정보가 넘쳐나는 시대에 이 정보들을 어떻게 얻고 또 어떻게 활용할 수 있을까? 많은 데이터를 분석하여 데이터가 갖고 있는 정보를 얻고 활용해야 한다. 이 책은 파워 BI와 엑셀의 파워 피봇이라는 데이터 분석 도구를 사용해 데이터를 모델링에 관해 설명한다. 일상적인 업무에서 접하기 쉬운 예제를 통해 데이터 모델링의 기본 개념을 소개하고 있어서 초보자도 쉽게 활용할 수 있으며 데이터 모델링에 대한 감각을 얻을 수 있을 것이다.
알베르토 페라리 (지은이)의 말
파워 BI는 2015년 배포됐다. 최근 숫자를 좋아하는 사람들은 엑셀의 파워 피벗과 파워 BI를 모두 좋아한다고 말할 수 있다. 이 두 도구는 VentiPaq 데이터베이스 엔진과 DAX 언어 등 SQL Server Analysis Services에서 이어받은 많은 기능을 공유한다.
엑셀의 이전 버전에서 숫자에 대해 분석하는 것은 데이터 세트를 로드하고 칼럼을 계산하고 차트를 설계하는 계산식을 작성하는 일이었다. 워크북의 크기와 엑셀의 계산식 언어라는 제약 사항으로 인해 대량의 고속 처리를 위한 최선의 선택이 아니었다. 파워 BI와 파워 피벗의 새로운 엔진은 빠르게 발전했다. 이제 데이터베이스의 모든 기능과 멋진 언어(DAX)를 사용할 수 있다. 하지만 더 나은 기능에는 더 많은 책임이 뒤따른다. 새로운 도구를 제대로 활용하고 싶다면 더 많이 배워야 한다. 즉, 데이터 모델링의 기초를 배워야 한다.
데이터 모델링은 로켓 과학이 아니다. 데이터를 통한 분석에 관심이 있는 사람이라면 익혀야 하는 기본적인 스킬이다. 게다가 숫자를 좋아한다면 데이터 모델링도 좋아할 것이다. 그러므로 익혀야 하는 쉬운 스킬일 뿐만 아니라 믿을 수 없을 정도로 재미있다.
이 책은 일상에서 맞닥뜨릴 가능성이 높은 실용적인 예제를 통해 데이터 모델링의 기본 개념을 가르쳐준다. 복잡한 솔루션 설계를 위한 많은 어려운 결정을 상세히 설명하는 모델링 관련 복잡한 책을 쓰고 싶은 것이 아니다. 대신 컨설턴트로서 일상적인 업무에서 보게 되는 예제에 초점을 맞춘다. 고객이 요청하는 문제들 중에 일반적인 문제라고 생각되는 것들을 모았다. 그리고 이 문제들에 대해 각 예제 관련 솔루션을 제공하고 이를 어느 정도 정리해 데이터 모델링 훈련용으로 사용했다.
이 책을 끝까지 보면 데이터 모델링의 전문가가 되지 못하더라도 주제에 대한 감각을 얻을 것이다. 데이터베이스를 보고 필요한 값을 계산하는 방법을 알아내려 하고, 도움이 되는 모델로 변경하는 것에 대해 고민하기 시작한다면 이 책의 목표를 이룬 것이나 다름 없다. 또한 성공적인 데이터 모델러가 되기 위한 첫걸음을 한 것이다. 경험과 많은 실패 이후에야 훌륭한 데이터 모델러가 될 수 있을 것이다.
이지은 (옮긴이)의 말
몇 년 전부터 빅데이터란 단어를 많이 들어봤을 것이다. 빅데이터란 단어가 익숙해지기 전에도 데이터란 방대한 양의 정보였으며, 지금은 그 크기가 훨씬 더 커졌다. 데이터 자체만으로는 아무 의미가 없다. 이 데이터를 잘 분석해야 의미 있는 정보가 되는 것이다. 여러분도 어떤 데이터를 보면서 이 데이터가 무엇을 의미하는지 알아채지 못한 경험이 있을 수 있다. 데이터가 주는 정보를 알기 위해 데이터 분석이 필요하고, 이를 위해 데이터 모델링 기술을 아는 것이 좋다.
데이터 분석을 하고자 데이터베이스를 사용해본 사람이라면 가끔 필요한 데이터를 가져오는 방법이 이상하다거나 혹은 제대로 요청한 것 같은데 결과가 잘못됐던 적이 있을 것이다. 데이터 모델링이 잘못됐을 수 있고, 혹은 사용자가 데이터 모델을 잘 이해하지 못한 채 사용하기 때문일 수 있다. 이 책은 우리가 쉽게 접할 수 있는 데이터 분석 툴인 파워 BI와 파워 피봇을 사용하여 데이터 모델링에 대해 소개하고 있다. 더불어 데이터 모델링의 예시와 잘못된 모델이나 모델을 잘못 사용하는 예시도 함께 소개한다. 모델링의 기본 요소와 기술들을 살펴보고 더 훌륭한 데이터 모델을 만드는 기초로 활용할 수 있을 것이다.
미리보기 
(0)
최근작 :
