데이터 흐름 모범 사례

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Power BI 데이터 흐름은 엔터프라이즈 중심의 데이터 준비 솔루션이며 사용, 재사용 및 통합을 위해 준비된 데이터 에코시스템을 사용하도록 설정합니다. 이 문서에서는 데이터 흐름을 최대한 이해하고 사용하는 데 도움이 되는 문서 및 기타 정보에 대한 링크와 함께 모범 사례 목록을 제공합니다.

Power Platform 간 데이터 흐름

데이터 흐름은 Power Query, Microsoft Dynamics 365 및 기타 Microsoft 제품과 같은 다양한 Power Platform 기술에서 사용할 수 있습니다. Power Platform에서 데이터 흐름이 작동하는 방법에 대한 자세한 내용은 데이터 흐름이란을 참조하세요.

삭제한 데이터 흐름은 복구할 수 없습니다.

삭제한 데이터 흐름은 복구할 수 없지만, 이 구역에 설명된 다양한 방법으로 백업할 수 있습니다.

Power BI 작업 영역에서 Azure Storage 연결을 사용하도록 설정하면 데이터 흐름 정의와 스냅샷 복사본이 데이터 레이크에 자동으로 저장됩니다. 그러면 데이터 레이크에서 model.json 파일을 다운로드한 다음 Power BI로 다시 가져와 삭제하거나 수정한 데이터 흐름을 복구할 수 있습니다.

Power Automate 또는 Azure Logic Apps를 사용하여 데이터 흐름 정의를 JSON 파일로 내보낸 다음 SharePoint 또는 Azure Data Lake Gen2에 저장할 수 있습니다. 이러한 방법 중 하나를 사용하면 대체 파일 스토리지 옵션을 사용하여 데이터 흐름을 백업하고 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

데이터 흐름을 JSON 파일로 수동으로 내보내서 다른 작업 영역 또는 위치로 가져올 수도 있습니다. 데이터 흐름을 수동으로 내보내는 작업은 간단하고 빠르지만, 이 프로세스는 데이터 흐름을 백업할 때마다 수동으로 수행해야 합니다.

다음 표에서는 데이터 흐름을 만들거나 사용할 때의 모범 사례를 설명하는 문서에 대한 링크 모음을 제공합니다. 각 링크는 비즈니스 논리 개발, 복잡한 데이터 흐름 개발, 데이터 흐름 재사용 및 데이터 흐름으로 엔터프라이즈 규모를 달성하는 방법에 대한 정보를 포함합니다.

항목 지침 영역 문서 또는 콘텐츠에 대한 링크
파워 쿼리 데이터 랭글링 환경을 최대한 활용하기 위한 팁과 요령 Power Query 작업 시 모범 사례
컴퓨팅된 테이블 사용 데이터 흐름에서 컴퓨팅된 테이블을 사용하면 성능상의 이점이 있습니다. 컴퓨팅된 테이블 시나리오
복잡한 데이터 흐름 개발 대규모의 고성능 데이터 흐름을 개발하기 위한 패턴 복잡한 데이터 흐름 디자인 및 개발 모범 사례
데이터 흐름 다시 사용 패턴, 지침 및 사용 사례 환경 및 작업 영역에서 데이터 흐름 재사용 모범 사례
대규모 구현 엔터프라이즈 아키텍처를 보완하기 위한 대규모 사용 및 지침 데이터 흐름을 사용하여 차원 모델을 만드는 모범 사례
향상된 컴퓨팅 사용 잠재적으로 데이터 흐름 성능을 25배까지 향상 컴퓨팅 엔진을 사용하여 성능 개선
워크로드 설정 최적화 성능을 최대화할 수 있는 레버를 이해하여 데이터 흐름 인프라를 최대한 활용 Power BI Premium 데이터 흐름 워크로드 구성
테이블 조인 및 확장 성능이 향상된 조인 만들기 테이블 열을 확장할 때 Power Query 최적화
쿼리 폴딩 지침 원본 시스템을 사용하여 변환 속도 향상 Power Query 쿼리 폴딩
데이터 프로파일링 사용 열 품질, 배포 및 프로필 이해 데이터 프로파일링 도구 사용
오류 처리 구현 제안을 통해 탄력적으로 오류를 새로 고치는 강력한 데이터 흐름 개발 Power Query에서 오류 처리
오류 처리
스키마 뷰 사용 넓은 테이블로 작업하고 스키마 수준 작업을 수행할 때 제작 환경 개선 스키마 뷰
연결된 테이블 변환 재사용 및 참조 연결된 테이블을 사용하여 데이터 흐름 만들기
증분 새로 고침 최신 데이터 또는 변경된 데이터 로드 대 전체 다시 로드 데이터 흐름에서 증분 새로 고침 사용

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다음 문서에서는 데이터 흐름 및 Power BI에 관한 자세한 정보를 제공합니다.