스프레드시트를 넘어서: Power Platform에 관계형 사고가 필수인 이유

By Mirko Peters · 2026-08-28

기존 스프레드시트에서 Microsoft Dataverse로 전환하는 것은 실제로 확장 가능한 엔터프라이즈 솔루션을 구축하려는 모든 조직에 중요한 이정표입니다. …

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Cover: Dataverse Business Skills for Scalable Power Platform Solutions

기존 스프레드시트에서 Microsoft Dataverse로 전환하는 것은 실제로 확장 가능한 엔터프라이즈 솔루션을 구축하려는 모든 조직에 중요한 이정표입니다. 수년간 기업들은 고객 관계부터 재고 물류에 이르기까지 모든 것을 관리하기 위해 플랫 파일과 로컬 통합 문서에 의존해 왔습니다. 그러나 조직이 성장하면서 이러한 스프레드시트 중심의 사고방식은 심각한 데이터 중복, 분산된 로직, 그리고 누적되는 기술 부채로 빠르게 이어집니다. 관계형 사고로 전환하고 Dataverse의 핵심 기능을 익히면, 오늘날의 운영 요구를 지원할 뿐만 아니라 자율형 AI 에이전트 시대에 대비할 수 있는 견고한 비즈니스 아키텍처를 구축할 수 있습니다.

이러한 아키텍처 선택이 실제 Microsoft 환경에 어떤 영향을 미치는지 자세히 알아보려면 함께 제공되는 팟캐스트 에피소드를 꼭 확인해 보시기 바랍니다: Dataverse Business Skills for Scalable Power Platform Solutions.

확장을 위한 Dataverse 기술 익히기

Dataverse 비즈니스 기술이란

Dataverse를 익히기 시작할 때 성공의 핵심이 테이블을 만들거나 기본 양식을 구성하는 방법을 아는 데 있다고 생각하기 쉽습니다. 하지만 실제로 최신 Dataverse 비즈니스 기술은 훨씬 더 넓은 범위를 포괄합니다. 명확한 비즈니스 프로세스를 정의하고, 팀 간 데이터 공유를 가능하게 하며, 협업을 저해하지 않으면서 기업 자산을 보호하는 포괄적인 보안 모델을 구현하는 것까지 포함합니다. 내부 팀을 위한 앱을 만들든, 자율형 AI 에이전트를 위한 지침을 구성하든, 이러한 기술이 조직에 진정한 가치를 가져다줍니다.

핵심 비즈니스 기술	설명
비즈니스 프로세스 정의	기술을 효과적으로 관리하고 배포하려면 명확한 프로세스가 필요합니다.
데이터 공유 활성화	팀, 에이전트, Copilot 간에 데이터를 공유하면 협업과 생산성이 향상됩니다.
역할 및 권한 이해하기	누가 기술을 만들고, 공유하고, 배포할 수 있는지 알고 있으면 시스템을 안전하고 체계적으로 유지할 수 있습니다.

자연어 프로세스 지침

Power Platform 생태계에서 가장 흥미로운 발전 중 하나는 자연어 지침을 사용해 데이터 모델과 상호 작용할 수 있다는 점입니다. 더 이상 새로운 데이터 구조를 만들기 위해 복잡한 코드를 작성할 필요가 없습니다. 고객 피드백 테이블을 만들어 기존 지원 티켓과 연결하고자 한다고 말하기만 하면, Dataverse가 지침을 해석하여 필요한 기반 데이터 구조를 프로비저닝합니다. 이 기능은 출시까지 걸리는 시간을 크게 줄이고, 시민 개발자가 핵심 비즈니스 문제 해결에 온전히 집중할 수 있게 해 줍니다.

중앙 집중식 기술 저장소

조직 전체의 일관성을 유지하려면 중앙 집중식 기술 저장소가 필요합니다. 비즈니스 기술, 워크플로, 운영 지침을 잘 관리되는 단일 저장소에 보관하면 사용자와 AI 에이전트 모두 이를 안정적으로 참조할 수 있습니다. 이를 통해 중복된 개발 작업을 없애고, 오래된 로직이 확산되는 것을 막으며, 전사가 하나의 진실 공급원(single source of truth)을 기준으로 일하도록 보장합니다.

