Power BI Copilot 사전 요구 사항: 테넌트에 실제로 필요한 것

By Mirko Peters · 2026-08-26

Microsoft Copilot을 예측 기능이 있는 Power BI에 연결하기 전에 Fabric 관리 설정, 라이선스 요구 사항, 용량 임계값을 확인해야 합니다. 이 글에서는 필수 도구, 테넌트 스위치, 지역별 고려 사항을 정리하여 원활한 배포를 돕겠습니다. 대화형 AI를 비즈니스 인텔리전스 환경에 도입하는 것은 의미 있는 진전이지만, 기초 준비를 건너뛰면 시작도 하기 전에 진행이 멈출 수 있습니다. 이 고급 통합을 지원하려면 테넌트에 실제로 무엇이 필요한지 살펴보겠습니다.

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간극 메우기: Copilot과 Power BI를 위한 사전 준비

Power BI Copilot에 Copilot을 연결하기 전에 환경을 준비해야 합니다. 이러한 준비는 AI 기반 대시보드와 예측 분석의 가치를 온전히 활용할 수 있도록 합니다. 지금부터 필요한 필수 도구, 액세스 권한, 보안 단계를 차례로 살펴보겠습니다.

필수 도구 및 액세스

Microsoft Copilot 요구 사항

먼저 Microsoft Fabric에서 Power BI용 Copilot을 사용하도록 설정해야 합니다. 조직이 F64 또는 P1과 같은 지원되는 용량에 액세스할 수 있어야 하며, 지역이 Copilot 기능을 지원하는지도 확인해야 합니다. 또한 Copilot의 테넌트 스위치를 켜야 합니다. 미국이나 프랑스 외 지역에서 비즈니스를 운영한다면 현지 요구 사항을 충족하도록 규정 준수 및 지역 설정을 검토해야 합니다.

팁: 시작하기 전에 항상 테넌트 설정과 용량을 확인해야 합니다. 이 단계는 통합 과정에서 발생하는 지연을 방지합니다.

Power BI 라이선싱

고급 AI 기능을 사용하려면 적절한 Power BI 라이선스가 필요합니다. Copilot은 Power BI Premium 또는 일부 Pro 라이선스 등급에서 가장 잘 작동합니다. 현재 라이선스를 검토하고 필요한 경우 업그레이드해야 합니다. 이 단계를 거치면 모든 사용자가 중단 없이 Copilot 도구와 대시보드에 액세스할 수 있습니다.

요구 사항 유형	세부 정보
테넌트 설정	사용자가 Copilot 및 Azure OpenAI 기능을 사용하도록 설정합니다.
용량 액세스	전용 Fabric Copilot 용량을 사용하거나 지원되는 용량에 연결된 워크스페이스를 사용합니다.
Power BI 라이선싱	Power BI Premium 또는 자격이 있는 Pro 라이선스가 필요합니다.
관리 구성	보안 정책, 데이터 거버넌스, 사용자 권한을 설정합니다.

데이터 및 보안 준비 상태

지원되는 데이터 원본

Copilot과 Power BI Copilot은 다양한 데이터 원본을 지원합니다. Microsoft Excel, Azure, Salesforce, SQL Server, SharePoint 및 여러 타사 SaaS 플랫폼에 연결할 수 있습니다. 최상의 AI 기반 인사이트를 얻으려면 구조가 잘 짜인 고품질 데이터를 사용해야 합니다. 테이블에는 명확한 관계, 논리적 그룹화, 일관된 데이터 형식을 적용하십시오. KPI를 정의하고 데이터 모델을 문서화하면 Copilot이 정확한 대시보드와 보고서를 제공하는 데 도움이 됩니다.

사용자 역할 및 권한

보안과 거버넌스는 성공적인 통합에서 핵심적인 역할을 합니다. 민감한 데이터를 보호하려면 역할 기반 액세스 제어를 할당해야 합니다. 저장 데이터와 전송 데이터를 모두 암호화합니다. 교육을 받은 사용자만 Copilot 기능에 액세스할 수 있도록 하십시오. 보안 그룹을 설정하고 사용자 역할에 따라 권한을 부여합니다. 이 방식은 GDPR, HIPAA 같은 표준 준수를 지원하며, 취약점을 모니터링하는 데도 도움이 됩니다.

