PBI_AGENT_QUEST 한결전자 K-Retail 실습판
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PBI 에이전트 · Claude 안녕하세요! 한결전자(K-Retail) 한글 실습 데이터셋으로 Power BI 완전 자동화 여정을 시작해 보세요.
Overture · 한국어 실습 매뉴얼 실습 도메인: 한결전자 (K-Retail 가전·디지털 유통 데이터셋)

드래그 앤 드롭 없이 완성하는
Power BI 에이전트 한국어 실습 매뉴얼_

단 한 개의 시각적 개체(Visual)도 직접 마우스로 만들지 않고, 제공된 한결전자(K-Retail) 5종 한글 CSV 데이터셋과 Claude AI, Microsoft 공식 Authoring Agent Skills, MCP 서버, 그리고 Desktop Bridge CLI만으로 15분 만에 4페이지 분량의 한국어 경영진 대시보드를 설계·구축·시각 검증하는 실전 가이드입니다.

과거 방식 (Without Authoring Skills)

단순 프롬프트 + 기본 MCP만 사용했을 때

  • 기능 한계: DAX 측정값 생성과 1페이지짜리 기본 차트 4~5개 배치에만 그침
  • 디자인 부재: 한글 폰트(맑은 고딕/Pretendard) 최적화, 여백, 색상 조화, 시각적 계층 구조가 없는 투박한 결과물
  • 검증 불가 (맹목적 생성): 에이전트가 JSON 파일만 뱉어낼 뿐, 실제 화면에서 한글 레이블이 잘렸는지 차트가 깨졌는지 스스로 확인하지 못함
신규 방식 (June 2026 MS Authoring Skills)

공식 Agent Skills + 2종 CLI + Desktop Bridge 결합

  • End-to-End 워크플로우: 요구사항 기획(Planner) → 디자인 아키타입(Design) → PBIR 코드 생성(Authoring) → 배포(Management)
  • 자체 시각 검수 루프 (Self-Correction): 에이전트가 직접 Power BI Desktop을 새로고침(Reload)하고 스크린샷을 찍어 눈으로 보고 깨진 UI를 스스로 고침
  • 기업 표준 일관성: 한국형 브랜드 테마(Retail_IQ_Light_KR.json)와 모던 비주얼/네비게이션 바를 완벽 적용
CORE ARCHITECTURE FORMULA
완전 자동화 BI = K_Retail_Sales_Demo.pbip × Authoring MCP (모델) × 2종 CLI & Skills (화면·자체검수)
단축키 안내: → ← 장 이동 · M 전체 지도
Chapter 01 · Tech Stack 현재 위치: 시스템 설계소

전체 워크플로우를 지탱하는 5계층 기술 스택

에이전트가 한글 데이터를 이해하고(Semantic Model), 화면을 그리고(PBIR Report), 눈으로 확인(Desktop Bridge)하기 위해 필요한 전체 구성 요소입니다.

