Power BI용 Copilot에 관한 놀라운 사실 7가지

By Mirko Peters · 2026-08-12

팟캐스트와 함께 운영하는 블로그에 다시 찾아주셔서 감사합니다! 최근 인공지능과 엔터프라이즈 환경의 접점에 관한 저희 논의를 따라오셨다면 …

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팟캐스트와 동반 블로그에 다시 오신 것을 환영합니다! 인공지능과 기업 보고의 교차점에 관한 최근 논의를 지켜보셨다면, 데이터 환경이 우리 발밑에서 바뀌고 있다는 것을 아실 겁니다. 최신 에피소드에서는 비즈니스 인텔리전스 커뮤니티에서 지금 가장 논쟁적인 질문 중 하나를 다뤘습니다. Can Copilot Replace Power BI Developers? Microsoft의 AI 어시스턴트가 일상적인 의사 결정을 어떻게 바꾸는지, 왜 사람의 감독이 여전히 중요한지, 그리고 보고서 개발자가 알고리즘으로는 재현할 수 없는 고유한 가치를 어떻게 제공하는지 살펴보았습니다. 이 오디오 인사이트를 확장하여, 이번 글에서는 AI 기반 분석의 기술적 현실을 깊이 들여다보고, 모든 데이터 전문가와 비즈니스 리더가 알아야 할 Power BI용 Copilot에 관한 놀라운 사실 7가지를 정리합니다.

Power BI용 Copilot 소개

인공지능은 이제 과장된 기대의 단계를 넘어 기업 인프라의 핵심에 자리 잡았습니다. Microsoft 생태계에서 Copilot은 근본적인 패러다임의 전환을 의미합니다. 더 이상 매크로를 작성하거나 기본적인 자동 완성 제안을 받는 수준에 머물지 않습니다. 오늘날 Copilot은 Power BI와 Microsoft Fabric에 직접 통합된 지능형 협업 도구로서, 자연어 프롬프트를 해석하고, DAX 측정값의 초안을 작성하며, 보고서를 빠르게 구성하도록 설계되어 있습니다. 다만 이 기술이 전례 없는 생산성 향상을 약속하는 한편, 많은 조직이 미처 예상하지 못한 미묘한 문제, 숨겨진 기술 부채, 그리고 엄격한 거버넌스 경계도 함께 가져온다는 점을 기억해야 합니다.

Power BI용 Copilot에 관한 놀라운 사실 7가지

조직이 처음 AI 도구를 도입하면 완벽한 엔터프라이즈 솔루션을 순식간에 만들어 내는 마법 지팡이를 기대하는 경우가 많습니다. 하지만 숙련된 데이터 아키텍트들이 알고 있듯이 현실은 훨씬 더 복잡합니다. 다음은 자동화 도구와 사람의 전문성 사이에서 계속되는 논쟁을 형성하는, Power BI용 Copilot에 관한 놀라운 사실 7가지입니다.

1. DAX와 M 쿼리를 생성하지만, 항상 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 코드를 만드는 것은 아닙니다. Copilot은 자연어 프롬프트로부터 복잡한 DAX 측정값과 Power Query 변환을 작성할 수 있습니다. 그러나 결과물은 성능과 상황에 맞는 모델링을 이해하는 개발자가 최적화하고 검증해야 하는 경우가 많습니다.
2. 컨텍스트 인식은 보고서 전체로 확장됩니다. 단순한 자동 완성과 달리 Copilot은 현재 Power BI 파일의 데이터 모델, 관계, 시각적 개체, 기존 측정값을 활용해 제안을 생성할 수 있습니다. 반복 작업을 크게 줄여 주므로 작업 방식을 비교할 때 특히 유용합니다.
3. 쿼리뿐만 아니라 데이터 모델 개선도 제안할 수 있습니다. Copilot은 계산 열과 측정값 중 무엇을 선택할지, 관계를 어떻게 바꿀지, 카디널리티 문제를 어떻게 다룰지에 대한 권장 사항을 제시합니다. 개발자가 놓칠 수 있는 구조적 수정을 유도하는 셈입니다.
4. 보안 및 개인 정보 보호 제약으로 인해 유용성이 제한될 수 있습니다. 테넌트나 데이터 세트 정책이 외부 처리를 제한하는 경우, Copilot은 민감한 데이터에 접근하지 못하거나 일반적인 제안만 제공할 수 있습니다. 따라서 개발자는 결과물을 신뢰하기 전에 규정 준수 여부를 반드시 확인해야 합니다.
5. 프로토타이핑을 가속하지만 기술 부채를 키울 수 있습니다. 시각적 개체, 측정값, 보고서 페이지를 빠르게 생성하면 프로토타이핑 속도가 높아집니다. 그러나 개발자의 검토가 없다면 결과물에 비효율적인 DAX, 중복된 로직, 또는 유지 관리를 어렵게 만드는 불명확한 이름이 포함될 수 있습니다.
6. Copilot은 자연어로 표현된 비즈니스 지표를 이해합니다. "프로모션 제외 연초 대비 매출"과 같은 측정값을 평이한 영어로 요청하면 작동하는 DAX 수식을 받을 수 있습니다. 이를 통해 개발자가 아닌 사용자도 분석에 쉽게 접근할 수 있으며, 여전히 검토의 이점을 누릴 수 있습니다. 이렇게 격차를 줄여 줍니다.
7. 세션 내 사용자 편집으로부터 학습하지만, 조직 전체의 모든 패턴을 학습하지는 않습니다. Copilot은 세션 중에 사용자가 수정한 내용에 적응하여 즉각적인 제안을 개선합니다. 하지만 엔터프라이즈 모델링 규칙이 템플릿, 개발자가 정의한 측정값, 또는 거버넌스 규칙에 반영되어 있지 않다면 이를 자동으로 물려받지는 않습니다.

Power BI의 Copilot 주요 기능

AI 기반 보고서 작성

자연어 프롬프트

이제 데이터와 자연스럽게 상호 작용할 수 있습니다. Power BI의 Copilot을 사용하면 원하는 내용을 그냥 설명하기만 하면 시스템이 요청을 이해합니다. Microsoft의 기술로 구동되는 이 기능을 통해 일상적인 언어로 질문하거나 시각화를 요청할 수 있습니다. 기술 용어나 복잡한 수식을 알 필요가 없습니다. Microsoft 365 Copilot이 지시를 듣고 보고서를 빠르게 만들 수 있도록 도와줍니다. 이러한 방식은 데이터 분석을 더 쉽게 접근할 수 있게 하며, 데이터 이면의 가치에 집중할 수 있도록 해 줍니다.

