이터 흐름
• LuckyTemplates에서 증분 새로 고침을 설정하는 방법
  • 1. 파라미터 관리
  • 2. RangeStart 및 RangeEnd 매개변수
  • 3. LuckyTemplates에서 증분 새로 고침 정책 구성
• LuckyTemplates 증분 새로 고침을 사용하는 동안 데이터 및 필터로 작업하는 방법
  • 1. 날짜/시간 및 정수 데이터 유형
  • 2. 대리 키
  • 3. 맞춤 필터
• LuckyTemplates에서 증분 새로 고침을 사용하는 동안 성능 및 효율성을 개선하는 방법
  • 1. 파티션과 쿼리 폴딩
  • 2. 대용량 데이터 세트 저장 형식
  • 3. 자원 소비 최적화
• 다른 데이터 소스에 증분 새로 고침 사용
  • 1. SQL 데이터베이스
  • 2. DirectQuery 및 데이터 가져오기 모드
  • 3. 데이터 웨어하우스
• 증분 새로 고침을 사용하기 위한 3가지 고급 기술 및 팁
  • 1. 실시간 데이터 및 새로 고침
  • 2. DataView의 날짜/시간을 정수로 변환
• 마지막 생각들

LuckyTemplates 증분 새로 고침의 기초

LuckyTemplates 증분 새로 고침은 매우 편리한 도구이며 보고서 및 대시보드의 효율적인 데이터 새로 고침 프로세스에 활용하려면 기본 사항을 이해하는 것이 필수적입니다.

이러한 기본 사항에는 다음이 포함됩니다.

1. 파워 쿼리와 파워 BI

증분 새로 고침은 새롭거나 업데이트된 데이터 모델만 로드하여 데이터 새로 고침 프로세스의 효율성을 개선할 수 있는 LuckyTemplates의 기능입니다.

예약된 대/소문자 구분 이름 RangeStart 및 RangeEnd 와 함께 파워 쿼리 날짜/시간 매개 변수를 사용하면 테이블 데이터를 필터링하고 증분 범위를 기준으로 동적으로 분할하여 자주 새로 고치는 데이터와 자주 새로 고치지 않는 데이터를 구분할 수 있습니다.

2. 리프레시 정책

증분 새로 고침 프로세스 구현에 관심이 있는 경우 다음 단계를 따르십시오.

• LuckyTemplates 데스크톱에서 사용자 지정 필터가 적용된 테이블을 선택합니다.

• 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 상황에 맞는 메뉴에서 증분 새로 고침 옵션을 선택합니다.

• 열리는 증분 새로 고침 창에서 다양한 옵션을 설정하고 정책을 정의할 수 있습니다.

LuckyTemplates Desktop 에서 정의한 정책은 LuckyTemplates 서비스에 적용됩니다.

3. 필터 로직

증분 새로 고침에 사용되는 필터 논리는 날짜 범위를 기반으로 합니다. 필터 논리를 정의할 때 다음 요소를 고려해야 합니다.

• 데이터 원본의 기록 데이터 보존 정책에 유의하세요.

• 데이터 원본이 쿼리 접기 및 증분 새로 고침을 지원하는지 확인합니다.

• 로드 시간을 최소화하기 위해 데이터 테이블의 최적 범위를 결정하십시오.

4. 데이터 흐름

데이터 흐름과 함께 증분 새로 고침을 사용하려면 몇 가지 추가 고려 사항이 필요합니다.

• 첫째, 데이터 흐름은 프리미엄 용량이 있는 작업 영역에 상주해야 합니다.

• 둘째, Power Apps의 증분 새로 고침에는 Power Apps 앱별 또는 사용자별 계획이 필요합니다.

• 마지막으로 데이터 흐름은 Azure Data Lake Storage를 대상으로 사용해야 합니다.

LuckyTemplates의 증분 새로 고침은 시간을 절약하고 데이터 업데이트의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

이제 LuckyTemplates 증분 새로 고침의 기본 사항을 다루었으므로 다음 섹션에서 LuckyTemplates에서 증분 새로 고침을 설정하는 방법에 대한 자세한 설명을 살펴보겠습니다. 