참고: 우수한 데이터 거버넌스는 대시보드가 정확하고 안전하며 규정을 준수하도록 유지합니다. 또한 사용자가 AI가 생성한 결과를 검증하고 BI 환경에 대한 신뢰를 유지하는 데 도움이 됩니다.

이러한 사전 요구 사항을 따르면 Copilot과 Power BI 통합을 순조롭게 진행할 준비가 됩니다. 사용자는 강력한 대시보드를 만들고, 예측 AI를 활용하며, 데이터에서 비즈니스 가치를 창출할 수 있습니다.

Power BI Copilot 설정

Power BI 환경에서 Copilot을 설정하면 AI 기반 대시보드의 가치를 온전히 활용할 수 있습니다. 사용자가 Copilot 기능에 액세스하고 올바른 워크스페이스에 연결할 수 있도록 몇 가지 중요한 단계를 따라야 합니다. 이 설정을 통해 예측 분석과 대화형 BI에서 비즈니스가 최대한의 효과를 얻을 수 있습니다.

Copilot 통합 활성화

관리 센터 구성

Admin Center에서 Copilot을 구성하는 것으로 시작합니다. 이 과정을 거치면 조직이 AI 기능을 사용할 수 있게 되고, 고급 대시보드를 위한 데이터 환경도 준비됩니다.

https://app.fabric.microsoft.com/admin-portal에서 Fabric 관리 포털로 이동하거나, Power BI에서 설정(톱니바퀴) 아이콘을 선택한 후 관리 포털을 선택합니다.
관리 포털에서 테넌트 설정을 선택합니다.
"Users can use Copilot and other features powered by Azure OpenAI"라는 이름의 설정을 찾아 켭니다.
적용 대상 섹션에서 Copilot을 사용할 사용자 또는 그룹을 선택한 다음 적용을 선택하여 변경 사항을 저장합니다.
데이터를 지리적 지역 외부에서 처리해야 하는 경우 해당 설정을 켜고 변경 사항을 적용합니다.
작업 영역이 Power BI Premium 또는 유료 Fabric 용량 등 올바른 용량을 사용하는지 확인합니다.

팁: 테넌트 설정을 정기적으로 검토하세요. AI 및 BI 기능을 최신 상태로 유지하고 안전하게 관리하는 데 도움이 됩니다.

권한 할당

권한 할당은 핵심 단계입니다. Copilot에 접근할 수 있는 사용자 또는 그룹을 정해야 합니다. 역할 기반 액세스를 사용하여 AI 기반 대시보드를 만들고, 편집하고, 볼 수 있는 사용자를 통제하세요. 이 방식은 민감한 데이터를 보호하고 비즈니스 정책 준수를 지원합니다.

Copilot을 Power BI 작업 영역에 연결

작업 영역 선택

Copilot을 사용하도록 설정한 후에는 특정 Power BI 작업 영역에 연결합니다. Copilot이 사용하도록 설정된 유료 Fabric 또는 Power BI Premium 용량에 할당된 작업 영역에 대해 관리자, 구성원 또는 기여자 액세스 권한이 있어야 합니다.

Power BI 보고서를 엽니다.
리본 메뉴에서 Copilot을 선택합니다. Copilot 창이 나타납니다.
메시지가 표시되면 Copilot과 연결할 작업 영역을 선택합니다.
Power BI 오른쪽 하단의 설정(톱니바퀴) 아이콘을 사용하여 작업 영역을 전환하거나 보고서가 사용하는 작업 영역을 확인합니다.

참고: 올바른 작업 영역을 선택해야 대시보드가 올바른 데이터와 AI 기능을 사용합니다.

통합 확인

통합이 제대로 작동하는지 확인합니다. 선택한 작업 영역에서 보고서를 열고 Copilot을 사용하여 질문하거나 인사이트를 생성해 보세요. AI 기반 제안과 대시보드가 표시되면 설정이 완료된 것입니다. 이 단계를 거치면 비즈니스 팀이 문제없이 예측 분석과 대화형 BI를 활용할 수 있는지 확인할 수 있습니다.