자동화된 시각화

Copilot은 아이디어를 차트와 그래프로 바꿔 보고서를 자동으로 생성할 수 있습니다. 처음부터 시작할 필요가 없습니다. Microsoft 365 Copilot은 자동화를 활용해 필요에 맞는 데이터 모델과 시각화를 만듭니다. 데이터를 탐색하고, 핵심 인사이트를 요약하며, 그 결과를 팀과 공유할 수 있습니다. 이 과정은 시간을 절약하고 보고가 정확하고 최신 상태를 유지하도록 보장합니다. 시각화가 더 쉬워지고, 더 빠르게 가치를 전달할 수 있습니다.

DAX 및 데이터 모델 지원

지능형 추천

DAX를 작성해야 할 때, Copilot은 데이터 모델을 기반으로 지능형 제안을 제공합니다. 일상적인 언어로 도움을 요청하면 Microsoft 365 Copilot이 DAX를 대신 작성해 줍니다. 이 기능은 서로 다른 숙련도를 가진 사용자를 지원합니다. Power BI를 처음 사용하더라도 깊은 기술 지식 없이도 고급 분석을 만들 수 있습니다. 지능형 추천은 실수를 피하고 보고가 일관되게 유지되도록 돕습니다.

코드 생성

코드 생성에서는 자동화가 큰 역할을 합니다. Copilot을 사용하면 결과를 미리 보고, 분석 측정값을 수정하며, 한곳에서 데이터와 상호 작용할 수 있습니다. 열린 질문을 하고 즉시 답변을 받을 수 있습니다. Microsoft 365 Copilot은 대화의 맥락을 유지하므로 분석의 흐름을 놓치지 않습니다. 이러한 작업 방식을 통해 가치가 높은 업무와 의사 결정에 집중할 수 있습니다.

워크플로 통합

Power BI의 Copilot은 Microsoft Fabric과 매끄럽게 연동됩니다. 데이터 팀을 하나로 통합하고 모든 구성원을 단일 분석 플랫폼에 모을 수 있습니다. Copilot과 Microsoft Fabric이 워크플로를 강화하는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

• 확장 가능한 데이터 처리와 분석으로 팀의 역량을 강화합니다.
• 신뢰할 수 있는 거버넌스 데이터를 활용해 셀프 서비스 방식으로 답변을 얻을 수 있습니다.
• 데이터 분산을 최소화하고 안정적이며 최신 상태의 데이터를 보장합니다.
• 숙련도와 관계없이 모든 사용자의 데이터 분석을 간소화합니다.
• 보고서 작성을 가속하고 살펴볼 만한 관련 주제를 제안합니다.
• 스마트 내러티브 기능으로 데이터를 손쉽게 요약합니다.
• 데이터 처리를 간소화하고 운영 효율성을 높여 투자 수익을 극대화합니다.

팁: Copilot의 자동화는 보고서 서식 지정, 지표 통합, 업데이트 발송과 같이 반복되는 단계를 대체합니다. AI 기능은 패턴을 인식하고 추세를 예측하며, 깊은 기술 지식 없이도 근거 있는 의사 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.

Power BI의 Copilot이 Microsoft의 기술로 구동되며 보고서 작성, DAX 작성, 데이터 모델 생성 방식을 어떻게 바꾸는지 확인할 수 있습니다. 자동화, 지능형 추천, 그리고 Microsoft Fabric과의 매끄러운 통합이 결합되어 보고와 데이터 분석에 더 큰 가치를 가져다줍니다.

Copilot의 한계와 과제

복잡한 데이터 모델링의 과제

사용자 지정 비즈니스 로직

보고서에 고유한 비즈니스 규칙이 필요한 상황을 자주 마주하게 됩니다. Copilot은 많은 작업의 속도를 높일 수 있지만, 사용자 지정 비즈니스 로직의 깊이를 항상 완벽하게 포착하지는 못합니다. 보고서 개발자라면 모든 조직에 고유한 규칙과 예외가 있다는 것을 잘 알고 있을 것입니다. 특별한 가격 정책, 지역별 정책, 또는 고유한 워크플로를 반영하는 계산이 필요할 수 있습니다. Copilot이 보고서를 빠르게 분석하고 최적화할 수 있지만, 미묘한 판단이 필요한 마지막 20%의 의사 결정에는 여전히 여러분의 전문성이 필요합니다.

복잡한 보고서 최적화에서 Copilot의 성능을 비교한 결과는 다음과 같습니다.

새로고침 속도가 빨라지고 파일 크기도 작아지지만, 사용자 지정 비즈니스 로직을 적용할 때는 여러분의 입력 가치가 여전히 큽니다. Copilot이 대부분의 최적화 작업을 처리할 수 있지만, 정확성과 관련성을 보장하려면 마지막 단계는 여러분이 직접 이끌어야 합니다.

다중 소스 통합

여러 소스의 데이터를 다루면 새로운 과제에 직면하게 됩니다. Copilot은 데이터를 한데 모으는 데 도움을 줄 수 있지만, 복잡한 시스템 아키텍처와 하이브리드 클라우드 통합에는 여러분의 감독이 필요한 경우가 많습니다. 여러 플랫폼의 데이터가 일관되고 신뢰할 수 있는 상태를 유지하도록 해야 합니다.

• AI 거버넌스와 설명 가능성에서 공백이 생길 수 있으며, 이는 규정 준수 위험으로 이어질 수 있습니다.
• 소스가 늘어날수록 실시간 데이터 거버넌스와 관측 가능성을 확보하기가 어려워집니다.
• 비정형 데이터는 복잡성을 더해 품질을 유지하기 어렵게 만듭니다.
• 멀티 클라우드 환경에서는 일관성 문제와 운영상의 어려움이 발생할 수 있습니다.

보고서 개발자로서 여러분은 이러한 문제를 해결하는 핵심 역할을 합니다. 사용하는 데이터가 정확하고, 보고서가 숫자 뒤에 숨은 실제 상황을 제대로 보여주도록 책임지게 됩니다.