계층 (Layer) 핵심 구성 요소 역할 및 기술적 상세 설명
1. 프로젝트 파일 계층 PBIP / PBIR / TMDL • PBIP (Power BI Project): 단일 바이너리(.pbix)는 외부 AI가 수정할 수 없으므로 반드시 폴더 기반 프로젝트 포맷인 K_Retail_Sales_Demo.pbip로 변환해야 합니다.
• TMDL: 시맨틱 모델(테이블, 한글 컬럼, 1:N 관계, DAX 측정값)을 정의하는 텍스트 언어입니다.
• PBIR: 리포트 페이지, 비주얼 좌표/바인딩, 필터, 테마(report.json)를 담는 JSON 포맷입니다.
2. 에이전트 런타임 Claude Code / Copilot CLI • 로컬 파일 시스템을 읽고 쓰며, 터미널 명령어(CLI)와 MCP 도구를 호출하는 멀티모달 LLM 호스트입니다.
• 영상에서는 Claude Code에서 Bypass Permissions 모드를 켜서 사람의 개입 없이 루프를 돌렸으며, VS Code 기반 GitHub Copilot에서도 동일하게 동작합니다.
3. 시맨틱 모델 제어 Power BI Authoring MCP • 구 명칭: Power BI Modeling MCP Server.
• 실행 중인 Power BI Desktop의 로컬 Analysis Services(XMLA) 인스턴스에 연결하여 스키마를 프로파일링하고, 라이브 DAX 쿼리를 실행하며, 한글 KPI 측정값을 생성/검증합니다.
4. 리포트 생성 & 브릿지 powerbi-report-author
powerbi-desktop
• Report Authoring CLI: PBIR JSON 스키마 생성, 최신 비주얼 메타데이터 조회 및 구문 검증(validate)을 수행합니다.
• Desktop Bridge CLI: 실행 중인 Power BI Desktop 화면을 즉시 새로고침(reload)하고 페이지별 PNG 스크린샷(screenshot)을 캡처합니다.
5. 지능형 작업 지침서 microsoft/skills-for-fabric • Microsoft가 공식 배포하는 에이전트 플러그인 모음(powerbi-authoring)입니다.
• 기획(planning), 디자인(design), 구현(authoring), 배포(management) 4대 스킬이 에이전트의 행동 규칙(MUST/PREFER/AVOID)을 통제합니다.
01
아이템 획득: 5계층 아키텍처 청사진 데이터 영역은 MCP와 TMDL이, 화면 영역은 2종의 CLI와 PBIR JSON이 담당한다는 명확한 경계를 파악했습니다.
Chapter 02 · K-Retail Dataset & PBIP 현재 위치: 프로젝트 폴더 보관소

실습 데이터셋(K-Retail)과 .pbip 폴더 해부도

실습 패키지(K_Retail_PowerBI_Agent_실습패키지.zip)에 포함된 5개의 한글 CSV 파일을 Power BI Desktop에 로드한 뒤, 파일 > 다른 이름으로 저장 > Power BI project files (*.pbip)로 저장하면 아래 우측과 같은 코드 구조가 생성됩니다.

한결전자 데이터 모델 (Star Schema · 5종 CSV)

1개의 Fact 테이블 + 4개의 Dimension 테이블

  • Fact_Sales.csv (매출 팩트 · 2,356건): 주문번호, 주문항목번호, 주문일자, 배송완료일자, CustomerKey, StoreKey, ProductKey, 주문수량, 통화코드(KRW)
    ★ 핵심 설계 포인트: 주문수량만 있고 단가 컬럼이 없습니다! 에이전트가 MCP를 통해 스스로 Dim_Products를 스캔하여 단가를 찾아내도록 설계되었습니다.
  • Dim_Products.csv (제품 차원 · 18종): 갤럭시 북4 프로, 그램 프로, 올레드 에보 TV, 비스포크 AI 콤보 등 한글 제품명, 카테고리, 브랜드(삼성/LG/쿠쿠), 원가_KRW, 판매단가_KRW
  • Dim_Stores.csv (매장 차원 · 12곳): 강남 본점, 여의도 더현대점, 판교 테크노밸리점, 공식 온라인몰 등 매장명, 권역(서울/수도권/영남권/온라인 등), 매장유형, 매장면적_제곱미터
  • Dim_Customers.csv (고객 차원 · 200명): 고객명, 성별, 연령대, 거주권역, 고객등급(VIP/골드/실버/일반)
  • Dim_Date.csv (날짜 차원 · 2024~2026): Date, 연도, 분기, 월, 연월, 평일주말구분
디스크 폴더 해부도 (Anatomy of PBIP)

K_Retail_Sales_Demo.pbip 저장 시 생성 구조

K_Retail_Practice/
├── Fact_Sales.csv 외 4개 CSV          # 원본 한글 실습 데이터
├── Retail_IQ_Light_KR.json            # 한국형 커스텀 테마 JSON
├── K_Retail_Sales_Demo.pbip           # 프로젝트 진입점 파일
├── K_Retail_Sales_Demo.SemanticModel/ # [MCP 담당 영역]
│   └── definition/
│       ├── tables/                    # Fact_Sales.tmdl, Dim_Products.tmdl 등
│       ├── relationships.tmdl         # 4개 1:N 관계 배선 정의
│       └── model.tmdl
└── K_Retail_Sales_Demo.Report/        # [CLI & Authoring Skill 담당 영역]
    ├── StaticResources/
    │   └── SharedResources/BaseThemes/ # Retail_IQ_Light_KR.json 복사 위치
    └── definition/
        ├── report.json                # 리포트 전역 설정 및 테마 등록
        └── pages/                     # 4개 한글 페이지 및 Visual JSON

