Microsoft Dataverse로 기존 데이터 관리의 한계 극복하기

By Mirko Peters · 2026-08-28

다시 찾아주셔서 감사합니다, 데이터를 사랑하는 여러분과 비즈니스 리더 여러분! 느린 스프레드시트를 멍하니 바라보거나 여러 부서에 걸쳐 상충하는 수치의 출처를 추적하려고 애써 본 적이 있다면…

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

다시 찾아주셔서 감사합니다, 데이터에 관심이 많은 여러분과 비즈니스 리더 여러분! 느리게 돌아가는 스프레드시트를 바라보며 애를 먹었거나, 여러 부서 사일로에 흩어진 상충하는 수치의 출처를 추적하느라 시간을 허비했거나, 엔터프라이즈 애플리케이션이 왜 이렇게 굼뜬지 의문을 가져본 적이 있다면 여러분만 그런 것이 아닙니다. 전통적인 데이터 관리 방식은 나름의 역할을 해 왔지만, 오늘날처럼 빠르게 변하는 디지털 생태계에서는 성공으로 가는 길이 되기보다 병목이 되는 경우가 많습니다. 최신 팟캐스트 에피소드 Design Scalable Dataverse Data Models for Business Apps에서는 최신 아키텍처가 조직이 정보를 다루는 방식을 어떻게 근본적으로 바꿀 수 있는지 살펴보았습니다. 이번 컴패니언 블로그 글에서는 그 개념을 더 깊이 다루면서, Microsoft Dataverse가 부서 간 장벽을 허물고, 성능을 최적화하며, 비즈니스를 미래에 대비하도록 돕는 방법을 알아보겠습니다.

핵심 요약

• 스마트 Dataverse 모델은 데이터 관리를 강화하여 기업이 데이터를 더 효과적으로 활용할 수 있도록 합니다.
• 통합 기능은 수작업을 줄여 다양한 시스템을 손쉽게 연결하고 워크플로를 간소화합니다.
• Power BI 통합은 강력한 분석 기능을 제공하여 빠른 보고서 생성과 더 나은 의사 결정을 가능하게 합니다.
• 중앙 집중식 데이터 저장소는 일관성을 높이고 부서 간 혼선을 줄여 협업을 강화합니다.
• 역할 기반 액세스 제어는 민감한 정보를 보호하며, 데이터 보안과 규정 준수를 보장합니다.
• Dataverse의 자동화 기능은 시간을 절약하고 오류를 줄여 전반적인 생산성을 높입니다.
• AI 기반 인사이트는 원시 데이터를 실행 가능한 정보로 바꿔 기업이 더 현명한 결정을 내리도록 돕습니다.
• Dataverse는 로우코드 개발을 지원하여 광범위한 프로그래밍 지식이 없어도 애플리케이션을 구축할 수 있게 합니다.

현재 데이터 관행의 한계

데이터 관리의 과제

많은 기업이 기존 데이터 관리 시스템으로 인해 상당한 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 과제는 정보에 기반한 의사 결정과 효율적인 운영을 방해할 수 있습니다. 다음은 여러분이 마주칠 수 있는 대표적인 문제입니다.

1. 성능 문제: 대용량 데이터셋은 종종 응답 속도 저하로 이어집니다. 이는 사용자를 답답하게 만들고 중요한 비즈니스 프로세스를 지연시킬 수 있습니다.
2. 복잡한 계층 구조: 복잡한 계층 구조와 다대다 관계를 관리하면 유지 관리 부담이 커질 수 있습니다. 모든 항목을 체계적으로 정리하고 최신 상태로 유지하기가 어렵다고 느낄 수 있습니다.
3. 잦은 업데이트: 데이터 구조가 바뀌면 양식, 뷰, 비즈니스 규칙을 계속 갱신해야 합니다. 이는 귀중한 시간과 리소스를 소모할 수 있습니다.

이 외에도 부서 간 데이터 불일치가 나타나는 것을 발견할 수도 있습니다. 서로 다른 팀이 상충하는 정보를 보고하면, 여러분이 의존하는 데이터를 신뢰하기 어려워집니다. 경영진은 특정 운영 영역의 데이터가 부족하다고 자주 불만을 제기하고, 최종 사용자는 데이터셋이 불완전하거나 오래되었다는 사실을 발견하곤 합니다. 이러한 문제는 예상치 못한 IT 비용으로 이어져 예산에 부담을 줄 수 있습니다.