데이터 거버넌스와 보안

규정 준수 문제

특히 규제가 엄격한 산업에서는 민감한 데이터를 다룰 때 엄격한 규칙을 따라야 합니다. Copilot은 많은 규정 준수 요구 사항을 지원하지만, 보고서가 모든 요건을 충족하는지는 여러분이 직접 확인해야 합니다. 예를 들어 의료 분야에서는 HIPAA에 따라 환자 정보를 보호해야 합니다. 금융 분야에서는 SOC 2 감사를 위해 액세스 제어를 문서화해야 합니다. 정부 프로젝트에서는 데이터가 승인된 지역에 머물러야 합니다.

이러한 요건에 항상 주의를 기울여야 합니다. Copilot은 도구를 제공하지만, 조직의 안전과 규정 준수를 지키기 위해 그 도구를 어떻게 사용할지는 여러분이 결정합니다.

민감한 데이터 관리

민감한 데이터를 관리한다는 것은 규칙을 따르는 것 이상을 의미합니다. 모든 단계에서 정보를 보호해야 합니다. Copilot은 민감도 레이블, 데이터 손실 방지, 감사 추적 같은 기능을 제공합니다. 이러한 도구는 데이터를 분류하고 모니터링하는 데 도움이 되지만, 이를 설정하고 검토하는 일은 여러분의 몫입니다.

• 민감도 레이블은 중요도에 따라 데이터를 표시하는 데 도움이 됩니다.
• 데이터 손실 방지는 유출이 발생하기 전에 이를 차단합니다.
• 감사 추적을 통해 누가 데이터에 액세스하거나 변경했는지 추적할 수 있습니다.
• 정보 장벽은 승인되지 않은 액세스를 막습니다.
• 지속적인 모니터링은 문제를 조기에 발견하는 데 도움이 됩니다.

이러한 통제가 조직의 요구에 맞게 작동하도록 하는 것이 여러분의 가치입니다. 여러분의 판단이 민감한 데이터를 안전하게 지킵니다.

시각화와 스토리텔링의 공백

훌륭한 보고는 숫자와 차트 이상의 의미가 있다는 것을 여러분도 알고 계실 것입니다. Copilot은 시각 자료와 요약을 만들 수 있지만, 여러분이 전하고자 하는 이야기를 항상 담아내지는 못할 수 있습니다. 서로 다른 청중에 맞게 내용을 맞춤 설정하고 형식을 조정해야 하는 경우가 많습니다. 때로는 AI가 생성한 콘텐츠에 이해관계자에게 필요한 맥락이나 몰입감이 부족할 수 있습니다.

• 조직의 브랜드에 맞추기 위해 보고서를 편집하고 서식을 지정해야 할 수도 있습니다.
• 경영진, 관리자 또는 기술팀에 맞게 콘텐츠를 조정하려면 여러분의 통찰이 필요합니다.
• 수동 조정은 핵심 발견 사항을 강조하고 실행을 이끄는 데 도움이 됩니다.

보고서 개발자로서 여러분은 데이터와 의사 결정 사이의 간극을 메웁니다. 스토리텔링과 시각화 역량이 보고서의 가치를 온전히 끌어냅니다.

참고: Copilot은 작업 흐름을 개선하지만, 보고서가 비즈니스 목표와 규정 준수 기준을 충족하도록 보장하는 것은 여러분의 비판적 사고와 감독입니다. 복잡한 데이터, 엄격한 규제 또는 고유한 보고 요구에 직면했을 때 여러분은 가치를 전달하는 데 여전히 필수적인 존재입니다.

Power BI 개발자 전문성의 지속적 가치

전략적 분석

여러분은 전략 분석에서 핵심적인 역할을 합니다. 보고서 개발자는 차트를 만드는 데서 그치지 않고 전체 그림을 살펴보며 팀이 현명한 결정을 내리도록 돕습니다. 데이터에서 패턴과 추세를 찾아내는 역량은 조직이 미래를 계획하는 데 도움이 됩니다. 여러분과 같은 Power BI 최적화 전문가는 원시 데이터를 명확한 인사이트로 바꿀 줄 압니다. 올바른 질문을 던지고 팀을 최선의 결과로 이끕니다. Microsoft는 도구를 제공하지만, 실질적인 가치를 더하는 것은 여러분의 판단입니다.

도메인 지식

비즈니스를 깊이 이해하는 능력이 여러분을 돋보이게 합니다. 여러분은 산업의 세부 사항과 회사의 목표를 잘 알고 있습니다. 이러한 도메인 지식 덕분에 실제로 중요한 보고서를 만들 수 있습니다. 여러분은 템플릿을 그대로 따르지 않습니다. 고유한 요구에 맞는 솔루션을 설계합니다. Power BI 최적화 전문가는 경험을 바탕으로 실제 상황을 반영하는 모델을 구축합니다. 또한 여러 부서가 데이터를 어떻게 활용하는지 이해하고 있어, 올바른 질문에 답하는 대시보드를 만들 수 있습니다. Microsoft는 강력한 플랫폼을 제공하지만, 보고서를 유용하게 만드는 맥락은 여러분이 제공합니다.

• 여러분은 더 깊은 비즈니스 맥락과 사용자 요구를 이해합니다.
• 여러분은 기본적인 보고 기능을 넘어서는 맞춤형 솔루션을 만듭니다.
• 여러분의 역량에는 데이터 모델링과 거버넌스가 포함되며, 이는 효과적인 데이터 관리에 필수적입니다.

이해관계자 커뮤니케이션

여러분은 조직 전반의 사람들과 소통합니다. 보고서 개발자로서 이해관계자가 무엇을 필요로 하는지 경청합니다. 비즈니스 질문을 데이터 솔루션으로 옮기고, 복잡한 결과를 쉬운 말로 설명합니다. 좋은 커뮤니케이션은 AI 도구가 놓칠 수 있는 인사이트를 찾아내는 데 도움이 됩니다. 이는 신뢰를 쌓고 다른 사람들이 여러분의 작업이 가진 가치를 알아보도록 합니다. Microsoft 도구로 공유하기는 쉬워졌지만, 데이터로 이야기를 전달하는 여러분의 능력이 차이를 만듭니다.