필수 1:N 관계 연결 확인 (모델 보기 탭):
• Dim_Products[ProductKey] → Fact_Sales[ProductKey]
• Dim_Stores[StoreKey] → Fact_Sales[StoreKey]
• Dim_Customers[CustomerKey] → Fact_Sales[CustomerKey]
• Dim_Date[Date] → Fact_Sales[주문일자]

02
아이템 획득: 한결전자 K-Retail 스타 스키마 & PBIP 프로젝트 한글 깨짐 없는 UTF-8-SIG 데이터셋과 코드 기반 PBIP 폴더 구조가 준비되었습니다.
Chapter 03 · Deep Dive: MCP & CLIs 현재 위치: 엔진 제어실

MCP 서버와 2종의 공식 CLI는 실습에서 어떻게 작동하는가?

한결전자 실습 데이터를 처리할 때 에이전트가 백그라운드에서 실행하는 3가지 핵심 엔진의 실제 동작입니다.

1. 시맨틱 모델 엔진

Power BI Authoring MCP

실행 중인 K_Retail_Sales_Demo 인메모리 모델과 직접 통신합니다.

  • 인스턴스 탐색 및 연결: 로컬에서 열려 있는 Power BI Desktop 프로세스를 찾아 연결합니다.
  • 한글 스키마 추론: Fact_Sales에 주문수량만 있고 단가가 없음을 발견한 뒤, 스스로 Dim_Products를 읽어 판매단가_KRW와 원가_KRW를 찾아냅니다.
  • 탐색용 DAX 쿼리 실행: 2024년~2026년 상반기까지의 날짜 범위와 원화(KRW) 매출 규모(억/천만 원 단위)를 먼저 조회합니다.
  • 한글 DAX 측정값 생성 및 검증: 총매출액 = SUMX(Fact_Sales, Fact_Sales[주문수량] * RELATED(Dim_Products[판매단가_KRW])) 등 10여 개 측정값을 KPI 측정값 폴더에 생성하고 검증합니다.
2. PBIR 리포트 작성/검증 CLI

powerbi-report-author

패키지명: @microsoft/powerbi-report-authoring-cli

  • 모던 비주얼 규격 조회: 최신 비주얼 타입과 상단 페이지 이동 바인 pageNavigator(v2.1.0)의 정확한 데이터 역할(Role) 바인딩 구조를 조회합니다.
  • PBIR JSON 스키마 검증 (validate): 에이전트가 생성한 4개 한글 페이지(경영진 종합 요약, 제품 및 브랜드 분석, 권역 및 매장 분석, 고객 세그먼트 비교)의 JSON 파일 무결성을 검사합니다.
  • 에러 피드백 루프: JSON 스키마 에러나 테마 선행 오류가 있으면 즉시 라인 위치를 반환하여 에이전트가 스스로 수정하게 만듭니다.
3. 실시간 화면 제어/캡처 CLI

powerbi-desktop (Desktop Bridge)

Power BI Desktop 내부의 로컬 서버와 통신하는 브릿지 CLI입니다.

  • 무중단 실시간 새로고침 (reload): 디스크의 PBIR JSON을 수정한 직후, 열려 있는 Power BI Desktop 화면을 즉시 리로드합니다.
  • 고해상도 스크린샷 캡처 (screenshot): 4개 한글 리포트 페이지가 실제로 어떻게 렌더링되었는지 PNG 이미지로 찍어 에이전트에게 전달합니다.
  • 시각적 자가 교정 지원: 한글 제목이나 네비게이션 버튼(경영진 종합 요약 등)의 레이아웃이 깨지거나 줌 비율이 어긋나면 에이전트가 스크린샷을 눈으로 보고 재수정합니다.
03
아이템 획득: 듀얼 CLI & MCP 컨트롤러 한글 컬럼 기반의 DAX 계산은 MCP로 정확하게, 화면 구성과 시각 검수는 2종의 CLI로 처리하는 분업 체계를 갖추었습니다.
Chapter 04 · Agent Skills 리포지토리: github.com/microsoft/skills-for-fabric

