왜 Power BI에 새 시각적 계산(Visual Calculation)이 등장했는가?
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# Power BI Visual Calculation - Why did the new Visual Calculation feature appear in Power BI
왜 Power BI에 새 시각적 계산(Visual Calculation)이 등장했을까요?
Power BI의 시각적 계산은 2024년 2월에 정식 출시된 기능으로, DAX(데이터 분석 식)를 복잡하게 작성하지 않고도 시각적 개체(그래프·테이블 등) 안에서 바로 계산을 할 수 있게 해 주는 기능인데요.
즉, 모델 단계에서 측정값을 만들 필요 없이 보고서 화면에서 즉시 계산을 적용할
수 있기 때문에 매우 유용한 기능입니다.
오늘은 Power BI 새 시각적 계산에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다.
1. 등장 배경
Power BI 사용자는 그동안 다음과 같은 불편을 반복적으로 겪어 왔습니다.
A. DAX 진입장벽
- DAX는 강력하지만 문법이 어렵다.
- 특히 CALCULATE, FILTER,
SAMEPERIODLASTYEAR 같은 고급 함수는 초보자가 접근하기 어렵다.
- 단순히 “증감률”이나
“누적 합계”를 구하려 해도 길고 복잡한 식을 작성해야
했다.
B. 재사용 필요 없는 계산도 모델 등록 필요
- 특정 그래프에서만 잠깐 필요한 계산(예: 순위, 차이, 누적합)을 만들더라도 측정값을 모델에 등록해야 했다.
- 보고서를 만드는 사람이 많아질수록 모델 안에 측정값이 쌓여 관리가 복잡해지고 성능에도 부담이 생겼다.
C. 분석가와 모델러 간의 니즈 차이
- BI 개발자/모델러는
“재사용 가능한 측정값”을 선호한다.
- 하지만 현업 분석가는 엑셀처럼 보이는 값끼리 바로 계산하길 원했다.
- 특히 즉석에서 가설을 테스트해야 할 때 모델 단위의 작업은 시간과 인력 부담이 컸다.
👉 이런
불편을 해소하기 위해 Power BI는 Post-aggregation
계산, 즉 시각화에 표시된 집계 결과를 직접 계산할 수 있는 기능을
도입하게 됩니다.
이를 통해 데이터 모델을 건드리지 않고도 빠른 분석을 가능하게 되었지요.
2. 새 시각적 계산의 핵심 특징
|
특징 |
설명 |
기존 DAX 대비 장점 |
|
비주얼 수준 계산 |
특정 차트나 테이블에 표시된 값끼리 직접 연산 |
모델에 측정값을 추가하지 않아도 된다 |
|
간단한 수식 문법 |
엑셀 수식과 비슷한 방식으로 계산 |
초보자도 쉽게 접근 가능 |
|
즉시 적용·즉시 결과 |
계산 후 즉시 시각화에 반영 |
분석 속도가 빠르다 |
|
모델 영향 없음 |
모델 성능·용량에 영향이 적다 |
관리 부담 감소 |
3. 주요 활용 사례
o
예: 막대그래프에서 “올해 대비 전년 매출 증감”을 바로 계산한다.
o
복잡한 DAX 없이 시각화에 보이는 합계
값으로 바로 계산할 수 있다.
② 임시(Ad-hoc) 분석
o
보고서를 배포하기 전, 분석가가 잠깐 필요한
“증가율, 차이, 누적합, 순위” 등을 빠르게 확인한다.
o
불필요한 측정값이 모델에 쌓이지 않아 모델을 깔끔하게 유지할 수 있다.
③ Excel 친화 사용자 지원
o
엑셀에 익숙한 사용자도 손쉽게 계산식을 적용할 수 있어 현업 사용자 진입장벽을 크게 낮춰준다.
④ 시각화
전용 지표
o
특정 차트에서만 필요한 “Top 3 합계”나 “상위 10% 평균”과 같은 지표를 모델 전체에 추가하지 않고도 만들 수 있다.
4. 주의할 점
- 재사용 불가: 새 시각적 계산은 해당
비주얼에만 적용됩니다.
여러 보고서·페이지·비주얼에서 반복
사용해야 한다면 여전히 DAX 측정값을 만드는 것을 추천 드립니다.
- 복잡한 로직 한계: 다중 필터링이나 고급
시간 지능(Time Intelligence) 같은 복잡한 로직은 DAX가 더 유연하다.
- 성능 고려: 대규모 데이터셋에서는 비주얼
수준 계산이 실시간으로 처리되므로 성능을 주기적으로 점검할 필요가 있다.
여러 보고서·페이지·비주얼에서 반복 사용해야 한다면 여전히 DAX 측정값을 만드는 것을 추천 드립니다.
5. 마무리
새 시각적 계산은 모델과 DAX의 틈을 메우는 “현업 친화형 계산 도구” 입니다.
데이터 모델을 건드리지 않고도 빠르게 인사이트를 얻어야 할 때 강력한 선택지가 되는데요.
특히나, 데이터 양이 방대하여 속도가 느릴때, 측정값을 새로 만들기가 부담스러울 경우, 그 안에서 쉽게 생성 가능하기 때문에 사용해 보시길 추천 드립니다.
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