여러분은 팀이 숫자 뒤에 숨은 이야기를 보도록 돕습니다. 여러분의 전문성은 모든 보고서가 가치를 제공하고 조직의 목표를 뒷받침하도록 보장합니다. Power BI는 플랫폼을 제공하지만, 인사이트와 방향은 여러분이 제시합니다.

맞춤형 솔루션

여러분은 Power BI에서 맞춤형 솔루션을 만들어 조직에 고유한 가치를 더합니다. 모든 비즈니스에는 고유한 과제와 목표가 있습니다. 기성 보고서나 AI가 생성한 결과물은 팀에게 가장 중요한 세부 사항을 놓치는 경우가 많습니다. 여러분은 사용자의 구체적인 요구를 이해하고, 그 요구에 정확히 맞는 대시보드와 모델을 설계합니다.

맞춤형 솔루션을 통해 일반 도구로는 해결할 수 없는 문제를 풀 수 있습니다. 예를 들어 특별한 영업 프로세스를 추적하거나, 회사 전략에 맞는 방식으로 성과를 측정해야 할 수도 있습니다. 비즈니스 규칙을 반영하는 계산, 필터, 시각적 요소를 구축할 수 있습니다. 이런 수준의 맞춤화는 보고서가 올바른 질문에 답하도록 보장합니다.

그래도 가장 많은 노력이 필요한 작업은 견고한 데이터 모델을 구축하는 것입니다. 똑똑하고 신뢰할 수 있는 답을 원한다면 모델링은 타협할 수 없는 요소입니다. 그렇지 않으면 그저 PBI Garbage In -> 그리고 완전한 Power BI + LLM Garbage Out이 될 뿐입니다.

강력한 데이터 모델이 모든 훌륭한 보고서의 기반이라는 것을 여러분은 알고 있습니다. Copilot이 시작하는 데 도움을 줄 수는 있지만, 비즈니스 로직에 맞게 데이터를 다듬는 것은 여러분의 몫입니다. 테이블 간 연결 방식, 중요한 필드, 예외 처리 방법을 여러분이 결정합니다. 이 작업은 오류를 방지하고 인사이트를 신뢰할 수 있게 유지합니다.

맞춤형 솔루션으로 가치를 더하는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

• 회사 목표를 반영하는 맞춤형 측정값과 KPI를 만듭니다.
• 복잡한 데이터를 사용자가 따라갈 수 있도록 안내하는 대화형 대시보드를 설계합니다.
• 예약 새로 고침이나 알림과 같은 프로세스를 자동화하여 정보를 최신 상태로 유지합니다.
• 민감한 정보를 보호하고 규정 준수 요구를 충족하는 보안 규칙을 구축합니다.
• 경영진부터 분석가까지 대상에 따라 보고서를 조정합니다.

맞춤형 솔루션은 변화에도 신속하게 대응할 수 있다는 뜻입니다. 비즈니스가 새 제품을 출시하거나 전략을 바꾸면 보고서를 바로 업데이트할 수 있습니다. 일반 도구가 따라잡을 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 이러한 유연성이 조직을 앞서 나가게 합니다.

여러분은 조직이 데이터를 실질적인 가치로 활용하도록 만드는 핵심적인 역할을 맡고 있습니다. 맞춤형 솔루션에 대한 전문성 덕분에 Power BI가 실제 성과로 이어지는 인사이트를 제공할 수 있습니다.

변화하는 Power BI 개발자의 역할

반복 업무에서 고부가가치 업무로

Copilot과 Microsoft의 AI 도구가 등장하면서 보고서 개발자로서의 일상 업무도 달라지고 있음을 느끼셨을 것입니다. 과거에는 보고서 서식 지정이나 기본 시각 개체 작성 같은 반복적인 작업에 많은 시간을 쓰셨을 것입니다. 이제는 Copilot이 이러한 단계의 상당 부분을 대신 처리합니다. 이러한 변화 덕분에 여러분의 전문성이 필요한 고부가가치 업무에 집중할 수 있습니다.

더 나은 데이터 모델을 설계하고 새로운 인사이트를 발굴하는 데 더 많은 시간을 쓸 수 있습니다. 숫자를 더 깊이 들여다봄으로써 팀이 더 현명한 결정을 내리도록 돕게 됩니다. 많은 보고서 개발자들이 이제 Copilot이 더 잘 작동하도록 보고서를 최적화하고 있습니다. 예를 들어 불필요한 필드나 테이블을 제거해 데이터 모델을 다듬을 수 있습니다. 그러면 보고서가 더 빨라지고 사용하기도 더 쉬워집니다. 이러한 변화에는 처음에 노력이 필요할 수 있지만, Copilot과 Microsoft 도구가 계속 발전함에 따라 그만한 가치를 얻게 됩니다.

• 여러분은 Copilot 호환성을 위해 보고서를 최적화하는 일에 집중합니다.
• 데이터 모델을 다듬어 성능과 인사이트 생성 능력을 높입니다.
• 이전에는 놓쳤을 수 있는 새로운 인사이트를 발견합니다.
• AI가 발전함에 따라 장기적인 이점을 위해 이러한 변화에 투자합니다.

필수 역량

역할이 발전하면서 새로운 역량을 키울 필요가 있습니다. 이러한 역량은 Copilot과 Microsoft 데이터 도구를 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다.

데이터 아키텍처

명확하고 신뢰할 수 있는 보고를 위해 데이터를 구조화하는 방법을 이해해야 합니다. 좋은 데이터 아키텍처란 테이블을 연결하고, 관계를 설정하며, 정보를 체계적으로 정리하는 방법을 아는 것을 의미합니다. 데이터 모델을 단순하고 효율적으로 유지하면 Copilot이 더 나은 결과를 생성하고 보고서가 원활하게 실행되도록 할 수 있습니다.

비즈니스 분석

여러분은 비즈니스를 속속들이 알고 있어야 합니다. 비즈니스 분석이란 올바른 질문을 던지고 데이터에서 답을 찾는 것을 의미합니다. 회사 전반의 팀과 협업하여 무엇이 가장 중요한지 파악합니다. Microsoft 도구를 활용해 비즈니스 요구를 명확한 보고서로 바꿉니다. 이러한 역량 덕분에 추세를 포착하고 팀이 더 나은 선택을 하도록 이끌 수 있습니다.