에이전트를 전문가로 바꾸는 4대 Authoring Skills

Microsoft는 microsoft/skills-for-fabric 리포지토리를 통해 에이전트용 플러그인을 제공합니다. 각 스킬(SKILL.md)에는 데이터 시각화 베스트 프랙티스와 엄격한 작업 순서가 정의되어 있으며, VS Code에서 열람 및 우리 회사 표준에 맞게 수정(Edit)할 수 있습니다.

STEP 1 · 기획

powerbi-report-planning

"임원용 대시보드 만들어줘" 같은 모호한 요청을 받아 Guided Q&A를 통해 타겟 독자, 핵심 질문, KPI를 정의하고 승인된 리포트 명세서(report-spec.md)를 확정(Lock)합니다.

STEP 2 · 디자인

powerbi-report-design

코드를 짜기 전 페이지 아키타입(Archetypes), 적절한 차트 유형, 컬러 팔레트, 타이포그래피, 웹 접근성 기준을 먼저 수립합니다.

STEP 3 · 구현 & 검증

powerbi-report-authoring

2종의 CLI를 구동해 PBIR 페이지, 비주얼, 필터, 테마 파일을 생성하고, Desktop 리로드 및 스크린샷 시각 검수 루프를 완수합니다.

STEP 4 · 배포

powerbi-report-management

검증이 끝난 로컬 PBIP 리포트와 시맨틱 모델을 Microsoft Fabric 워크스페이스로 배포하고 관리합니다.

스킬 내부 규칙 해부 (클릭하여 확인해 보세요)

MUST · 에이전트가 반드시 지켜야 하는 강제 사항

  • 시맨틱 모델 선행 검사: 디자인이나 차트 결정을 내리기 전에 반드시 시맨틱 모델의 테이블과 사용 가능한 한글 필드/측정값을 먼저 검사(Inspect)해야 합니다.
  • 두 가지 공식 CLI 사용 강제: 임의로 불완전한 JSON을 추측해서 작성하지 않고, 반드시 powerbi-report-author와 powerbi-desktop CLI가 둘 다 설치되어 있는지 확인하고 이를 통해 작업해야 합니다.
  • Completion Gate (완료 관문) 통과: [파일 편집 → CLI validate 통과 → Desktop reload → 전체 페이지 screenshot 촬영 및 시각적 검토]를 모두 통과하기 전에는 작업 완료를 선언할 수 없습니다.

PREFER · 품질 향상을 위한 권장 사항

  • 핵심 설계 입력만 질문: 결과물에 실질적인 영향을 미치는 누락된 디자인 입력값만 간결하게 질문합니다.
  • 모던 비주얼 및 네비게이터 활용: 다중 페이지 리포트의 경우 사용자가 리포트 안에서 자연스럽게 이동할 수 있도록 최신 pageNavigator(v2.1.0)와 모던 카드/차트 비주얼을 우선 채택합니다.

AVOID · 환각 및 오류 방지를 위한 금지 사항

  • 설계 단계에서 파일 직접 생성 금지: powerbi-report-design 단계에서는 페이지, 비주얼, 필터, 테마나 PBIR 파일을 직접 생성하지 말고 디자인 가이던스만 확정해야 합니다.
  • 레거시/구형 비주얼 사용 금지: 구형 Q&A 비주얼, Bing Maps 등 더 이상 권장되지 않는 레거시 시각적 개체를 생성하지 않습니다.

기업 맞춤형 스킬 수정 (Edit in VS Code)

Claude Code의 Customize > Plugins > PowerBI Authoring 메뉴에서 각 스킬 우측의 Edit > Edit with VS Code를 누르면 로컬에 설치된 SKILL.md 파일이 열립니다. 여기에 우리 회사의 고정 폰트(맑은 고딕/Pretendard), 원화(₩/원) 단위 표기 규칙, 로고 위치 등을 적어두면 사내 모든 분석가가 동일한 표준으로 리포트를 생성할 수 있습니다.