LuckyTemplates에서 증분 새로 고침을 설정하는 방법

LuckyTemplates에서 증분 새로 고침을 설정하는 것은 간단한 프로세스입니다. Power Query 편집기에서 기능을 활성화한 다음 새로 고칠 테이블을 지정하고 마지막으로 저장소 및 새로 고침 정책을 정의합니다.

다음은 LuckyTemplates 증분 새로 고침을 설정하는 방법에 대한 자세한 가이드입니다.

1. 파라미터 관리

LuckyTemplates에서 증분 새로 고침을 설정하려면 먼저 파워 쿼리를 사용하여 날짜/시간 매개 변수를 만들어야 합니다. 이러한 매개변수는 점진적으로 새로 고칠 데이터 범위를 정의하는 데 도움이 됩니다.

• 데이터 변환을 클릭하여 LuckyTemplates Desktop에서 Power Query 편집기를 엽니다 .

• 매개변수 관리로 이동하여 새 매개변수를 클릭합니다.

2. RangeStart 및 RangeEnd 매개변수

원하는 증분 범위에서 성공적인 증분 새로 고침을 위해 예약된 대/소문자 구분 이름을 사용하여 다음 두 개의 파워 쿼리 날짜/시간 매개 변수를 만들어야 합니다.

• RangeStart : 이 매개 변수는 증분 새로 고침에 포함하려는 데이터 범위의 시작 날짜를 나타냅니다.

  

• RangeEnd : 이 파라미터는 증분 새로 고침을 위한 데이터 범위의 종료 날짜를 나타냅니다.

  

이러한 매개변수가 생성되면 이제 데이터 세트에 날짜 범위 필터를 적용할 수 있습니다.

3. LuckyTemplates에서 증분 새로 고침 정책 구성

RangeStart 및 RangeEnd 매개변수가 모두 설정되면 증분 새로 고침 정책을 구성할 수 있습니다.

• LuckyTemplates Desktop에서 원하는 테이블을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 증분 새로 고침을 선택합니다.

• 증분 새로 고침 설정 창에서 이 테이블 증분 새로 고침 슬라이더를 켭니다.

• 다음을 정의하여 스토리지 정책을 설정합니다.

  • LuckyTemplates 서비스에 데이터를 저장하는 일/년 수입니다.

  • 증분 새로 고침 빈도를 결정하는 새로 고침 정책.

• 정책을 구성한 후 모두 적용을 클릭하여 설정을 저장합니다.

  

다음 단계에 따라 LuckyTemplates에서 증분 새로 고침을 설정하고 대규모 데이터 세트에 대한 새로 고침 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 그렇게 간단합니다!

이제 이를 다루었으므로 다음 섹션에서 LuckyTemplates 증분 새로 고침을 사용하는 동안 데이터 및 필터로 작업할 수 있는 방법을 살펴봅니다.

LuckyTemplates 증분 새로 고침을 사용하는 동안 데이터 및 필터로 작업하는 방법

자주 변경되지 않는 대규모 데이터 세트가 있지만 최신 데이터를 정기적으로 확인하려는 경우 LuckyTemplates에서 데이터 및 필터로 작업하는 방법을 아는 것이 유용합니다.

방법은 다음과 같습니다.

1. 날짜/시간 및 정수 데이터 유형

LuckyTemplates의 증분 새로 고침으로 작업할 때 날짜/시간 및 정수 데이터 형식에서 작동하는 다양한 필터를 이해하는 것이 중요합니다.

예약된 대소문자 구분 이름 RangeStart 및 RangeEnd와 함께 날짜/시간 매개변수를 사용하면 날짜를 기반으로 테이블 데이터를 효과적으로 필터링할 수 있습니다.

예를 들어 2005년 이후의 데이터가 포함된 팩트 테이블에서 증분 새로 고침을 설정하여 지난 10년만 유지하고 2010년 이전의 데이터는 필터링할 수 있습니다.

정수 데이터 유형의 경우 사용자 지정 필터를 설정하여 증분 새로 고침을 관리할 수 있습니다. 이렇게 하면 업데이트가 많이 필요하지 않은 데이터에서 자주 새로 고쳐야 하는 데이터를 분할하고 분리하는 데 도움이 됩니다.