관계형 사고가 중요한 이유

스프레드시트 사고방식을 넘어서

스프레드시트는 익숙하고 편리하며, 빠른 임시 분석에 분명 유용합니다. 그러나 클라우드 데이터 플랫폼을 거대한 스프레드시트처럼 다루는 것은 아키텍처 실패로 가는 지름길입니다. 플랫 파일 방식의 습관이 Dataverse로 그대로 이어지면, 조직은 곧바로 데이터 분절, 고립된 로직, 보안 사각지대에 부딪히게 됩니다. 이러한 문제는 시간이 지나면서 누적되어 큰 기술 부채의 부담으로 쌓입니다.

관계형 사고는 기업 데이터를 바라보는 방식을 근본적으로 바꿉니다. 정보를 그리드의 고립된 행과 열로 다루는 대신, 실제 세계의 개체들이 서로 연결된 웹으로 데이터를 파악하게 됩니다. Dataverse는 모든 유형의 데이터를 기본적으로 지원하며, 관계형의 깊이와 유연성을 함께 제공합니다. 또한 메이커는 코드를 한 줄도 작성하지 않고도 테이블, 관계, 비즈니스 규칙을 시각적 디자이너로 다룰 수 있습니다.

규모 확장을 위한 관계형 인텔리전스

관계형 인텔리전스를 익힌다는 것은 데이터 구조와 운영 역량 사이의 깊은 연결을 이해한다는 뜻입니다. 실제 비즈니스 관계를 반영하도록 스키마를 설계하면, 애플리케이션과 AI 에이전트가 복잡한 워크플로를 막힘없이 실행할 수 있습니다. Azure, Dynamics 365, Microsoft 365와 깊이 있게 기본 통합되므로, 취약한 사용자 지정 미들웨어 없이도 시스템들이 즉시 서로 통신할 수 있습니다.

모든 데이터 유형을 한곳에서 관리할 수 있어 업무가 훨씬 수월해집니다.
시각적 디자이너를 사용하면 코드를 작성하지 않고도 관계와 워크플로를 만들 수 있습니다.
Azure, Dynamics 365, Microsoft 365와의 깊은 통합 덕분에 설정이 빠르게 끝납니다.
커넥터를 통해 Dataverse를 디바이스, 앱, SaaS 플랫폼과 연결하므로 복잡한 우회 방법이 필요 없습니다.
스프레드시트 첨부 파일 처리나 블록체인 데이터 처리처럼 예전에는 몇 주가 걸리던 작업이 이제 몇 분이면 끝납니다.
가상 테이블은 외부 데이터에 실시간 읽기 전용으로 접근할 수 있게 해 주므로 항상 최신 정보를 확인할 수 있습니다.

Dataverse 관계형 설계의 핵심

오랫동안 유지되는 솔루션을 만들려면 관계형 설계의 핵심을 확실히 이해해야 합니다. M365 FM 팟캐스트에서도 설계 단계의 선견지명이 나중에 비용이 많이 드는 리팩터링을 막아 준다고 꾸준히 강조합니다. 관계형 설계의 네 가지 핵심 차원과 구조적 실패를 피하는 방법을 살펴보겠습니다.

관계형 설계의 네 가지 차원

정규화

정규화는 중복을 최소화하고 데이터 이상 현상을 없애도록 테이블을 구성하는 기본 원칙입니다. 거대한 단일 테이블을 논리적으로 연관된 작은 엔터티로 나누면, 모든 정보가 정확히 한 곳에만 존재하게 됩니다. 이렇게 하면 유지 관리와 업데이트가 크게 단순해집니다.

팁: 정규화는 기술 전문가만을 위한 것이 아닙니다. Dataverse를 제대로 익히고 싶은 누구나 이 기술을 배울 수 있습니다. 먼저 "이 테이블에 반복되는 정보가 있는가?"라고 질문해 보세요. 그렇다면 더 작은 테이블로 나누십시오.

관계 모델링

관계 모델링은 디지털 테이블을 실제 세계의 상호작용에 대응시키는 단계이며, 일대다, 다대다, 일대일 연결을 정의합니다. 관계를 올바르게 구성하면 엄격한 데이터 무결성이 보장되고, 하위 AI 에이전트가 기업 데이터를 정확하게 탐색하는 데 필요한 컨텍스트 맵을 얻게 됩니다.