데이터 스토리텔링

숫자를 사람들이 이해할 수 있는 이야기로 바꿉니다. 데이터 스토리텔링이란 결과를 누구나 납득할 수 있는 방식으로 설명하는 것을 의미합니다. 시각 자료, 요약, 명확한 언어를 활용합니다. 팀이 전체 그림을 보고 행동에 나설 수 있도록 돕습니다. Copilot은 차트를 만드는 데 도움을 줄 수 있지만, 데이터에 담긴 의미를 더하는 것은 여러분의 몫입니다.

Copilot과의 협업

Copilot과 함께할 때 가장 뛰어난 성과를 낼 수 있습니다. Microsoft는 Copilot이 여러분을 대체하는 것이 아니라 함께 일하도록 설계했습니다. Copilot을 사용하면 작업 흐름을 더 빠르고 실수 없이 진행할 수 있습니다. 데이터를 더 깊이 탐색하고 더 짧은 시간에 보고서를 만들 수 있습니다.

• 작업 흐름을 간소화하고 시간을 절약할 수 있습니다.
• 팀이 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되는 인사이트를 발견합니다.
• 보고서를 빠르게 만들어 분석에 집중할 수 있습니다.
• 기술 지식이 없는 사용자가 직접 보고서를 만들 수 있도록 지원합니다.
• 셀프 서비스 분석으로 팀 전체에 힘을 실어 줍니다.

팁: Copilot과 협업할 때 여러분은 조직의 안내자가 됩니다. 다른 사람들이 Microsoft 도구를 활용해 질문에 답하고 문제를 해결하도록 돕습니다. 데이터와 AI가 주도하는 환경에서 가르치고, 지원하고, 팀을 이끌수록 여러분의 역할은 더욱 커집니다.

지속적인 학습

여러분이 일하는 분야는 변화가 빠릅니다. 새로운 도구와 기능이 자주 등장합니다. Power BI용 Copilot은 보고서를 만들고 데이터를 분석하는 새로운 방법을 제공합니다. 뒤처지지 않으려면 계속 배워야 합니다. 지속적인 학습은 여러분의 역량을 키우고 새로운 기술에 적응하는 데 도움이 됩니다.

Power BI 개발자로서 경쟁력을 유지하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 다음 단계를 참고해 보세요.

1. 데이터 스키마 단순화하기
   시맨틱 모델을 최적화하면 보고서의 품질이 향상됩니다. Copilot에 필요하지 않은 필드는 숨기세요. 그러면 Copilot의 응답이 더 정확하고 관련성 높아집니다. Copilot이 가장 중요한 데이터에 집중하도록 도울 수 있습니다.

2. 검증된 답변 만들기
   사용자가 자주 묻는 질문에 대한 응답을 선별해 두면 보고서를 더 쉽게 활용할 수 있습니다. 시각적 개체를 사용자가 자주 입력하는 문구와 연결하세요. 팀이 답을 빠르게 찾을 수 있습니다. 명확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공하면 신뢰를 쌓을 수 있습니다.

3. AI 지침 추가하기
   비즈니스에 대한 맥락을 제공하여 Copilot을 안내하세요. 목표와 요구 사항을 설명하는 지침을 추가하세요. Copilot은 이 정보를 활용해 더 나은 인사이트를 제공합니다. 조직에서 무엇이 가장 중요한지 Copilot이 이해하도록 할 수 있습니다.

팁: 온라인 커뮤니티에 참여하고, 웨비나에 참석하고, Microsoft 문서를 읽어 보세요. 이런 활동을 통해 새로운 기능과 모범 사례를 배울 수 있습니다. 또한 여러분의 지식을 다른 사람과 나누고 그들의 경험에서 배울 수 있습니다.

직접 실습하고 실험하면서 역량을 키울 수 있습니다. Power BI와 Copilot의 새로운 기능을 시도해 보세요. 데이터를 모델링하고 보고서를 만드는 다양한 방법을 테스트해 보세요. 팀에 무엇이 가장 효과적인지 알게 됩니다. 호기심을 유지하고 변화에 열린 자세를 가진다면 조직에서 리더가 될 수 있습니다.

지속적인 학습은 새로운 과제에 대비하게 해 줍니다. 새로운 도구와 방법에 적응할 수 있습니다. 데이터와 AI가 의사결정을 주도하는 환경에서 팀이 성공하도록 도울 수 있습니다.

Copilot과 함께하는 Power BI의 미래

파트너로서의 AI

Copilot이 일상 업무의 일부가 되면서 새로운 업무 방식을 경험하게 될 것입니다. Microsoft는 Copilot을 Power BI에 도입해 반복적인 작업을 자동화하도록 돕습니다. 이제 복잡한 분석과 데이터 스토리텔링에 더 많은 시간을 쓸 수 있습니다. AI가 일상적인 단계를 처리해 주므로, 여러분은 인사이트를 찾고 팀과 공유하는 데 집중할 수 있습니다.

업계 전문가들은 Copilot이 분석을 더 대화형이고 접근하기 쉽게 만들 것이라고 예측합니다. 자연어로 질문하고 빠르게 답을 얻을 수 있습니다. Copilot은 데이터와 상호작용하는 방식을 바꿉니다. 긴 수식을 작성하거나 적절한 차트를 찾을 필요가 없습니다. 원하는 것을 설명하면 Copilot이 보고서와 시각적 개체를 만드는 데 도움을 줍니다.

• Copilot은 반복적인 작업을 자동화하고 최적화된 DAX 및 Power Query 단계를 생성합니다.
• 여러분은 결과를 해석하고 데이터 뒤에 숨은 맥락을 이해하는 데 집중할 수 있습니다.
• Copilot을 통해 영향력 있는 스토리텔링과 인사이트에 우선순위를 둘 수 있습니다.

참고: 뛰어난 분석가는 결과를 비판적으로 해석하고 숫자 뒤에 숨은 이야기를 이해하는 데서 차별화됩니다. AI가 여러분의 판단력과 창의성을 완전히 대체할 수는 없습니다.

커리어 회복력

AI가 주도하는 환경에서도 차별화되는 역량에 집중하면 탄탄한 커리어를 쌓을 수 있습니다. Microsoft는 전략적 사고와 문제 해결 능력을 키울 것을 권장합니다. 기업은 복잡한 정보를 해석하고 근거 있는 결정을 내릴 수 있는 사람을 찾습니다.