비즈니스 애플리케이션의 비효율성

낡은 데이터 관행은 비즈니스 애플리케이션에서도 비효율을 초래할 수 있습니다. 다음은 고려해야 할 주요 사항입니다.

• 데이터 품질: 정확하고 완전하며 적시에 제공되는 데이터는 효과적인 비즈니스 애플리케이션에 필수적입니다. 잘못된 고객 주소와 같은 부정확한 데이터는 운영 오류와 고객 만족도 저하로 이어질 수 있습니다.
• 누락된 데이터: 데이터가 누락되면 분석이 불완전해집니다. 그 결과 신뢰할 수 있는 인사이트를 바탕으로 효과적인 의사 결정을 내리기가 어려워집니다.
• 불일치: 시스템마다 데이터가 서로 다를 수 있으며, 이는 혼선을 일으키고 처리 과정에서 오류를 낳습니다. 그 결과 워크플로가 느려지고 생산성에 영향을 줄 수 있습니다.
• 오래된 정보: 오래된 데이터에 의존하면 의사 결정권자가 잘못된 판단을 내릴 수 있습니다. 잘못된 가정에 근거한 조치는 비즈니스에 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.

이러한 한계를 인식하면 스마트 Dataverse 모델과 같은 혁신적인 솔루션이 왜 필요한지 더 잘 이해할 수 있습니다. 이 모델은 기존 데이터 관리의 과제를 극복하고 비즈니스 애플리케이션의 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

스마트 Dataverse 모델의 고유한 기능

비즈니스 시맨틱 엔진

Dataverse의 비즈니스 시맨틱 엔진은 데이터와 상호 작용하는 방식을 근본적으로 바꿉니다. 단순한 키워드나 SQL 기반 쿼리에 의존하는 기존 데이터 엔진과 달리, Dataverse는 사용자의 질문 하나하나를 목표로 취급합니다. 이 접근 방식을 통해 보다 대화형이고 맥락을 고려한 방식으로 데이터에 액세스할 수 있습니다. 이 엔진은 에이전트형 오케스트레이터를 사용하여 쿼리에 답하는 데 필요한 단계를 계획하고 실행하며 다듬습니다. 이 기능 덕분에 데이터 액세스가 유연해지고 복원력을 갖추게 되며, 대규모 환경에서도 모호성과 복잡성을 효과적으로 처리할 수 있습니다.

이 엔진을 사용하면 데이터를 검색하고 활용하는 방식이 크게 개선될 것으로 기대할 수 있습니다. 복잡한 다중 테이블 엔터프라이즈 쿼리에서 자주 실패하는 고정 파이프라인의 한계를 더 이상 걱정할 필요가 없습니다. 대신 데이터에서 의미 있는 인사이트를 도출하는 데 집중할 수 있으며, 이를 통해 의사 결정 프로세스가 강화됩니다.

향상된 데이터 관계

Dataverse의 향상된 데이터 관계는 애플리케이션을 구축하고 관리하는 방식에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 관계를 통해 데이터 모델 내에서 비즈니스 로직을 직접 정의하고 적용할 수 있습니다. 서로 다른 데이터 엔터티 간에 명확한 연결을 설정하면 비즈니스 프로세스를 보다 일관성 있고 의미 있게 표현할 수 있습니다.

Dataverse의 통합 기능은 통합 작업에 필요한 시간을 크게 줄여 줍니다. 과거에는 며칠 또는 몇 주가 걸리던 작업이 이제는 몇 시간 또는 몇 분 만에 완료되는 경우가 많습니다. 이러한 효율성 덕분에 사내 개발 노력이 보존되고 향후 기술 부채도 최소화됩니다. 향상된 데이터 관계가 제공하는 측정 가능한 이점은 다음과 같습니다.