비즈니스 불변 조건

비즈니스 불변 조건은 절대 위반되어서는 안 되는 핵심 운영 규칙을 말합니다. 예를 들어 모든 고객 레코드에 고유한 기본 이메일 주소를 요구하는 것이 여기에 해당합니다. 이러한 불변 조건을 Dataverse 스키마 안에서 직접 강제하면 시스템 전반의 데이터를 깨끗하고 신뢰할 수 있는 상태로 유지할 수 있습니다.

참고: 비즈니스 불변 조건은 기술 부채를 줄이는 데 도움이 됩니다. 명확한 규칙을 세워 두면 같은 문제를 반복해서 고칠 필요가 없습니다.

통합을 고려한 아키텍처

통합을 고려한 아키텍처는 데이터 플랫폼이 외부 API, Azure 서비스, SaaS 애플리케이션과 쉽게 연동되도록 보장합니다. 상호 운용성을 염두에 두고 설계하면 기업의 미래 대비가 되며, 전체 기술 스택 곳곳에서 데이터가 막힘없이 흐를 수 있습니다.

구조적 결함 피하기

설계 단계에서 구조적 안티 패턴이 도입되면 아무리 견고한 데이터 플랫폼이라도 문제를 겪게 됩니다. 흔한 함정을 미리 대비하면 디버깅에 드는 수많은 시간을 아낄 수 있습니다.

데이터 중복

동일한 데이터를 여러 테이블에 저장하면 유지 관리 부담이 크게 늘고 귀중한 스토리지 용량도 소모됩니다. 많은 Dynamics 365 환경에서 비정형 파일 첨부는 스토리지 사용량이 통제되지 않고 늘어나는 주범입니다.

CRM 첨부 파일은 SharePoint 또는 Azure Blob에 저장하십시오.
대용량 파일을 Dataverse에 직접 업로드하지 마십시오.
자동화된 문서 관리를 사용하십시오.
오래된 레코드와 사용하지 않는 파일을 보관하십시오.
Dataverse 외부에서 파일을 관리하면서도 Dynamics 365 내부에서 여전히 접근할 수 있도록 Attach2Dynamics 같은 솔루션을 사용해 보십시오.

흩어진 비즈니스 로직

비즈니스 검증 규칙이 클라이언트 측 스크립트, Power Automate 흐름, 플러그인에 무분별하게 흩어져 있으면 문제 해결이 거의 불가능해집니다. 비즈니스 로직을 중앙에서 관리하면 예측 가능한 실행과 효율적인 감사가 가능해집니다.

보안 모델의 함정

기본 보안 구성에 의존하는 것은 데이터 유출을 자초하는 것과 같습니다. 엔터프라이즈급 배포에서는 비즈니스 단위, 보안 역할, 필드 수준 보안 프로필을 활용해 세분화된 보안 모델을 설계하는 것이 필수입니다.

핵심 요소	설명
최적화된 테이블 스키마	장기적인 유지 관리를 위해 데이터를 효율적으로 구성하십시오.
관계 구조	데이터 무결성 문제를 방지하고 확장성을 지원하도록 관계를 설계하십시오.
비즈니스 로직	로직을 명확하게 정의하여 기술 부채를 줄이고 애플리케이션 개발을 지원하십시오.

Dataverse 스킬 선택 및 관리

스킬 선택 기준

Dataverse 스킬 목록을 체계적으로 관리하려면 신중한 계획이 필요합니다. 모든 사용자 지정 스킬이나 에이전트 지침 세트는 실제 비즈니스 요구 사항과 연결되어야 합니다. 명확하고 구체적인 지침을 작성하면 모호함이 사라지고 자동화된 에이전트가 일관되게 실행할 수 있습니다.

명확한 설명과 트리거 문구
단계별 지침
예시와 문제 해결 팁
입력 및 출력 세부 정보

스킬을 비즈니스 요구에 맞추기

기술 솔루션은 항상 실제 업무 운영을 반영해야 합니다. 시각적 프로세스 매핑을 활용하면 기술 설계자와 업무 이해관계자가 워크플로 단계, 의사 결정 지점, 책임 경계에 대해 합의하는 데 도움이 됩니다.

기능	이점
엔드 투 엔드 워크플로 시각화	팀이 프로세스의 단계, 역할, 의사 결정 지점을 이해하는 데 도움이 됩니다.
비즈니스와 IT를 초기에 맞추기	공유된 시각적 프로세스를 통해 협업을 촉진하여 양측이 같은 방향을 바라보도록 합니다.
AI 지원으로 프로세스 편집	비즈니스 요구 사항이 바뀔 때도 계획의 일관성을 유지하고 적응력을 높여 유연성을 강화합니다.