이 단계들을 따르면 Power BI Copilot을 설정하여 데이터에서 실시간 가치를 얻을 수 있습니다. 사용자는 더 스마트한 대시보드를 만들고, AI로 더 깊은 인사이트를 얻으며, 더 나은 비즈니스 성과를 이끌어 낼 수 있습니다.

AI 기반 예측 분석 통합

AI-Driven Predictive Analytics Integration

예측 기능 활성화

AI 시각적 개체 및 예측

대시보드에서 AI 기능을 활성화하면 예측 분석의 모든 기능을 활용할 수 있습니다. 먼저 copilot 요구 사항을 충족하는지 확인하세요. 이 요구 사항은 copilot을 독립 실행형 도구로 사용하는지, 아니면 보고서 창 내에서 사용하는지에 따라 달라집니다. 초기 설정을 마친 후에는 필요한 플러그인을 설치하고 비즈니스 요구에 맞게 기본 설정을 지정하세요.

Power BI Copilot은 데이터의 패턴과 추세를 파악하는 데 도움이 되는 다양한 AI 기반 시각적 개체 및 예측 도구를 제공합니다. 다음은 활용할 수 있는 가장 유용한 기능입니다.

이상 징후 감지는 꺾은선형 차트에서 이상값을 강조 표시하고 특이한 데이터 지점을 설명합니다.
분석 창의 예측 도구를 사용하면 대시보드에서 직접 향후 추세를 예측할 수 있습니다.
클러스터링은 산점도 또는 표 시각적 개체에서 유사한 데이터 지점을 자동으로 그룹화합니다.
주요 영향 요소 및 분해 트리 시각적 개체는 데이터 변화의 원인을 파악하는 데 도움이 됩니다.
Smart Narrative과 Q&A 시각 자료는 대시보드에 대한 설명을 자동으로 생성하고 질문에 답변합니다.
Fabric Dataflows의 AutoML은 이탈 점수, 수요 예측, 위험 모델을 지원하여 예측 점수 산정을 BI 파이프라인에 도입합니다.

이러한 AI 기능을 활용하면 고급 기술 역량이 없어도 사용자가 추세를 파악하고, 변화를 설명하며, 예측 인사이트를 바탕으로 조치를 취하기가 더 쉬워집니다.

모델 구성

대시보드에서 최대한의 가치를 얻으려면 예측 모델을 비즈니스 목표에 맞게 구성해야 합니다. 기본 제공 도구를 사용해 예측, 이상 징후 감지, 클러스터링을 설정하십시오. 텍스트 분석을 위해 Azure Cognitive Services를 통합하거나, 사용자 지정 모델을 위해 R 및 Python 스크립트를 사용할 수도 있습니다. 모델 설정을 조정하여 팀에 가장 중요한 지표에 집중하십시오. 이 접근 방식을 따르면 대시보드가 매번 정확하고 실행 가능한 인사이트를 제공할 수 있습니다.

인사이트에 Copilot 사용

자연어 쿼리

Copilot은 데이터와 상호 작용하는 방식을 바꿉니다. "어제 매출이 왜 떨어졌나요?"와 같이 일상 언어로 질문하면 AI가 생성한 분석 결과를 즉시 받을 수 있습니다. 이러한 대화형 방식을 사용하면 복잡한 쿼리를 작성하지 않고도 대시보드와 대화하며 답을 얻을 수 있습니다. 사용자는 정보를 빠르게 찾고, 추세를 살펴보고, 숫자 뒤에 숨은 이야기를 이해할 수 있습니다.

팁: 자연어 쿼리를 사용하면 시간을 절약하고 분석가에게 추가 질문을 하는 횟수를 줄일 수 있습니다.

자동 보고서

Copilot은 대시보드의 핵심 인사이트를 요약한 자동 보고서를 만드는 데도 도움을 줍니다. 요약을 생성하고, 중요한 추세를 강조하며, 결과를 팀과 공유할 수 있습니다. 이러한 자동화로 수작업이 줄고 모든 구성원이 최신 정보를 파악할 수 있습니다. Copilot과 AI 기능을 함께 활용하면 비즈니스가 더 현명한 결정을 내리도록 지원하고 데이터의 잠재력을 최대한 끌어낼 수 있습니다.