회복력을 높이기 위해 다음과 같은 단계를 실천할 수 있습니다.

1. 역량 점검을 실시하고 디지털 리터러시의 부족한 부분을 파악하세요.
2. 90일 이내에 관련 과정이나 자격증에 등록하세요.
3. 리더십과 커뮤니케이션 역량을 강화하세요.
4. 업계 내에서 멘토를 찾으세요.
5. 지역 비즈니스 커뮤니티에서 꾸준히 네트워크를 넓히세요.
6. 전문 채용 컨설턴트와 상담하여 자신의 시장 포지션을 평가하세요.

AI가 대신할 수 없는 역량을 키우는 데 집중하십시오. 전략적 사고와 문제 해결 능력은 팀을 이끌고 성장을 이끄는 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 위험을 저울질하고 비즈니스 요구를 이해하는 능력이 곧 여러분의 가치입니다.

팁: 지속적인 학습은 새로운 과제에 대비하게 해 줍니다. 온라인 커뮤니티에 참여하고, 웨비나에 참석하고, Microsoft 문서를 읽으면서 최신 정보를 유지할 수 있습니다.

마지막으로 정리하면, Copilot은 분석 워크플로에 놀라운 기능을 제공하지만, 사람의 지적 능력을 대체하는 것이 아니라 그 과정을 가속하는 도구입니다. 저희 에피소드 Can Copilot Replace Power BI Developers?에서 다뤘듯이, 데이터 모델링, 거버넌스, 스토리텔링 역량이 궁극적인 차별화 요소로 남아 있습니다. AI 도구를 받아들이는 동시에 전략적 분석과 지속적인 학습에 더 많은 노력을 기울인다면, 여러분의 커리어를 미래에 대비시키고 조직을 차세대 비즈니스 인텔리전스로 이끌 수 있습니다.

Power BI용 Copilot 체크리스트

이 체크리스트를 사용하여 Power BI에서 개발자 워크플로와 함께 Microsoft Copilot을 평가하고 구현하십시오.

설정 및 액세스

• 사용자별 Copilot 라이선스 및 구독 할당을 확인합니다
• Power BI 테넌트 설정에서 Copilot 기능을 사용하도록 설정합니다
• 보고서 작성자와 뷰어의 역할 기반 액세스 및 권한을 확인합니다
• 작업 영역과 데이터 세트에 대한 액세스가 적절히 부여되었는지 확인합니다

개발자 워크플로와의 통합

• Copilot과 개발자가 직접 작성한 솔루션(스크립트 기반 ETL, 고급 DAX, 사용자 지정 시각 개체)을 언제 사용할지 정의합니다
• 개발자가 Copilot 생성 콘텐츠를 검토하기 위한 지침을 수립합니다
• Copilot 제안이 개발 작업과 함께 어떻게 캡처되고 버전 관리되는지 문서화합니다
• 해당하는 경우 Copilot 결과물을 CI/CD 파이프라인에 통합합니다

데이터 거버넌스 및 보안

• Copilot 액세스 전에 데이터 원본을 검증하고 민감도 레이블을 적용합니다
• Copilot이 행 수준 보안과 테넌트 데이터 정책을 준수하는지 확인합니다
• 데이터 유출 위험을 확인하기 위해 Copilot 쿼리와 출력을 감사합니다
• 프로덕션에 게시되는 Copilot 생성 보고서에 대한 승인 워크플로를 유지합니다

품질 및 검증

• Copilot이 생성한 측정값과 DAX가 정확하고 성능이 적절한지 검토합니다
• Copilot 출력을 개발자가 만든 기준선과 비교하는 테스트를 실행합니다
• 시각 개체의 접근성, 정확성 및 비즈니스 의도를 검증합니다
• Copilot 변경 사항을 적용한 후 새로 고침 일정과 데이터 원본 자격 증명을 확인합니다

성능 및 최적화

• Copilot 수정 후 모델 크기와 쿼리 성능을 평가합니다
• 개발자 검토를 거쳐 Copilot이 제안한 DAX 또는 모델 설계를 최적화합니다
• 보고서 로드 시간과 사용자 경험에 미치는 영향을 모니터링합니다

모니터링 및 감사

• Copilot 상호 작용과 생성된 결과물에 대한 로깅을 사용하도록 설정합니다
• Copilot 사용량과 결과에 대해 정기적인 감사를 예약합니다
• 보고서 기록에서 변경 내용과 작성자(Copilot 대 사람)를 추적합니다

교육 및 변경 관리

• 개발자와 분석가가 Copilot을 효과적으로 사용할 수 있도록 교육을 제공합니다
• Copilot 프롬프트 작성 및 개선을 위한 모범 사례 지침을 만듭니다
• 거버넌스 정책과 검토 책임을 이해관계자에게 전달합니다

대체 방안 및 에스컬레이션

• Copilot 출력이 부정확하거나 안전하지 않은 경우의 에스컬레이션 경로를 정의합니다
• Copilot 도입을 검증하는 동안 중요한 보고서에 대해 수동 프로세스를 유지합니다

지속적인 개선

• Copilot의 효과에 대해 개발자와 사용자의 피드백을 수집합니다
• 얻은 교훈을 바탕으로 프롬프트 템플릿과 거버넌스를 반복적으로 개선합니다
• Copilot과 개발자의 생산성 지표를 비교 평가하고 그에 따라 역할을 조정합니다

자주 묻는 질문

Copilot과 Power BI에서 작업하는 개발자의 차이점은 무엇입니까?

Copilot은 생성형 AI를 사용하여 쿼리 생성, 시각 개체 작성, 서술형 설명 작성을 지원하는 AI 에이전트인 반면, 개발자는 데이터 엔지니어링, DAX, SQL 및 사용자 지정 솔루션에 대한 사람의 전문 지식을 제공합니다. Copilot은 대시보드 만들기나 보고서 범위 Copilot 상호 작용과 같은 일반적인 작업의 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. 반면 개발자는 복잡한 모델링, 성능 튜닝, 보안, 외부 시스템 또는 Microsoft Fabric과의 통합을 담당합니다.

Copilot이 보고서 작성에서 Power BI Desktop이나 개발자를 대체할 수 있습니까?