스킬 체이닝 및 오케스트레이션

워크플로 설계

개별 Dataverse 스킬을 정교한 오케스트레이션 파이프라인으로 연결할 때 진정한 자동화의 수준에 도달할 수 있습니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 같은 기법을 활용하면 조직은 AI 코파일럿을 신뢰할 수 있는 기업 데이터 소스에 기반하게 만들 수 있습니다.

RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 사용하여 Copilot Studio 에이전트가 정확하고 근거에 기반한 응답을 제공하도록 하십시오.
지식 소스를 연결하여 기업의 규정 준수와 안정성을 유지하십시오.
커넥터, 흐름, API, 자동화 도구를 사용하여 Copilot Studio 에이전트를 시스템과 통합하십시오.
주요 통합 패턴을 익히고 성능 한계를 주시하여 워크플로가 원활하게 실행되도록 하십시오.

대규모 스킬 관리

충돌 처리

스킬 카탈로그가 커질수록 거버넌스가 무엇보다 중요해집니다. 재사용 가능한 스킬을 사용하면 프로세스를 한 번 정의하여 여러 에이전트 인스턴스에 일관되게 적용할 수 있으며, 상충되는 동작을 방지하고 전사적 규정 준수를 균일하게 보장할 수 있습니다.

버전 관리 및 업데이트

개발, 테스트, 프로덕션 환경 전반에서 안정성을 유지하려면 모든 솔루션을 관리하고 버전 관리해야 합니다. 적절한 문서화와 체계적인 릴리스 파이프라인을 갖추면 업데이트가 하위 종속성을 의도치 않게 깨뜨리는 일을 방지할 수 있습니다.

Dataverse 스킬 도구

Power Platform 환경을 효과적으로 제어하려면 적절한 관리 도구와 개발 도구를 활용하는 것이 필수적입니다. 대표적인 도구 세 가지를 살펴보겠습니다.

MCP 서버 개요

사용 및 통합

MCP 서버는 Dataverse에 저장된 엔터프라이즈 자산과 상호 작용할 수 있는 강력한 자연어 인터페이스를 제공합니다. 관리자는 대화하듯 레코드를 조회하고, 삽입하고, 업데이트할 수 있어 관리 작업이 간소화되고 기술 지식이 부족한 담당자도 업무를 수행할 수 있습니다.

제한 사항

자연어 도구는 매우 유연하지만, 동시 사용량이 대규모로 몰리는 시기에는 성능 제약이 생길 수 있습니다. 부하가 큰 상황에서도 고가용성을 유지하려면 MCP 서버와 기존 관리 도구의 사용을 균형 있게 조합하는 것이 좋습니다.

기능/측면	MCP 서버	기존 Dataverse 도구
상호 작용 워크플로	간결하고 자연스러움	수동적이고 기술적임
통합	자연어로 더 유연하게 적응함	수동 작업과 코딩이 필요함
확장성	성능 제약이 있음	일반적으로 더 안정적이지만 유연성은 떨어짐
리소스 제약	수요가 많으면 병목 현상이 발생할 수 있음	부하 상황에서도 예측 가능함

Dataverse용 Python SDK

자동화 및 사용자 지정

Python SDK를 사용하면 데이터 과학자와 통합 엔지니어가 프로그래밍 방식으로 Dataverse 인스턴스와 상호 작용할 수 있습니다. 데이터 과학자는 Python 도구를 사용해 텔레메트리를 추출하고, 고급 머신 러닝 파이프라인을 실행하며, 분석 인사이트를 핵심 엔터티에 다시 기록합니다.

Dataverse용 PAC CLI

명령줄 작업

Power Platform CLI(PAC CLI)는 테넌트 구성, 환경 프로비저닝, 솔루션 배포를 명령줄에서 강력하게 제어할 수 있도록 합니다. 서비스 주체 만들기 같은 작업은 한 줄짜리 명령으로 효율적으로 실행할 수 있습니다.