이러한 향상된 관계를 활용하면 애플리케이션이 견고하고 시간이 지나도 적응력을 유지하도록 보장할 수 있습니다. 이러한 전략적인 데이터 모델링 접근 방식은 현재의 요구를 지원할 뿐만 아니라 비즈니스가 향후 성장할 수 있는 기반도 마련해 줍니다.

리더십의 데이터 모델링

전략적 의사 결정

비즈니스 의사 결정은 데이터에 의존합니다. 데이터 모델링은 원시 정보를 명확하고 실행 가능한 인사이트로 바꿔 줍니다. Dataverse를 사용하면 조직 전체에서 액세스할 수 있는 중앙 집중식 데이터 저장소를 만들 수 있습니다. 이러한 중앙 집중화는 데이터 일관성을 개선하고 부서 간 혼선을 줄입니다. Common Data Model(CDM)은 데이터가 일관된 형식을 따르도록 보장하여 분석과 공유를 더 쉽게 만듭니다.

역할 기반 액세스 제어는 중요한 비즈니스 정보를 보호합니다. 특정 데이터를 누가 보거나 편집할 수 있는지 직접 결정할 수 있으므로 회사의 기밀을 안전하게 지킬 수 있습니다. Dataverse는 Power BI, Teams와 같은 Microsoft 도구와 원활하게 통합됩니다. 이러한 도구를 활용하면 데이터를 심층적으로 분석하고 팀원과 실시간으로 협업할 수 있습니다. 추세를 파악하고, 성과를 추적하며, 전략을 신속하게 조정할 수 있습니다.

팁: Dataverse와 Power BI를 함께 사용하면 강력한 분석 기능을 활용할 수 있습니다. 이 조합을 통해 신뢰할 수 있는 데이터를 바탕으로 더 빠르고 현명한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

이러한 도구에 능숙한 인증 전문가는 기술 프로젝트를 이끌 수 있습니다. 이들은 리더십 팀이 더 나은 운영 효율성, 더 빠른 시장 대응, 전략적 성장을 향해 나아가도록 인사이트를 제공합니다. 데이터 모델을 중앙에서 관리하면 부서 간 원활한 통합을 보장할 수 있습니다. 이러한 구조는 민감한 정보를 보호하는 동시에 팀워크와 투명성을 높여 줍니다.

데이터를 비즈니스 목표에 맞추기

데이터 모델을 비즈니스 목표에 맞추면 가장 중요한 과제에 집중할 수 있습니다. Dataverse는 공통 데이터 모델(Common Data Model)을 따르므로 데이터 사일로를 없애고 더 나은 의사 결정을 지원합니다. 데이터가 비즈니스 목표를 반영하면 진행 상황을 명확하게 측정하고 계획을 효과적으로 조정할 수 있습니다.

많은 조직이 AI 도입 준비 상태를 평가하면서 판매 예측이나 고객 행동 분석처럼 가장 큰 효과를 얻을 수 있는 영역을 찾습니다. 여러분도 데이터 모델을 이러한 목표에 맞게 조정하여 같은 방식으로 접근할 수 있습니다. 데이터 기반 의사 결정 문화를 조성하는 기업은 운영 효율성과 고객 만족도가 개선되는 경우가 많습니다.

Power BI의 고급 분석 기능을 이용하면 추세를 파악하고 운영을 최적화할 수 있습니다. 이 기능은 전략적 성장 계획을 직접적으로 뒷받침합니다. 일부 조직은 장기 비전에 Microsoft Business Central을 통합하기도 합니다. 이들은 ERP 전략을 디지털 전환 목표와 맞춰 고객 경험과 공급망 민첩성을 개선합니다.

이러한 정렬에서는 IT와 경영진 간의 협업이 핵심적인 역할을 합니다. 양측이 함께 노력하면 앱과 데이터 모델이 혁신을 이끌고 목표를 달성하게 됩니다. 이러한 파트너십은 기술 투자가 실질적인 비즈니스 가치를 제공하도록 보장합니다.

데이터 모델링을 전략적 기능으로 바라보면, 단순히 데이터를 저장하는 데 그치지 않고 비즈니스 우선순위를 반영하는 앱을 구축할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 경쟁이 치열한 시장에서 자신감과 민첩성을 바탕으로 이끌어 나가는 데 도움이 됩니다.