Copilot은 Power BI Desktop이나 개발자의 역량을 보완하지만 완전히 대체하지는 못합니다. 일상적인 작업을 자동화하고, 쿼리를 생성하고, Copilot 창이나 채팅에서 시각화를 제안할 수 있습니다. 그러나 복잡한 데이터 엔지니어링, 고급 DAX, 아키텍처 결정에는 개발자의 지식과 BI 도구 및 Fabric 용량 계획에 대한 경험이 필요합니다.

Power BI Copilot은 Power BI 서비스 및 Power BI 앱과 어떻게 상호 작용합니까?

Copilot은 Power BI 서비스와 Power BI 앱 내에서 앱 범위 Copilot 또는 보고서 범위 Copilot 형태로 제공될 수 있습니다. 서비스에서는 보고서 생성, 지표 설명, 대시보드 타일 만들기를 지원하며, 앱에서는 앱 콘텐츠와 권한에 맞춘 안내형 탐색과 앱 범위 작업을 지원합니다.

Microsoft Fabric과 Power BI에서 Copilot의 일반 요구 사항은 무엇입니까?

Copilot의 일반 요구 사항에는 적절한 Microsoft 365(M365) 라이선스, 작업 영역 설정, 그리고 Power BI용 Fabric Copilot 같은 Copilot 기능 활성화가 포함됩니다. Copilot이 활성화되어 필요한 데이터 원본과 모델에 액세스할 수 있도록 Fabric Copilot for Power를 사용하도록 설정하고 Fabric 용량 또는 Power BI 용량을 구성해야 할 수 있습니다.

Copilot을 사용할 때 새 채팅을 시작하거나 Copilot 채팅을 지우려면 어떻게 합니까?

새 채팅을 시작하려면 Copilot 창 또는 앱의 Copilot을 열고 "새 채팅 시작"을 선택합니다. Copilot 채팅을 지우려면 UI에서 제공되는 Copilot 채팅 지우기 명령 또는 단추를 사용합니다. 이렇게 하면 대화 컨텍스트가 초기화되어 Copilot이 이전 프롬프트를 더 이상 참조하지 않습니다.

Copilot은 데이터 분석을 위해 SQL, DAX 및 기타 쿼리 언어를 지원합니까?

예. Copilot은 SQL 및 DAX 쿼리 생성을 지원하며, 데이터 분석을 위한 쿼리 작성과 최적화를 도울 수 있습니다. 쿼리 제안, 샘플 코드 생성, 쿼리 출력 설명을 지원하지만, 개발자는 프로덕션에 사용하기 전에 생성된 코드를 검토하고 테스트해야 합니다.

보고서 범위 Copilot과 앱 범위 Copilot의 차이점은 무엇입니까?

보고서 범위 Copilot은 단일 보고서의 데이터와 시각 개체에 집중하여 해당 보고서 안에서 빠른 인사이트, 설명, 편집을 지원합니다. 앱 범위 Copilot은 여러 보고서와 대시보드에 걸친 더 넓은 앱 수준 기능을 지원하며, 앱의 콘텐츠 권한을 사용하고 앱 범위 메타데이터와 탐색 구조에서 작동할 수 있습니다.

개발자는 Copilot을 사용하여 반복적인 Power BI 작업을 어떻게 자동화할 수 있습니까?

개발자는 Copilot을 사용하여 시각 개체 생성, 초기 데이터 모델 만들기, 샘플 DAX 메저 생성, 문서 초안 작성 같은 작업을 자동화할 수 있습니다. Copilot은 데이터 세트 생성, 쿼리 작성, 대시보드 요소 구성을 위한 프롬프트를 만들 수 있으며, 개발자는 이러한 결과물을 검토하고 최적화한 뒤 프로덕션 워크플로에 통합합니다.

Copilot은 독립 실행형 Copilot 솔루션으로도 제공됩니까, 아니면 Power BI 내부에서만 사용할 수 있습니까?

Copilot은 앱 내 Copilot과 Power BI 및 Microsoft Fabric 내 통합 환경으로 제공되며, 일부 독립 실행형 Copilot 도구에서도 사용할 수 있습니다. 통합 방식은 다양합니다. 일부 환경은 Power BI Desktop 또는 Power BI 서비스의 Copilot 창으로 포함되며, Power BI용 Fabric Copilot은 더 넓은 데이터 엔지니어링 및 거버넌스를 위해 Microsoft Fabric 기능과 연결됩니다.

Power BI에서 Copilot을 사용할 때 적용되는 개인 정보 보호 및 거버넌스 고려 사항은 무엇입니까?

Power BI에서 Copilot을 사용하려면 데이터 거버넌스, 민감도 레이블, 액세스 제어에 주의를 기울여야 합니다. 조직은 Fabric 용량과 작업 영역 권한을 확인하고, 데이터 액세스 정책을 적용하며, 생성형 AI가 콘텐츠를 사용하는 방식을 검토해야 합니다. Copilot 기능은 데이터 권한을 준수하지만, 규정 준수 요구 사항을 충족하려면 관리자가 설정을 구성하고 사용량을 모니터링해야 합니다.

Copilot은 비즈니스 사용자의 Power BI 환경에 어떤 영향을 줍니까?

Copilot은 대화형 보고, 서술형 설명 생성, 시각 개체와 대시보드 작성 속도 향상을 통해 Power BI 환경을 풍부하게 합니다. 비즈니스 사용자는 채팅으로 질문하고 즉각적인 인사이트를 얻으며 추천 시각 개체를 받을 수 있어 데이터 시각화와 탐색이 개선됩니다. 진입 장벽을 낮추지만, 선별된 모델과 개발자의 감독이 필요하다는 점은 여전합니다.

Copilot이 레이크하우스 또는 Fabric 데이터 세트를 가져온 데이터 세트 대신 사용하는 시점을 제어할 수 있습니까?

예. Copilot은 작업 영역에서 사용 가능한 데이터 모델과 데이터 세트 유형을 따릅니다. 관리자와 개발자는 데이터가 레이크하우스, Fabric 또는 가져온 데이터 세트 중 어디에 있는지 관리하고 권한을 구성하여 Copilot이 의도한 원본에 액세스하도록 할 수 있습니다. 동작을 관리하려면 Microsoft Fabric의 Copilot 구성과 Power용 Fabric Copilot 사용 설정을 참조하십시오.

Copilot의 작동 방식과 효과적으로 사용하기 위한 모범 사례는 어디에서 확인할 수 있습니까?