시나리오	MCP 서버	Python SDK	PAC CLI
자연어 상호 작용	✅	❌	❌
고급 분석 및 AI	❌	✅	❌
대량 구성 관리	❌	❌	✅
자동화된 사용자 프로비저닝	✅	❌	✅
다른 시스템과의 통합	✅	✅	✅
DevOps 및 배포 파이프라인	❌	✅	✅

사용자 지정 스킬 개발

운영 환경에 맞춘 사용자 지정 스킬을 만들면 특정 비즈니스 지식을 자동화 프레임워크에 직접 반영할 수 있습니다. 엄격한 단계별 접근 방식을 따르면 높은 정확도와 안정성을 확보할 수 있습니다.

Dataverse 스킬 작성

설명은 트리거 조건으로 작성하십시오. 스킬을 언제 실행해야 하는지 답할 수 있도록 작성해야 합니다.
문단 대신 번호가 매겨진 단계를 사용하십시오. 에이전트가 더 쉽게 따라갈 수 있습니다.
스키마의 정확한 필드 이름을 참조하십시오. 추측의 여지가 없어집니다.
복잡한 지침에는 리소스를 첨부하십시오. 주요 단계는 간결하고 단순하게 유지하십시오.
초안을 작성하는 동안에는 스킬을 비활성화하십시오. 미완성 작업으로 인한 혼선을 방지할 수 있습니다.
각 스킬은 하나의 작업에 집중하십시오. 한 곳에서 모든 것을 처리하려고 하지 마십시오.
명확하고 직접적인 언어를 사용하십시오. 모호한 표현은 피하십시오.
실제 에이전트로 스킬을 테스트하십시오. 실제 상황에서 어떻게 동작하는지 확인하십시오.
동료 검토를 거친 후에만 조직 공개 범위를 설정하십시오. 그래야 테스트되지 않은 스킬이 비공개로 유지됩니다.
특정 에이전트만이 아니라 모든 에이전트에서 동작하는 지침을 작성하십시오.

스킬 파일 구조

구성 요소	설명
appsettings.json	환경의 공유 구성
Utility.cs	재사용할 수 있는 도우미 메서드
Sample1/	첫 번째 샘플 프로젝트용 파일
Sample2/	두 번째 샘플 프로젝트용 파일
SampleProgram.cs	이전 샘플 프로젝트의 진입점
SampleMethod.cs	레거시 샘플의 핵심 로직
Helper-Code/	이전 샘플용 추가 유틸리티
Login-UX/	레거시 샘플용 로그인 양식

팁: 파일을 깔끔하게 정리하십시오. 체계적인 구조는 본인과 팀이 필요한 것을 빠르게 찾는 데 도움이 됩니다.

테스트 및 검증

철저한 검증은 잘못된 로직이 엔터프라이즈 시스템 전반으로 퍼지는 것을 막아 줍니다. 신속하게 프로토타입을 만들고 환경 수준의 엄격한 검증 규칙을 적용하면 높은 데이터 품질을 유지할 수 있습니다.

실제 사용 사례

조직은 HR에서 복잡한 사용자 프로비저닝 절차를 자동화하는 것부터 거래 처리 전에 재무 규정 준수 매개변수를 검증하는 것까지 다양한 워크플로에 사용자 지정 스킬을 활용합니다.

이해관계자 유형	얻는 효과
직원	팀 프로세스에 대한 명확한 문서화
에이전트 빌더	정해진 운영 절차를 정확히 따르는 에이전트
관리자/매니저	비즈니스 지식의 공유 방식에 대한 통제

구현 및 확장 전략

엔터프라이즈 솔루션을 성공적으로 배포하려면 데이터 아키텍처, 거버넌스, 통합 설계에 대한 신중한 계획이 필요합니다. 포괄적인 로드맵을 수립하면 장기적인 안정성을 보장할 수 있습니다.

대규모 배포

발견 및 설계: 프로세스를 매핑하고 이해관계자와 소통합니다.
솔루션 아키텍처: 흐름 설계를 계획하고 거버넌스 전략을 설정합니다.
구축 및 구성: 명확하고 구조화된 로직으로 자동화를 만듭니다.
테스트 및 검증: 시나리오 테스트를 실행하여 모든 것이 제대로 작동하는지 확인합니다.
배포 및 거버넌스: 액세스 제어를 설정하고 솔루션의 수명 주기를 관리합니다.
모니터링 및 최적화: 성능을 추적하고 자동화를 세부적으로 조정합니다.
확장 및 발전: 요구가 늘어나면 자동화를 더 많은 부서에 롤아웃합니다.