통합 단계: Power BI와 Copilot

Integration Steps: Power BI and Copilot

Power BI와 Copilot을 연결하면 대시보드와 상호 작용하는 방식을 혁신하는 매끄러운 AI 환경을 얻을 수 있습니다. 명확한 절차를 따르면 통합이 원활하게 작동하고 비즈니스에 가치를 제공하는지 확인할 수 있습니다.

설정 체크리스트

통합을 위한 환경을 준비하려면 체크리스트부터 시작하십시오. 이렇게 하면 흔히 발생하는 실수를 피하고 모든 사용자가 원활하게 사용할 수 있습니다.

장치에서 Power BI Desktop을 실행합니다.
파일 메뉴로 이동한 다음 옵션 및 설정을 선택합니다.
미리 보기 기능 섹션을 엽니다.
빠른 측정 제안 켜기를 선택하여 AI 기반 권장 사항을 사용하도록 설정합니다.
작업 영역이 올바른 용량과 라이선스를 사용하는지 확인합니다.
데이터 원본이 연결되어 있고 최신 상태인지 확인합니다.
보안을 위해 사용자 역할과 권한을 검토합니다.
문제 해결을 쉽게 하도록 데이터 모델과 관계를 문서화합니다.

팁: 시작하기 전에 이 체크리스트를 완료하면 시간을 절약하고 나중에 발생할 통합 문제를 예방할 수 있습니다.

단계별 워크플로

다음 단계를 따라 Copilot과 Power BI를 연결할 수 있습니다. 각 단계는 앞 단계를 기반으로 하므로 최상의 결과를 얻으려면 순서대로 진행하십시오.

통합 설정 액세스

Power BI Desktop을 열고 옵션 메뉴로 이동합니다. 미리 보기 기능 섹션에서 빠른 측정 제안이 사용하도록 설정되어 있는지 확인합니다. 이 기능을 사용하면 Copilot이 대시보드에 대한 AI 기반 계산과 인사이트를 제안할 수 있습니다. 또한 작업 영역 설정을 검토하여 Copilot 기능이 활성화되어 팀이 사용할 수 있는지 확인해야 합니다.

계정 연결

Power BI와 Copilot 모두에 적절한 권한이 있는 Microsoft 계정으로 로그인합니다. 통합 설정의 안내에 따라 계정을 연결합니다. 이 단계를 거치면 AI 기능이 대시보드 전반에서 작동하고 데이터가 안전하게 유지됩니다. 신원을 확인하거나 업데이트된 사용 약관에 동의해야 할 수도 있습니다.

연결 테스트

계정을 연결한 후 보고서를 열고 Copilot을 사용해 인사이트를 생성하여 연결을 테스트합니다. 자연어로 질문하거나 데이터 요약을 요청하십시오. AI 기반 제안과 자동 보고서가 표시되면 통합이 제대로 작동하는 것입니다. 그렇지 않다면 체크리스트와 설정을 검토하여 누락된 단계가 있는지 확인하십시오.

참고: 연결을 테스트하면 문제를 조기에 발견하고 모든 사용자가 원활한 AI 환경을 사용할 수 있도록 할 수 있습니다.

권장 사항

통합의 효과를 극대화하고 안정적인 BI 환경을 유지하려면 모범 사례를 따르는 것이 좋습니다.

데이터 모델에서 테이블 간 관계를 명확하게 설정합니다. 이 단계를 거치면 Copilot이 대시보드에서 정확한 인사이트를 제공합니다.
모든 측정값에 대해 계산 로직과 명명 규칙을 표준화합니다. 일관성이 있으면 보고서 생성이 개선되고 대시보드를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
팩트 테이블과 차원 테이블을 분리합니다. 열에는 설명이 명확한 이름을 사용하고, 관련 데이터는 논리적으로 그룹화합니다.
모든 데이터 형식이 올바르고 값이 일관되는지 확인합니다. 이렇게 하면 오류를 방지하고 AI 권장 사항의 품질이 향상됩니다.
비즈니스에 중요한 핵심 성과 지표(KPI)를 정의합니다. 민감한 정보를 보호하려면 역할 수준의 액세스 권한을 설정합니다.
데이터 모델을 잘 문서화해 두십시오. 충실한 문서는 지속적인 관리에 도움이 되고 새로운 사용자가 시스템을 익히는 데도 도움이 됩니다.