Microsoft Learn의 자료와 공식 문서를 활용해 Copilot의 작동 방식을 익히십시오. 비프로덕션 환경에서 실험하고, 생성된 쿼리를 검토하며, 결과를 검증하고, 프롬프트 및 프롬프트 엔지니어링 모범 사례를 적용하십시오. Copilot과 개발자 검토를 함께 적용하면 안정적이고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다.

Fabric Copilot을 Power BI 보고서에서 사용하려면 특별한 요구 사항이 있습니까?

특별한 요구 사항에는 적절한 Microsoft 라이선스, 작업 영역 구성, 테넌트 설정에서 Fabric Copilot 기능 활성화 등이 포함될 수 있습니다. Fabric 용량을 구성하고 데이터 세트에 필요한 액세스 권한과 메타데이터가 있는지 확인해야 할 수도 있습니다. 최신 문서를 확인하여 Fabric Copilot을 사용하도록 설정하는 방법과 조직에서 Copilot을 사용하기 위한 일반 요구 사항을 살펴보십시오.

Copilot과 개발자는 어떻게 협업해야 더 나은 대시보드를 만들 수 있습니까?

개발자는 Copilot을 사용해 시각적 요소를 프로토타이핑하고, 데이터 변환을 생성하고, 설명 문구의 초안을 작성한 뒤, 성능, 거버넌스, 사용성 측면에서 결과물을 다듬을 수 있습니다. 이러한 협업 루프는 반복 작업의 속도를 높입니다. Copilot이 생성하고, 개발자가 최적화하며, 비즈니스 사용자가 검증하는 과정을 거쳐 더 효과적인 대시보드와 보고서가 만들어집니다.

Microsoft Fabric 내 데이터 엔지니어링 워크플로에서 Copilot은 어떤 역할을 합니까?

Microsoft Fabric에서 Copilot은 ETL/변환 스크립트 생성, 스키마 설계 제안, 레이크하우스용 SQL 쿼리 작성과 같은 데이터 엔지니어링 작업을 지원할 수 있습니다. 데이터 파이프라인 개발 속도를 높이는 데 도움이 되지만, 프로덕션 수준의 엔지니어링, 테스트 및 Fabric 용량 관리에 대한 책임은 여전히 개발자에게 있습니다.

Copilot은 시각 자료 생성을 위해 멀티모달 또는 자연어 프롬프트를 지원합니까?

네, 지원합니다. Copilot은 채팅을 통해 자연어 프롬프트를 받아들이고, 대화형 지시에 따라 시각 자료, 측정값, 쿼리를 생성할 수 있습니다. 효과적인 프롬프트는 결과를 개선하며, 개발자는 생성된 콘텐츠를 추가로 조정하거나 변환해 Power BI 보고서의 성능 및 디자인 표준에 맞출 수 있습니다.

Copilot을 사용하면 보고서 성능과 최적화에는 어떤 영향이 있습니까?

Copilot은 탐색 용도로는 잘 작동하는 쿼리와 시각 자료를 생성할 수 있지만, 성능 측면에서 최적화되지 않았을 수 있습니다. 개발자는 생성된 SQL 또는 DAX를 검토하고, 쿼리 로직을 최적화하며, 인덱싱이나 집계를 적용하고, Fabric 용량을 고려해 테스트하여 확장 가능한 보고서 성능을 확보해야 합니다.

민감하거나 복잡한 BI 시나리오를 처리할 때 Copilot의 한계는 무엇입니까?

한계에는 부정확한 결과가 나올 가능성, 조직의 맥락에 대한 이해 부족, 비효율적인 쿼리 생성 가능성 등이 포함됩니다. Copilot은 복잡한 보안 모델, 행 수준 보안의 세부 사항, 고급 DAX 패턴을 완전히 처리하지 못할 수 있습니다. 따라서 개발자는 결과를 검증하고 거버넌스를 적용하며, Copilot을 단독 판단 주체가 아닌 보조 도구로 활용해야 합니다.

테넌트나 작업 영역에서 Copilot을 켜거나 끄려면 어떻게 합니까?

Copilot을 켜거나 끄려면 일반적으로 Power BI 서비스 또는 Microsoft Fabric 관리 센터에서 테넌트 설정과 작업 영역 구성에 대한 관리자 권한이 필요합니다. 관리자는 Copilot 기능을 활성화하거나 비활성화하고, Copilot 및 Copilot 지원 기능을 볼 수 있는 사용자를 제어하며, 조직 정책에 따라 앱 범위 또는 보고서 범위 환경을 구성할 수 있습니다.

Copilot이 Power BI용 전체 대시보드 레이아웃과 와이어프레임을 생성할 수 있습니까?

Copilot은 대시보드 레이아웃을 제안하고, 시각 자료 유형을 추천하며, 초기 보고서 페이지나 타일을 생성할 수 있습니다. 대시보드를 구성하는 요소를 작성하는 데 도움이 되지만, 비즈니스 요구 사항에 맞는 세련된 Power BI 환경을 완성하려면 개발자와 디자이너가 레이아웃, 상호 작용 및 접근성을 다듬어야 합니다.

Copilot은 Power BI를 처음 사용하는 사용자의 학습과 도입을 어떻게 지원합니까?

Copilot은 단계별 안내를 제공하고, 예시 쿼리를 생성하며, 시각 자료를 쉬운 말로 설명해 학습을 가속화합니다. Microsoft Learn 자료와 함께 활용하면 신규 사용자가 데이터 시각화를 익히고, DAX 기초를 이해하며, 안전하게 실험하면서 더 빠르게 생산성을 갖출 수 있습니다.

Copilot에 의존할지, 개발자를 더 고용할지 결정할 때 조직은 무엇을 고려해야 합니까?

조직은 반복 작업을 자동화하고 프로토타이핑 속도를 높이는 Copilot의 역량과, 깊이 있는 기술 역량이 필요한 상황을 비교해 검토해야 합니다. Copilot은 인사이트 도출까지 걸리는 시간을 줄이고 비기술 사용자를 지원하지만, 복잡한 통합, 거버넌스, 고급 데이터 엔지니어링에는 여전히 숙련된 개발자가 필요합니다. 일반적으로 두 방식을 병행하는 하이브리드 접근이 가장 좋은 결과를 제공합니다.