조직 역학 반영하기

데이터 관계와 구조

Dataverse의 데이터 관계는 조직의 정책과 구조를 반영하는 데 중요한 역할을 합니다. 관계형 데이터 모델을 만들면 데이터 관리를 운영 요구 사항과 계층 구조에 맞출 수 있습니다. 고려해야 할 주요 사항은 다음과 같습니다.

• 관계 유형 이해하기: 일대다(one-to-many)나 다대다(many-to-many)처럼 다양한 관계 유형을 아는 것은 효과적인 데이터 관리에 필수적입니다. 이러한 관계는 비즈니스 프로세스를 그대로 반영하는 연결된 데이터 환경을 만드는 데 도움이 됩니다.
• 관계 설정: 테이블 간 관계를 설정하는 것은 데이터를 효과적으로 조회하고 표시하는 데 매우 중요합니다. 이 설정을 통해 관련 정보를 빠르고 정확하게 가져올 수 있습니다.
• 모범 사례: 실제 경험을 보면 효과적인 모델링이 얼마나 중요한지 알 수 있습니다. 모범 사례를 따르면 데이터 관계가 비즈니스 목표를 뒷받침하고 데이터 무결성을 유지할 수 있습니다.

이러한 관계를 활용하면 조직의 효율성과 효과를 높이는 견고한 데이터 구조를 만들 수 있습니다.

협업에 미치는 영향

데이터 구조는 조직 내 협업에 상당한 영향을 미칩니다. Dataverse는 기존 도구에서 흔히 겪는 문제를 해결하는 기능을 제공합니다. 협업이 개선되는 방식은 다음과 같습니다.

Dataverse는 통합 데이터 플랫폼을 제공함으로써 부서 간 협업도 지원합니다. 이 플랫폼은 여러 소스의 데이터를 하나의 저장소로 통합하여 데이터 접근성을 높입니다. 실시간 업데이트를 통해 부서 전반이 항상 최신 정보를 기준으로 작업할 수 있습니다. 또한 커넥터와 API를 활용하면 서로 다른 시스템을 손쉽게 연결할 수 있어, 부서 간 솔루션을 더 쉽게 개발할 수 있습니다.

• 360도 뷰: 비즈니스 데이터를 종합적으로 조망할 수 있어 데이터 관리가 단순해지고 데이터 품질이 향상됩니다.
• 더 나은 협업: 개선된 데이터 구조 덕분에 부서 간 협업이 강화되어 팀이 더 효과적으로 함께 일할 수 있습니다.

Dataverse의 기능을 활용하면 조직 전반에서 혁신과 효율을 이끄는 협업 환경을 만들 수 있습니다.

Dataverse의 실제 활용 사례

산업별 활용 사례

Dataverse는 다양한 산업에서 그 다재다능함을 입증해 왔으며, 조직이 데이터의 힘을 효과적으로 활용할 수 있도록 지원합니다. 대표적인 활용 사례와 보고된 성과는 다음과 같습니다.

이러한 활용 사례는 Dataverse가 기업의 효율성을 높이고, 의사결정을 개선하며, 성장을 이끄는 데 어떻게 기여하는지 보여줍니다. 이 기능을 활용하면 데이터를 조직의 목표를 뒷받침하는 전략 자산으로 전환할 수 있습니다.

Power Platform과의 통합

Dataverse를 Microsoft Power Platform 서비스와 통합하면 기능이 크게 향상됩니다. 이 조합은 데이터 관리와 앱 개발을 위한 통합된 로우 코드/노 코드 환경을 만들어 줍니다. 이 통합의 주요 이점은 다음과 같습니다.

• Power BI는 실시간 인사이트와 고급 분석을 제공하여 의사결정을 개선합니다.
• Power Automate는 워크플로를 간소화하고 자동화를 통해 시간을 절약하며 오류를 줄입니다.

Power Automate를 사용하는 기업들은 운영 효율이 30% 향상되었다고 보고했습니다. 또한 약 58%의 기업이 의사결정 강화를 위해 Power BI 도입을 우선시하고 있습니다. 이 통합을 통해 효율적일 뿐만 아니라 비즈니스 요구에 맞춘 모델 기반 앱을 구축할 수 있습니다.