2. 대리 키

대리 키는 LuckyTemplates에서 증분 새로 고침으로 작업할 때 중요한 역할을 합니다. 이러한 고유 키는 테이블 데이터를 관리하고 제어하는 ​​데 도움이 됩니다.

구성 프로세스 중에 대리 키를 사용하면 기본 키가 변경되지 않도록 하면서 데이터의 변경 사항이나 업데이트를 쉽게 추적할 수 있습니다.

이를 통해 데이터 무결성을 유지하면서 효율적이고 효과적인 증분 새로 고침이 가능합니다.

3. 맞춤 필터

날짜/시간 및 정수 데이터 유형 외에도 증분 새로 고침에서 사용자 지정 필터를 만들고 활용할 수도 있습니다. 사용자 지정 필터는 특정 요구 사항이나 기준에 따라 데이터를 더 잘 관리하고 분할하는 데 도움이 됩니다.

다음은 사용자 지정 필터를 만드는 단계별 가이드입니다.

1. 팩트 테이블을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 증분 새로 고침 구성에 필요한 필드를 채웁니다.

2. 이름이 RangeStart 및 RangeEnd인 날짜/시간 데이터 유형의 매개변수 두 개를 생성합니다. 각 매개변수의 기본값을 설정합니다.

3. 쿼리 또는 데이터 처리 단계에서 사용자 지정 필터 기능을 구현하여 특정 요구 사항에 따라 데이터를 필터링합니다.

사용자 지정 필터를 사용하면 LuckyTemplates 솔루션에서 데이터를 효율적으로 구성하고 관리하여 최적의 성능과 유용성을 보장할 수 있습니다.

함정에 빠지거나 전반적인 경험을 방해할 수 있는 문제에 직면하지 않도록 증분 새로 고침 설정에 유의하십시오.

LuckyTemplates에서 데이터 및 필터로 작업하는 방법을 이해한 후 다음 섹션에서 증분 새로 고침을 활용하여 보고서 및 대시보드의 성능과 효율성을 향상할 수 있는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

LuckyTemplates에서 증분 새로 고침을 사용하는 동안 성능 및 효율성을 개선하는 방법

LuckyTemplates에서 증분 새로 고침을 사용하면서 성능과 효율성을 개선하는 다양한 방법이 있습니다. 아래에서 그 중 일부를 살펴보겠습니다.

1. 파티션과 쿼리 폴딩

LuckyTemplates에서 증분 새로 고침을 구성하면 테이블이 자동으로 분할됩니다. 한 파티션에는 자주 새로 고쳐야 하는 데이터가 포함되어 있고 다른 파티션에는 변경되지 않는 행이 포함되어 있습니다.

이렇게 하면 새로 고침 프로세스의 성능과 효율성이 향상됩니다. 쿼리 폴딩도 이 프로세스에서 역할을 합니다. 쿼리의 여러 단계를 단일 데이터베이스 쿼리로 결합하여 보고서 업데이트에 필요한 처리량과 시간을 줄입니다.

2. 대용량 데이터 세트 저장 형식

LuckyTemplates Premium을 사용하면 Columnstore 및 집계와 같은 저장소 형식을 사용하여 대규모 데이터 세트를 보다 효율적으로 사용할 수 있습니다.

많은 양의 데이터를 처리할 때 이러한 저장소 형식은 새로 고침 성능을 가속화하고 보고서와 더 빠르게 상호 작용할 수 있도록 합니다.

• Columnstore : 이 형식은 열 스토리지 및 압축 기능으로 인해 읽기 집약적 쿼리의 성능을 향상시킵니다.

• Aggregations : 이 기능은 집계된 테이블에서 많은 쿼리에 응답할 수 있도록 하여 큰 팩트 테이블에 액세스할 필요성을 줄여 성능을 향상시킵니다.

LuckyTemplates Premium으로 작업하는 동안 이러한 스토리지 형식을 사용하면 대규모 LuckyTemplates 데이터 세트를 보다 효율적으로 관리할 수 있습니다.