04
아이템 획득: 공식 Authoring Skills 플러그인 이제 에이전트가 아무 차트나 대충 그리지 않고, 데이터 시각화 전문가의 설계 절차와 자가 검증 루프를 따릅니다.
Chapter 05 · Korean Hands-On Manual 현재 위치: 한결전자 실전 구축 워크스페이스

그대로 복사해서 실행하는 한국어 실습 매뉴얼

다운로드한 K_Retail_PowerBI_Agent_실습패키지.zip의 CSV 5종을 Power BI Desktop에 불러와 K_Retail_Sales_Demo.pbip로 저장한 뒤, 아래 5단계를 순서대로 진행합니다.

STEP 01

사전 준비: CLI 설치 및 플러그인 마켓플레이스 연동

Node.js가 설치된 상태에서 공식 CLI를 설치하고, Claude Code(또는 Copilot CLI)에 Microsoft 스킬 리포지토리를 등록합니다.

Terminal / Claude Code Plugin Setup
# 1. Power BI Report Authoring CLI 설치 확인
npm install -g @microsoft/powerbi-report-authoring-cli

# 2. Claude Code GUI에서 추가 시:
# Customize -> Plugins -> Add (+) -> Add marketplace -> Add from repository 선택
# 입력 URL: https://github.com/microsoft/skills-for-fabric -> Sync 클릭 -> 'powerbi-authoring' 설치

# 3. 터미널/Copilot CLI 명령어로 추가 시:
/plugin marketplace add microsoft/skills-for-fabric
/plugin install powerbi-authoring@fabric-collection
STEP 02

시맨틱 모델 연결 및 한글 KPI DAX 측정값 자동 생성 (MCP 구동)

Power BI Desktop에서 K_Retail_Sales_Demo.pbip 파일을 열어둔 상태로, 해당 폴더에서 Claude Code 세션을 열고 아래 한국어 프롬프트를 입력합니다.

Prompt 1 · 모델 연결 및 한글 KPI DAX 측정값 생성
현재 열려 있는 K_Retail_Sales_Demo.pbip 파일에 연결해 줘.
시맨틱 모델 스키마를 확인한 뒤, 대시보드 KPI 카드와 차트에 사용할 핵심 DAX 측정값들을 'KPI 측정값'이라는 별도 폴더 안에 생성하고 모델에서 검증해 줘.
(포함할 측정값 예시: 총매출액, 총원가, 매출총이익, 이익률(%), 총주문건수, 총판매수량, 고객당 평균매출, 전년 동기 대비 매출 성장률 YoY % 등)
STEP 03

Authoring Skill 호출 및 4페이지 한국어 대시보드 구축 (CLI + 자체 검수 루프)

중요 트러블슈팅 팁: 슬래시 커맨드 인식 오류를 방지하기 위해 플러그인 네임스페이스가 포함된 정식 등록 명칭인 powerbi-authoring:powerbi-report-authoring을 프롬프트에 직접 명시합니다.

Prompt 2 · 4페이지 한국어 경영진 리포트 및 페이지 네비게이션 자동 생성
powerbi-authoring:powerbi-report-authoring 스킬을 사용해서 K_Retail_Sales_Demo.pbip 파일에 4페이지 분량의 한국어 경영진 리포트를 만들어 줘. 기존 빈 페이지는 삭제해도 돼.
각 페이지 구성은 다음과 같아:
- 1페이지: 경영진 종합 요약 (Executive Summary - 핵심 KPI 카드 5개, 월별 매출 추이, 카테고리별 성과, 연도 슬라이서)
- 2페이지: 제품 및 브랜드 분석 (Product Analysis - 카테고리/브랜드별 매출 및 이익률 비교)
- 3페이지: 권역 및 매장 분석 (Store Analysis - 서울/수도권/영남권/온라인 등 권역별 및 매장 유형별 성과)
- 4페이지: 고객 세그먼트 및 매출 비교 (Customer & Sales Comparison - 고객등급/연령대별 분석 및 전년 대비 비교)

리포트 상단에는 각 페이지로 이동할 수 있는 페이지 네비게이션(Page Navigator) 바를 추가하고, CLI 검증과 스크린샷 캡처 리뷰까지 완료해 줘.
STEP 04

한국형 브랜드 테마(Retail_IQ_Light_KR.json) 일괄 적용 및 색상 재정비(Re-sweep)

실습 폴더에 함께 들어 있는 맑은 고딕/Pretendard 기반 테마 파일(Retail_IQ_Light_KR.json)을 적용하여 리포트 전체 디자인을 통일합니다.