Dataverse의 기능과 Power Platform 서비스를 함께 활용하면 생산성을 높이고 혁신을 촉진하는 견고한 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이러한 시너지를 통해 가장 중요한 과제, 즉 비즈니스의 성장을 이끄는 데 집중할 수 있습니다.

Dataverse의 거버넌스 및 규정 준수

데이터 개인정보 보호 및 보안

데이터 거버넌스는 조직의 데이터를 효과적으로 관리하는 데 중요한 역할을 합니다. Dataverse를 사용하면 데이터 개인 정보 보호와 보안을 강화하는 강력한 거버넌스 도구를 활용할 수 있습니다. 이러한 도구에는 데이터 손실 방지 정책, 테넌트 간 제한, 사용자 액세스 관리가 포함됩니다. 사용자 역할과 비즈니스 단위를 정의하여 누가 데이터에 액세스하고, 편집하고, 삭제할 수 있는지 제어할 수 있습니다. 이러한 제어는 데이터 무결성을 유지하고, 특히 민감한 정보에 대한 무단 변경을 방지하는 데 필수적입니다.

Dataverse는 Microsoft Entra ID를 기반으로 하는 엔터프라이즈급 보안을 제공합니다. 이 기능을 통해 여러 팀에서 안전하게 데이터에 액세스할 수 있습니다. 역할 기반 액세스 제어를 사용하면 사용자가 특정 액세스 및 삭제 권한을 가지고 비즈니스 단위 전반에서 레코드를 소유할 수 있습니다. 이러한 구성은 보안을 희생하지 않으면서 생산성을 높입니다. 주요 보안 기능은 다음과 같습니다:

• Customer-managed keys
• Customer lockbox
• 환경 보안 그룹
• Dataverse Audit
• Azure 가상 네트워크 통합

이러한 기능은 저장 데이터와 전송 중인 데이터를 모두 보호합니다. Power Platform 보안 허브를 통해 관리자는 보안 상태를 평가하고, 위협을 탐지하며, 정책을 선제적으로 구현할 수 있습니다. 이러한 기능을 활용하면 조직이 엔터프라이즈 정책에 부합하도록 보장하고 운영 위험을 줄일 수 있습니다.

규제 준수

정책 준수는 Dataverse를 사용하는 모든 기업에게 필수입니다. 조직과 데이터를 보호하려면 다양한 규제 요건을 준수해야 합니다. 주요 준수 고려 사항은 다음과 같습니다:

• GDPR 준수(일반 데이터 보호 규정). 여기에는 데이터에 관한 개인의 권리가 포함됩니다.
• 의료 관련 데이터를 위한 HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act) 준수.
• 캘리포니아주의 데이터 개인 정보 보호를 위한 CCPA(California Consumer Privacy Act) 준수.
• 업종별 규제를 준수하기 위해 필요한 통제 장치 구현.
• 규제 표준 준수 여부를 확인하기 위한 정기 준수 감사.

거버넌스를 제대로 유지하지 못하면 심각한 위험이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 필드 수준 권한과 같은 보안 기능 관리를 잘못하면 오류와 보안 공백이 생길 수 있습니다. 데이터 관리의 복잡성은 유지 관리를 어렵게 하여, 비즈니스 로직에 영향을 주지 않으면서 데이터 구조를 수정하기 어렵게 만듭니다. 또한 중앙 집중식 거버넌스 도구가 부족하면 준수와 감사가 저해되어 관리 부담이 늘어납니다.

데이터 거버넌스와 규제 준수를 우선시하면, 데이터 관리 방식이 업계 표준에 부합하도록 하면서 잠재적 위험으로부터 조직을 보호할 수 있습니다.

AI 및 스마트 Dataverse 모델

AI 기반 인사이트

인공지능은 원시 데이터를 명확하고 실행 가능한 인사이트로 바꿔 Dataverse 경험을 향상합니다. 이 기능은 더 빠르고 현명하게 의사결정을 내리는 데 도움이 됩니다. Microsoft Dataverse는 AI를 사용해 데이터 모델에 더 깊은 지능과 스마트한 자동화를 더합니다. 분석 결과가 안전하고 규정을 준수하도록 보장하므로 결과를 신뢰할 수 있습니다.