3. 자원 소비 최적화

리소스 소비 모니터링 및 최적화는 LuckyTemplates 시스템의 성능을 유지하는 데 중요합니다. 이를 수행할 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

• 메모리 사용량 추적 : 데이터 세트 새로 고침 작업 중에 PeakMemory 지표를 분석하여 소비된 최대 메모리를 파악합니다. 이 값을 모니터링하면 병목 현상을 식별하고 메모리 사용을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

• CPU 사용량 모니터링 : 모든 쿼리에 대해 파워 쿼리 엔진이 소비한 총 CPU 시간을 나타내는 MashupCPUTime을 주시하십시오. 이 통찰력을 통해 쿼리를 최적화하고 사용량을 최소화할 수 있습니다.

위에서 설명한 사항을 구현하고 분할, 쿼리 폴딩, 대규모 데이터 세트 저장소 형식과 같은 LuckyTemplates 기능을 활용하여 LuckyTemplates 시스템의 전반적인 성능과 효율성을 향상할 수 있습니다 .

다음으로 다양한 소스를 사용하여 증분 새로 고침을 구성하는 방법을 살펴보겠습니다.

다른 데이터 소스에 증분 새로 고침 사용

SQL 데이터베이스 , DirectQuery 및 가져오기 데이터 모드, 데이��� 웨어하우스 를 비롯한 다양한 데이터 원본과 함께 LuckyTemplates 증분 새로 고침을 사용할 수 있습니다 .

다음은 LuckyTemplates로 가져올 데이터 원본을 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 사항입니다.

1. SQL 데이터베이스

SQL 데이터베이스를 데이터 소스로 사용하는 경우 다음을 기억하십시오.

• 예약된 대/소문자 구분 이름(RangeStart 및 RangeEnd)을 사용하여 파워 쿼리 날짜/시간 매개 변수를 만듭니다.

• 이러한 매개변수를 사용하여 데이터에 필터를 적용하여 자주 새로 고치는 데이터와 자주 새로 고치지 않는 데이터를 분리하십시오.

• LuckyTemplates 서비스에 게시하기 전에 LuckyTemplates Desktop에서 증분 새로 고침 정책을 정의합니다.

증분 새로 고침은 LuckyTemplates Pro, LuckyTemplates Embedded 데이터 세트 및 Premium 사용자별 계획 환경에서만 지원됩니다.

2. DirectQuery 및 데이터 가져오기 모드

LuckyTemplates는 DirectQuery 및 데이터 가져오기의 두 가지 데이터 액세스 모드를 제공합니다 .

이러한 모드에서 증분 새로 고침을 사용하면 다음이 포함됩니다.

• DirectQuery : 직접 쿼리 모드에서는 실시간으로 데이터 원본에서 데이터를 쿼리합니다. 즉, LuckyTemplates 데이터 세트로 데이터를 가져오지 않습니다. LuckyTemplates Premium, LuckyTemplates Embedded 데이터 세트 또는 Premium 사용자 플랜이 있는 경우에만 직접 쿼리로 증분 새로 고침을 사용할 수 있습니다.

• 데이터 가져오기 : 이 모드에서는 데이터를 LuckyTemplates 데이터 세트로 가져온 다음 가져온 데이터로 작업할 수 있습니다. 데이터 가져오기 모드와 함께 증분 새로 고침을 사용하려면 RangeStart 및 RangeEnd 매개 변수를 구성하고 필터를 적용하고 증분 새로 고침 정책을 정의합니다.

3. 데이터 웨어하우스

데이터 웨어하우스에서 증분 새로 고침을 사용하는 것은 SQL 데이터베이스를 사용하는 것과 비슷합니다. LuckyTemplates 서비스에 데이터 세트를 게시하기 전에 동일한 단계에 따라 RangeStart 및 RangeEnd 매개 변수를 만들고, 필터를 적용하여 새로 고침 빈도를 기반으로 데이터를 분리하고, 증분 새로 고침 정책을 정의합니다.

LuckyTemplates 환경의 데이터 액세스 모드 및 다양한 데이터 원본에서 증분 새로 고침을 적절하게 활용하기 위한 제한 사항을 이해해야 합니다.

적절하게 구성된 증분 새로 고침은 데이터 스토리지 효율성을 개선하고 LuckyTemplates 보고서에 최신 정보를 사용할 수 있도록 보장할 수 있습니다.