팁: 이러한 모범 사례를 따르면 잘못된 코드, 거버넌스 위험, 운영상의 사각지대와 같은 일반적인 문제를 피하는 데 도움이 됩니다. 또한 팀이 시간이 지나면서 BI 시스템을 관리하고 발전시키는 역량도 강화할 수 있습니다.

이러한 단계와 모범 사례를 따르면 Power BI와 Copilot 통합을 위한 견고한 기반을 마련할 수 있습니다. 팀이 AI를 활용해 더 깊은 인사이트를 얻고, 더 스마트한 대시보드를 만들고, 데이터에서 실질적인 가치를 얻을 수 있도록 지원하게 됩니다.

문제 해결 및 최적화

일반적인 통합 문제

인증 및 권한

Copilot을 Power BI에 연결할 때 인증 또는 권한 오류가 발생할 수 있습니다. 이런 문제는 사용자에게 올바른 액세스 권한이 없거나 테넌트 설정이 제대로 구성되지 않았을 때 주로 나타납니다. 이를 해결하려면 각 사용자가 워크스페이스에서 올바른 역할을 갖고 있는지 확인하십시오. 관리 설정을 검토하여 팀에 대해 Copilot 기능이 사용하도록 설정되어 있는지 확인하십시오. 로그인이 실패하면 Microsoft 계정이 BI와 Copilot에 필요한 권한과 일치하는지 확인하십시오. 자격 증명을 항상 업데이트하고 액세스 제어를 정기적으로 검토하십시오. 이렇게 하면 대시보드를 보호하고 AI를 원활하게 사용할 수 있습니다.

데이터 동기화 문제

데이터 동기화 문제는 대시보드를 방해하고 BI 환경의 가치를 떨어뜨릴 수 있습니다. 예약된 새로 고침을 모니터링하고 부하 상태에서 테스트해야 합니다. 데이터 원본이 제대로 연결되는지, 새로 고침 시간이 비즈니스 요구 사항을 충족하는지 확인하십시오. 데이터가 누락되었거나 오래된 경우에는 워크스페이스 용량을 점검하고 데이터 모델 문서를 검토하십시오. 자동화된 시각화와 서술형 요약은 핵심 지표와 추세를 강조하여 동기화 문제를 더 쉽게 찾아내는 데 도움이 됩니다. 공동 편집과 Microsoft Fabric과의 통합은 사용 경험을 개선하고 대시보드를 최신 상태로 유지하는 데 도움이 됩니다.

성능 및 보안

성능을 최적화하고 보안을 유지하는 것은 안정적인 대시보드를 제공하고 비즈니스 데이터를 보호하는 데 필수적입니다. BI 환경을 강화하기 위해 다음과 같은 여러 기법을 사용할 수 있습니다.

문제 분류 시간, 구현 시간, 새로 고침 시간 개선과 같은 KPI를 추적하십시오.
Copilot 검사를 실행할 수 있는 사용자를 정의하고 모든 세션을 기록하여 AI 사용에 대한 거버넌스를 확장하십시오.
Copilot을 교육 발판으로 활용하고 모델 위생 교육에 투자하여 팀을 교육하십시오.
Copilot이 권장하는 DAX의 정확성을 검증하고, 부하 상태에서 예약된 새로 고침을 테스트하십시오.
테넌트 데이터 처리 정책이 데이터 인덱싱과 개인 정보 보호를 관리하도록 하십시오.

포괄적인 AI 분석을 위해서는 AI 도입에 대한 전체적인 관점을 제공하도록 HR 및 재무 시스템과 같은 엔터프라이즈 시스템과의 통합이 필요합니다. 지속적인 유지 관리 작업에는 정기적인 API 업데이트, 성능 최적화, 보안 업데이트가 포함되며, 이를 통해 대시보드의 효과를 유지하고 변화하는 표준을 준수할 수 있습니다.

보안 조치는 데이터를 보호하고 규정 준수를 지원합니다. 다음을 수행해야 합니다.

조직 외부로 민감한 데이터가 공유되는 방식을 통제하려면 외부 공유 정책을 평가하세요.
민감도 수준에 따라 데이터를 분류할 수 있도록 데이터 분류 체계를 수립하세요.
민감한 데이터를 효과적으로 보호할 수 있도록 액세스 제어를 검토하고 구현하세요.