흔한 함정과 해결책

흔한 함정	효과적인 해결책
데이터와 로직의 분리 부족	교육에 투자하고 거버넌스 프레임워크를 수립합니다
성능 문제	플랫폼의 '한계'를 이해합니다
복잡한 데이터 모델링	심도 있는 기술 지식을 준비합니다
거버넌스 과제	명확한 감사 및 규정 준수 정책을 구현합니다

이제 Dataverse를 활용해 아이디어에서 구현까지 이어지는 명확한 경로를 갖추셨습니다. 관계형 사고와 탄탄한 설계에 집중하면 실질적인 비즈니스 가치를 끌어내고, 팀에 의미 있는 업무 환경을 만들 수 있습니다. 여기서 배운 프레임워크와 도구를 활용해 AI 에이전트를 운영하고 솔루션을 확장해 보세요. 더 깊이 알아보고 싶으신가요? 더 많은 팁과 실제 사례 연구는 M365 FM에서 확인하실 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Dataverse란 무엇이며 왜 사용해야 하나요?

Dataverse는 Microsoft의 클라우드 기반 데이터 플랫폼입니다. 비즈니스 데이터를 한곳에서 정리, 저장, 관리할 수 있습니다. 코드를 작성하지 않고도 앱을 만들고 프로세스를 자동화하는 데 도움이 됩니다.

관계형 사고는 솔루션을 확장하는 데 어떻게 도움이 되나요?

관계형 사고를 적용하면 테이블 간에 데이터를 연결할 수 있습니다. 데이터 중복을 피하고 데이터를 깔끔하게 유지할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 비즈니스가 성장함에 따라 시스템을 쉽게 확장할 수 있습니다.

코딩을 할 줄 몰라도 Dataverse를 사용할 수 있나요?

네! 자연어 지침과 시각적 디자이너를 사용할 수 있습니다. 테이블을 만들고, 관계를 설정하고, 워크플로를 자동화하는 데 코드를 작성할 필요가 없습니다.

Dataverse 스킬을 관리하려면 어떤 도구를 사용해야 하나요?

MCP Server, Python SDK, PAC CLI 등의 선택지가 있습니다.

필요에 맞는 도구를 선택하세요. 예를 들어 자연어 처리에는 MCP Server, 분석에는 Python SDK, 대량 관리에는 PAC CLI를 사용할 수 있습니다.

Dataverse 스킬을 체계적으로 관리하려면 어떻게 해야 하나요?

스킬을 중앙 위치에 저장하세요. 각 스킬에 명확한 이름과 설명을 붙이세요. 공유하기 전에 테스트하세요.

체계적인 관리는 팀과 AI 에이전트가 올바른 스킬을 찾아 사용하는 데 도움이 됩니다.

Dataverse에서 피해야 할 흔한 실수는 무엇인가요?

다음과 같은 함정을 주의하세요:

데이터 중복
비즈니스 로직의 분산
취약한 보안 모델

관계형 설계와 명확한 규칙에 집중하면 이러한 문제를 피할 수 있습니다.

Dataverse 스킬은 어떻게 업데이트하고 버전을 관리하나요?

버전 관리에는 관리형 솔루션을 사용하세요. 변경 사항을 문서화하고 업데이트 내용을 팀과 공유하세요.

정기적인 검토를 통해 스킬을 최신 상태로 유지하고 신뢰할 수 있게 관리하세요.

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Scalable Power Platform 솔루션을 위한 Dataverse 비즈니스 스킬을 실용적으로 설명하는 내용을 찾고 계신가요? 이 에피소드는 주제를 쉬운 언어로 풀어내고, Microsoft 365, Azure, Power Platform, 보안, AI, 그리고 현대의 업무 환경에서 이 주제가 왜 중요한지 보여 드립니다.

다음에 해당한다면 이 에피소드를 들어보세요:

Scalable Power Platform 솔루션을 위한 Dataverse 비즈니스 스킬의 핵심 개념을 이해하고 싶은 경우
이 주제가 더 넓은 Microsoft 기술 생태계에서 어떤 위치에 있는지 알고 싶은 경우
조직에서 실질적인 가치를 만들 수 있는 지점을 알고 싶은 경우

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최종 검토: 2026년 7월.

누가 들으면 좋을까요

이 에피소드는 구현, 운영 또는 거버넌스 결정을 내리기 전에 실무적인 기초가 필요한 Microsoft 관리자, 아키텍트, 개발자, 보안 전문가 및 비즈니스 리더를 위한 내용입니다.

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