Dataverse Model Context Protocol(MCP) 서버와 같은 새로운 AI 기반 기능을 사용하면 기업 데이터와 동적으로 상호 작용하는 지능형 솔루션을 구축할 수 있습니다. 이러한 도구를 통해 AI 어시스턴트가 비즈니스 맥락을 이해하고 관련 답변이나 제안을 제공할 수 있습니다.

여러 산업 분야에서 AI 기반 인사이트가 실제로 활용되는 사례를 확인하실 수 있습니다:

AI를 활용하면 고객 피드백을 분석하고, 영업 기회를 선별하고, 이력서를 요약하고, 위험을 분류하는 일도 할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다:

1. 수많은 리뷰를 자동으로 분석하여 고객 만족도 추세를 파악합니다.
2. 통화 메모를 요약하고 의도에 따라 영업 리드를 평가합니다.
3. 입사 지원서를 파싱하여 핵심 자격 요건을 강조합니다.
4. 보험 청구건을 위험 수준에 따라 분류합니다.

이러한 AI 기반 인사이트를 활용하면 가장 중요한 일에 집중하고 비즈니스 성과를 개선할 수 있습니다.

자동화와 효율성

Dataverse의 자동화로 업무 흐름이 간소화되고 수작업이 줄어듭니다. 이를 통해 오류가 줄고 생산성이 높아집니다. 영업 레코드를 업데이트하면 Dataverse가 연결된 시스템 전반에 변경 사항을 자동으로 동기화합니다. 이렇게 하면 팀이 항상 최신 데이터를 기준으로 움직일 수 있습니다.

Power Automate와 통합하면 이벤트를 기준으로 작업을 트리거할 수 있어, 추가 노력 없이 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 승인, 알림, 데이터 업데이트 등을 자동화할 수 있습니다.

자동화를 도입한 기업들이 확인한 측정 가능한 개선 사례는 다음과 같습니다:

앞으로 AI와 Dataverse는 더욱 긴밀하게 연결될 것입니다. 미래의 시스템은 모듈식 API 기반 설계를 사용하여 AI를 비즈니스 워크플로에 직접 내장하게 될 것입니다. 생성형 AI는 이메일이나 대화와 같은 비정형 데이터를 추론하고, AI와 자동화를 결합한 프로세스를 매끄럽게 조율하게 될 것입니다.

이러한 변화는 실시간으로 적응하는 앱을 구축하는 데 도움이 되어, 비즈니스를 더 민첩하고 지능적으로 만들어 줄 것입니다.

팁: 앱을 설계할 때부터 AI와 자동화를 염두에 두십시오. 이 접근 방식은 향후 변경을 줄이고 솔루션을 더 확장 가능하고 효율적으로 만들어 줍니다.

Dataverse에서 AI와 자동화를 받아들이면 비즈니스를 이끌어 갈 새로운 수준의 인사이트와 효율성을 얻을 수 있습니다.

스마트 Dataverse 모델은 데이터를 관리하고 비즈니스 앱을 구축하는 방식을 바꿔 줍니다. 여러 소스의 데이터를 연결하고 하나의 확장 가능한 플랫폼으로 통합하는 데 도움이 됩니다. 역할 기반 액세스를 통해 보안이 강화되고 규정 준수가 자동화됩니다. 이 모델은 에이전트가 엔터프라이즈 데이터를 기반으로 동작하도록 하여, 응답을 신뢰할 수 있고 업무 흐름에 맞게 조정되도록 합니다. 자동화로 운영이 간소화되어 IT 팀이 전략에 집중할 수 있습니다. 또한 로우 코드 도구로 안전하게 앱을 구축하고, AI 기반 인사이트에 대비할 수 있도록 비즈니스를 준비시켜 줍니다.

이러한 기능은 빠른 앱 개발과 복잡한 비즈니스 로직 통합을 가능하게 하여 장기 전략을 뒷받침합니다. 보안을 유지하면서 확장할 수 있고, 실시간으로 의사결정을 내려 경쟁력을 높일 수 있습니다. 고객은 개인화된 경험을 누리고, 리소스를 효율적으로 활용해 비용도 최적화할 수 있습니다. 스마트한 Dataverse 모델을 도입하면 빠르게 변화하는 시장에서 민첩하고 자신감 있게 앞서 나갈 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Microsoft Dataverse란 무엇입니까?