민감도 레이블과 데이터 손실 방지 정책을 사용해 정보를 분류하고 보호할 수도 있습니다. 민감한 데이터에 대한 사용자 활동을 지속적으로 모니터링하면 위험에 실시간으로 대응하는 데 도움이 됩니다. 이러한 단계를 거치면 대시보드가 강력한 가치를 제공하는 동시에 BI 환경도 안전하게 유지할 수 있습니다.

Power BI Copilot 및 AI로 가치 극대화

비즈니스 사용 사례

예측 예측(Predictive Forecasting)

예측 예측을 활용하면 비즈니스 계획을 혁신할 수 있습니다. Power BI Copilot은 과거 데이터와 시장 동향을 분석해 향후 결과를 예측하는 데 도움을 줍니다. 이 접근 방식은 영업, 재무, 운영 분야에서 더 나은 의사 결정을 지원합니다. 예를 들어 지역별 매출을 예측하거나, 재고를 계획하거나, 장비 고장을 사전에 예측할 수 있습니다. 아래 표는 다양한 업계에서 Power BI로 예측 예측을 활용하는 방식을 보여 줍니다.

사용 사례	비즈니스 시나리오	Power BI 솔루션
매출 및 영업 예측	분기별 매출을 예측하고 지역별로 전략을 조정합니다.	Copilot이 과거 데이터와 시장 변수를 활용해 예측을 생성합니다.
재고 최적화	창고 간 재고 수준을 균형 있게 유지합니다.	Power BI가 판매 및 수요 패턴을 실시간으로 분석해 재고 부족과 과잉 재고를 줄입니다.
재무 계획	보고를 위해 수익과 비용을 예측합니다.	예측 모델이 추세를 예측하고, 스마트 내러티브가 편차를 설명합니다.
의료 분야의 리소스 할당	인력 배치를 위해 환자 입원을 예측합니다.	예측 모델이 추세를 분석하고, Copilot이 관리자를 위한 요약을 제공합니다.

예측 예측의 실제 성과를 확인할 수 있습니다. 한 식품 가공 기업은 Power BI를 사용해 2주 전에 장비 고장을 예측했습니다. 이 조치로 값비싼 고장을 막고 68,000달러를 절감했습니다. 한 전자 제조업체는 예측 정확도를 높이고 재고 부족을 줄여 3개월 만에 투자를 정당화했습니다.

추세 분석

추세 분석은 데이터의 패턴과 변화를 파악하는 데 도움이 됩니다. Power BI Copilot은 이 과정을 간단하고 빠르게 만들어 줍니다. 몇 초 만에 대시보드 요약을 생성할 수 있습니다. 이 요약에는 주요 추세, 인사이트, 잠재적 문제가 강조됩니다. Copilot은 데이터 모델을 기반으로 관련 보고서 페이지도 제안합니다. 이러한 제안을 선택하거나 특정 질문에 답하는 맞춤형 보고서를 요청할 수 있습니다.

AI를 활용하면 추세를 찾느라 몇 시간씩 보낼 필요가 없습니다. Power BI Copilot은 인사이트, 이상값, 주요 지표를 자동으로 찾아냅니다. 이 기능은 의사 결정 과정을 간소화하고 신속한 조치를 돕습니다. 고급 시각화와 스마트 제안을 활용해 대시보드를 강화하고 BI 환경을 개선할 수 있습니다.

도입 및 영향

사용자 교육

강력한 교육 프로그램을 구축하면 도입을 촉진할 수 있습니다. 조직에서 Power BI Copilot을 테스트하도록 파일럿 그룹으로 시작하세요. 학습 의지가 있고 경험을 다른 사람과 공유할 수 있는 사용자를 선택하세요. 신규 사용자를 지원할 내부 챔피언 네트워크를 구축하세요. 사용자가 대시보드를 탐색할 때 실시간으로 도움을 제공하는 상황별 교육 도구를 활용하세요.

팁: 규정 준수와 보안을 보장하려면 교육에 AI 거버넌스를 포함하세요.

