흩어진 데이터에서 공통된 비즈니스 관점으로.
성장하는 기업이 시스템을 연결하고 지표를 정의하며, 더 나은 판단을 위한 보고 체계를 구축하도록 돕습니다.
Fabric 구축. Power BI 개발. AI를 위한 체계적인 데이터 거버넌스 기반.
상세 페이지, 기술 다이어그램, 문의 양식은 영어입니다. 선택 내용은 유지되며 수정할 수 있습니다.
Microsoft Fabric
OneLake연결된 데이터
의미 체계 모델합의된 정의
팀이 답해야 할 질문을 중심으로 설계한 Power BI 보고서.
더 명확한 답을 얻는 데 무엇이 걸림돌인가요?
해당하는 과제를 선택하고, 적절한 원본과 공통 정의, 보고 체계가 팀에 어떻게 도움이 되는지 확인하세요.
현재 상황에서 시작하세요
언제든 선택을 바꿀 수 있습니다. 기업 데이터를 입력할 필요가 없습니다.
먼저 적절한 데이터 원본을 연결하세요.
공통 보고 체계에는 신뢰할 수 있는 입력이 필요합니다. 시스템, 갱신 요구사항, 접근 제약을 검토하고 데이터 기반의 범위를 정합니다.
실적과 계획의 차이는 무엇 때문에 발생하나요?
- 01 / 원본ERP, 예산 및 운영 데이터
경영 관점에 필요한 레코드, 기간, 갱신 요구사항을 파악합니다.
- 02 / 정의성과에 대한 공통 정의
계정, 조직, 기간 및 차이 계산 방법을 합의합니다.
- 03 / 의사결정경영 보고
Power BI로 재무 성과에 영향을 미치는 요인을 살펴봅니다.
미리 정의된 서비스 패턴에 따른 예시 안내입니다. 재무 보고 살펴보기 →
적절한 기반을 세우고 모든 계층을 유용하게 만듭니다.
특정 개선부터 폭넓은 Fabric 구축까지, 기존 시스템과 사람, 의사결정에 맞춰 진행합니다.
연결과 정리
CRM, ERP, 앱, 파일을 거버넌스가 적용된 Fabric 기반에 통합합니다. 수집, 레이크하우스, 웨어하우스 패턴을 요구사항에 맞춰 선택합니다.
Fabric 구축 →의사결정에서 시작해 팀이 책임질 수 있는 시스템으로.
구축을 주도하거나 기존 BI, 데이터, IT 팀과 협업합니다. 기술 선택에 앞서 범위, 제약, 책임을 합의합니다.
접근 방식 살펴보기 →- 01
질문 이해하기
지원할 의사결정, 관련 시스템, 현재 한계를 정리합니다. 접근 권한, 갱신 요구사항, 기존 Power BI 자산을 검토합니다.
논의 사항: 우선순위, 범위, 첫 번째 유용한 활용 사례.
- 02
공통 기반 구축하기
필요한 데이터를 연결하고 사용자와 지표를 정의합니다. 합의한 업무 정의에 따라 보고서를 검증합니다.
논의 사항: 아키텍처, 정의, 권한, 검증.
- 03
책임 명확히 하기
운영팀과 배포, 문서화, 모니터링, 인수인계를 계획하고 변경 관리 방식을 합의합니다.
논의 사항: 책임, 운영, 다음 개선 단계.
새 플랫폼이 있다는 이유만으로 기존 시스템을 바꿀 필요는 없습니다. 유지하고 개선하고 연결할 부분을 평가합니다.
예시 의미 체계 데이터 계층 · 전체 아키텍처 살펴보기 ↗대시보드 뒤의 구조를 보세요.
유용한 보고서는 시각화만으로 완성되지 않습니다. 원본, 업무 정의, 권한의 연결과 신중한 아키텍처 선택이 필요한 지점을 확인하세요.
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