Microsoft Dataverse는 여러 애플리케이션 전반에서 데이터를 관리하고 통합하도록 돕는 클라우드 기반 데이터 플랫폼입니다. 향상된 데이터 관계와 보안을 바탕으로 확장 가능한 비즈니스 앱을 구축할 수 있습니다.

Dataverse는 데이터 관리를 어떻게 개선합니까?

Dataverse는 데이터를 중앙에서 관리하여 일관성을 보장하고 데이터 사일로를 줄입니다. 데이터 모델링을 위한 구조화된 환경을 제공하므로 조직 전체에서 정보에 더 쉽게 접근하고 분석할 수 있습니다.

Dataverse를 다른 Microsoft 도구와 함께 사용할 수 있습니까?

네! Dataverse는 Power Apps, Power Automate, Power BI 등 Power Platform 도구와 원활하게 통합됩니다. 이 통합을 통해 애플리케이션을 만들고 워크플로를 자동화하는 능력이 향상됩니다.

Dataverse와 AI를 함께 사용하면 어떤 이점이 있습니까?

AI는 실행 가능한 인사이트를 제공하고 프로세스를 자동화하여 Dataverse를 강화합니다. 데이터를 더 효과적으로 분석할 수 있어 더 스마트한 의사결정과 운영 효율성 향상으로 이어집니다.

Dataverse는 데이터 보안을 어떻게 보장합니까?

Dataverse는 역할 기반 액세스 제어와 암호화를 적용하여 데이터를 보호합니다. 사용자 권한을 정의할 수 있으므로 민감한 정보를 안전하게 유지하고 규정을 준수할 수 있습니다.

Dataverse의 혜택을 받을 수 있는 산업에는 어떤 것이 있습니까?

Dataverse는 의료, 금융, 유통, 제조 등 다양한 산업에서 활용됩니다. 유연성이 뛰어나 조직이 데이터를 효과적으로 활용하여 의사결정과 운영 효율성을 개선할 수 있습니다.

Dataverse를 사용하려면 코딩이 필요합니까?

아니요, Dataverse는 로우코드 및 노코드 개발을 지원합니다. 광범위한 프로그래밍 지식 없이도 애플리케이션을 만들고 워크플로를 자동화할 수 있어 모든 숙련도의 사용자가 쉽게 활용할 수 있습니다.

Dataverse를 어떻게 시작할 수 있습니까?

시작하려면 Microsoft 계정에 가입하고 Power Platform을 살펴보십시오. 튜토리얼과 문서를 통해 Dataverse를 효과적으로 사용하는 방법을 익힐 수 있습니다.

🎧 이 에피소드 듣기

Design Scalable Dataverse Data Models for Business Apps에 대한 실용적인 설명을 원하십니까? 이 에피소드는 해당 주제를 명확한 언어로 풀어내고, Microsoft 365, Azure, Power Platform, 보안, AI, 그리고 현대적 업무 환경에서 이것이 왜 중요한지 보여줍니다.

다음과 같은 내용을 알고 싶다면 이 에피소드를 들어보십시오:

• Design Scalable Dataverse Data Models for Business Apps의 핵심 개념 이해하기
• 더 넓은 Microsoft 기술 생태계에서 이 주제가 어떤 위치에 있는지 살펴보기
• 조직에서 실질적인 가치를 창출할 수 있는 영역 알아보기

다음 관련 M365 FM 에피소드도 함께 보시면 좋습니다:

• 확장 가능한 Dataverse 데이터 모델 설계
• Power Platform 앱을 위한 Microsoft Dataverse 데이터 아키텍처
• Dataverse로 Power Apps의 Excel 데이터 한계 해결하기
• 확장 가능한 Power Platform 솔루션을 위한 Dataverse 업무 역량
• 확장 가능한 워크플로를 위한 Power Automate 대 Azure Logic Apps

M365 FM에서 더 많은 실용적인 Microsoft 이야기를 찾아보십시오.