성공 측정

Power BI Copilot과 AI가 비즈니스에 미치는 영향을 측정해야 합니다. 사용자가 대시보드와 상호 작용하는 방식과 얻는 가치의 크기를 파악하려면 핵심 지표를 추적하세요. 일반적인 지표는 다음과 같습니다.

일일 활성 사용자(DAU) 및 주간 활성 사용자(WAU)
기능 도입률
첫 가치까지 걸리는 시간
생산성 영향(절약된 시간, 자동화된 작업)

이 지표는 KPI 카드, 꺾은선형 차트, 게이지 차트로 시각화할 수 있습니다. 사용자 피드백을 수집하여 Copilot이 협업과 효율성을 어떻게 개선하는지 파악하십시오. 파일럿 단계의 성과, 예를 들어 보고 시간 30% 단축 같은 결과를 강조하십시오. 이러한 단계는 BI 투자의 가치를 보여 주고 향후 개선 방향을 정하는 데 도움이 됩니다.

자주 묻는 질문

Power BI에서 Copilot을 사용하려면 무엇이 필요합니까?

Power BI Premium 또는 지원되는 Fabric 용량이 필요합니다. 관리자가 관리 포털에서 Copilot을 사용하도록 설정했는지 확인하십시오. Copilot에 액세스해야 하는 사용자에게는 적절한 권한을 할당하십시오.

Copilot을 모든 데이터 원본과 함께 사용할 수 있습니까?

Copilot은 Excel, Azure, SQL Server 같은 지원되는 원본의 정형 데이터에서 가장 잘 작동합니다. 시작하기 전에 데이터 모델을 정리하고 호환성을 확인하십시오.

Power BI에서 Copilot에 질문하려면 어떻게 합니까?

Copilot 창에 일상 언어로 질문을 입력하십시오. 예를 들어 "지난 분기 매출 추세를 보여 줘."와 같이 물어볼 수 있습니다. Copilot은 요청에 따라 인사이트나 시각화 자료를 생성합니다.

Copilot을 사용할 때 내 데이터는 안전합니까?

Microsoft는 기업 수준의 보안을 적용합니다. 사용자 액세스와 데이터 공유는 사용자가 직접 제어합니다. 민감한 정보를 보호하려면 항상 권한을 검토하고 민감도 레이블을 사용하십시오.

Copilot 기능이 보이지 않으면 어떻게 해야 합니까?

라이선스와 작업 영역 용량을 확인하십시오. 관리자가 Copilot을 사용하도록 설정했는지도 점검하십시오. 그래도 기능이 보이지 않으면 브라우저를 새로 고치거나 Power BI Desktop을 다시 시작하십시오.

Copilot으로 예측 분석을 할 수 있습니까?

예! Copilot은 예측 값을 생성하고, 추세를 강조하며, 이상 징후를 설명할 수 있습니다. AI 시각적 개체와 자연어 쿼리를 사용하면 대시보드에서 예측 인사이트를 얻을 수 있습니다.

팀이 Copilot을 사용하도록 교육하려면 어떻게 해야 합니까?

파일럿 그룹부터 시작하십시오.
기본 제공 자습서와 도구 설명을 활용하십시오.
사용자가 일상 언어로 질문하도록 권장하십시오.
모범 사례와 성공 사례를 공유하십시오.

교육을 통해 팀이 Copilot에 익숙해지고 자신감을 가질 수 있습니다.

결론

Power BI Copilot의 사전 요구 사항을 점검하는 것은 조직의 분석 방식을 사후 대응형 보고에서 선제적이고 예측 가능한 인텔리전스로 전환하는 데 매우 중요한 단계입니다. Fabric 관리 설정을 올바르게 구성하고, 탄탄한 거버넌스를 확보하며, 용량 요구 사항을 충족하면 안전하고 효과적인 AI 도입의 토대를 마련할 수 있습니다. 관련 에피소드 Connect Microsoft Copilot to Predictive Power BI에서 살펴봤듯이, 이 격차를 메우면 비즈니스 사용자가 자연어로 질문하고 즉시 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 테넌트 준비 상태를 확인하고, 팀을 교육하며, 장기적인 성공을 위한 견고한 기반을 마련하는 데 시간을 투자하십시오.

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최종 검토: 2026년 7월.

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