다양한 데이터 원본에서 증분 새로 고침을 사용하는 방법을 살펴보았으므로 다음 섹션에서 LuckyTemplates 증분 새로 고침을 사용할 때의 고급 팁과 요령을 살펴보겠습니다.

이러한 팁과 요령은 데이터를 최대한 활용하고 증분 새로 고침을 올바르게 사용하고 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

증분 새로 고침을 사용하기 위한 3가지 고급 기술 및 팁

데이터 모델에서 LuckyTemplates 증분 새로 고침을 성공적으로 배포하고 최적화할 수 있는 고급 팁과 기술이 아래에 나열되어 있습니다.

1. 실시간 데이터 및 새로 고침

LuckyTemplates로 작업할 때 최적의 성능을 위해 증분 새로 고침 및 실시간 데이터를 효율적으로 구성하는 것이 중요합니다.

증분 새로 고침을 사용하면 전체 데이터 세트 대신 새 데이터 또는 수정된 데이터를 구체적으로 새로 고칠 수 있습니다. 실시간 데이터와 함께 사용하면 보고서를 최신 정보로 효율적으로 업데이트할 수 있습니다.

이러한 기능을 활용하려면 XMLA 엔드포인트를 통해 LuckyTemplates Desktop 또는 TMSL(Tabular Model Scripting Language) 또는 TOM(Tabular Object Model)과 같은 도구를 통해 구성합니다.

2. DataView의 날짜/시간을 정수로 변환

날짜/시간 값을 정수로 변환하면 더 쉽게 데이터 작업을 수행하고 새로 고침 효율성을 최적화할 수 있습니다. 파워 쿼리에서 날짜/시간을 정수로 변환하는 단계는 다음과 같습니다.

1. LuckyTemplates에서 파워 쿼리 편집기를 엽니다.

2. 날짜/시간 값이 포함된 열을 선택합니다.

3. 변환 탭으로 이동하여 데이터 유형을 클릭하십시오.

4. 새 데이터 유형으로 정수를 선택하십시오.

이 변환은 증분 새로 고침 중에 데이터 처리에 대한 부담을 줄임으로써 성능을 향상시킵니다.

3. 완료일만 새로 고침

증분 새로 고침 정책을 구성할 때 불필요한 데이터 처리를 방지하고 보고서의 로드 시간을 줄이기 때문에 하루를 완전히 새로 고치는 것이 중요합니다.

이를 달성하려면 다음 단계를 따르십시오.

1. LuckyTemplates Desktop에서 테이블을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 증분 새로 고침을 선택합니다.

2. 증분 새로 고침 창에서 Date_IS_AFTER = Date.IsAfterOrEqual([Date], DateTimeZone.SwitchZone(DateTime.LocalNow(), -TimeZoneOffset))와 같은 필터를 정의합니다.

3. 완전한 일수만 사용하도록 ' rangeStart ' 및 ' rangeEnd ' 매개변수를 구성하십시오. 예를 들어 ' rangeEnd '를 전날 날짜로 설정합니다.

이러한 고급 기술과 팁을 적용하면 LuckyTemplates 워크플로에서 효율적인 데이터 세트 관리, 보고서 생성 및 향상된 성능을 보장할 수 있습니다.

마지막 생각들

그리고 우리는 그것을 가지고 있습니다! LuckyTemplates 증분 새로 고침의 수수께끼를 풀었습니다. 단순한 기술 전문 용어가 아니라 엄청난 시간과 리소스를 절약하면서 방대한 데이터 세트를 쉽게 처리할 수 있는 게임 체인저입니다.

LuckyTemplates 사용자는 증분 새로 고침 기능을 통해 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. Microsoft의 인기 있는 비즈니스 인텔리전스 도구의 이 고급 기능은 데이터 세트 내에서 새 데이터 또는 변경된 데이터만 새로 고쳐서 리소스와 시간을 절약합니다.

계속해서 사용해 보고 데이터 업데이트에 효율성을 가져오는 방법을 경험해 보십시오. 데이터의 세계에서 최신 정보를 유지하는 것이 앞서가는 것임을 기억하십시오!

LuckyTemplates에 대해 자세히 알아보려면 아래 비디오를 시청할 수 있습니다.