원시 데이터를 불러오고 파이프라인을 만들었는데, 잘못된 데이터 형식 때문에 조인이 실패하거나 Power BI 시각적 개체가 비어 있는 경우가 있습니다. 이번 에피소드에서는 Microsoft Fabric의 Copilot이 데이터 수집부터 변환, DAX, 최종 보고서까지 워크플로를 실제로 어디서 가속하는지, 그리고 어디서 여전히 사람의 판단이 필요한지 보여 줍니다.이번 에피소드에서 배울 내용:연결하는 순간 Copilot이 데이터를 점검하는 방식: 일관성 없는 열 이름, 혼합된 데이터 형식, 제각각인 날짜 형식을 가져오기 전에 구체적인 수정 제안과 함께 알려 줍니다대용량 데이터 세트를 파티션으로 나누고, 향후 모델의 관계, 카디널리티, 예상 데이터 품질을 미리 보는 법설명이 포함된 즉시 사용 가능한 DAX 측정값, 불필요하게 연결된 쿼리 같은 성능 병목 경고, 모델 메타데이터로 저장되는 자동 변경 로그Power BI에 맞는 시각적 개체: 복잡한 원형 차트 대신 폭포 차트, 지도, 분해 트리를 쓰고 서식과 접근성 팁까지 얻는 법피드백 루프: Copilot이 여러분의 수정 사항에서 비즈니스 규칙을 배우고, 그 과정에서 여러분도 더 나은 데이터 모델러가 되는 이유Microsoft Fabric과 Power BI로 더 빠르게 깔끔하고 신뢰할 수 있는 데이터 모델을 만들고 싶은 데이터 분석가, BI 개발자, 데이터 엔지니어를 위한 에피소드입니다.이 에피소드는 Microsoft MVP 미르코 피터스의 M365 Show 애니메이션 영상을 AI로 더빙한 한국어 버전입니다.▶ 영상 보기: https://youtu.be/fGsHFWHEDOU🎧 더 많은 에피소드: https://www.m365.fm🎤 M365Con – 무료 온라인 Microsoft 콘퍼런스: https://m365con.net💼 LinkedIn의 미르코 피터스: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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