Prompt 3 · 한국형 브랜드 테마 JSON 적용
폴더 안에 있는 Retail_IQ_Light_KR.json 파일을 이 리포트의 커스텀 테마로 등록하고, 개별 비주얼에 하드코딩된 색상들을 새 테마 팔레트에 맞게 전체 재정비(Re-sweep)한 뒤 다시 검증해 줘.
STEP 05

최종 확인 시 주의사항: "저장하지 않고 닫기 (Don't Save)"

에이전트가 디스크의 PBIR 파일들을 직접 수정했으므로, 만약 수동으로 Power BI Desktop을 껐다 켜서 확인해야 할 때는 기존에 열려 있던 창을 닫을 때 반드시 '저장 안 함(Don't Save)'을 클릭한 뒤 K_Retail_Sales_Demo.pbip를 다시 열어야 합니다. '저장'을 누르면 예전 빈 화면 상태가 에이전트가 작성한 새로운 JSON 파일들을 덮어써 버립니다.

05
아이템 획득: 한국어 실전 프롬프트 플레이북 & 트러블슈팅 가이드 실습 패키지의 파일명과 100% 일치하는 프롬프트 세트로 언제든 시연과 실습을 재현할 수 있습니다.
Chapter 06 · Cost & Official References 현재 위치: 명예의 전당

토큰 비용 분석과 Microsoft 공식 레퍼런스

영상 마지막에 공개된 실제 토큰 사용량(`/context` 명령어 조회 결과)과 이 아키텍처를 구성하는 Microsoft 공식 문서(MS Learn, GitHub, Fabric Blog) 전체 목록입니다.

토큰 사용량 및 비용 분석 (/context)

4페이지 대시보드 구축 총 비용: 약 $3 ~ $5 USD

  • 총 소모 토큰: 259,000 Tokens (259k)
  • 시스템 & 스킬 도구 영역: 약 52k Tokens (전체 비중의 약 20%)
  • 대화 & 스크린샷 멀티모달 검수 영역: 약 207k Tokens (고해상도 스크린샷을 반복 캡처하여 시각적으로 리뷰하는 과정에서 대부분의 토큰 사용)
  • 비용 환산: 1M 입력 토큰당 $5, 1M 출력 토큰당 $25 기준 시 약 $3~$5 USD (한화 약 4,200원~7,000원)로 엔터프라이즈급 4페이지 리포트 완성
향후 로드맵 (Upcoming Features)

영상에서 예고된 차세대 확장 워크플로우

  • PowerShell + GitHub Copilot 연동: Claude 대신 PowerShell 터미널에서 MS Copilot과 CLI를 직결하는 방식
  • Fabric Apps for Semantic Models: Power BI June 2026 업데이트의 또 다른 핵심 기능으로, 시맨틱 모델 위에 바로 맞춤형 애플리케이션을 구축하는 기능
  • New Desktop Bridge 고도화: 로컬 Power BI Desktop과 외부 AI 에이전트 간의 양방향 실시간 제어 확장

참조된 Microsoft 공식 문서 및 GitHub 링크 모음

분류 문서 / 리포지토리 제목 공식 URL 링크
GitHub (필수) Microsoft Skills for Fabric 공식 리포지토리
Claude Code / Copilot 플러그인 마켓플레이스 등록 소스
github.com/microsoft/skills-for-fabric
GitHub PBIR CLI Authoring 상세 레퍼런스 (SKILL 문서)
powerbi-report-author 및 powerbi-desktop 명령어 명세
skills/powerbi-report-cli/references/authoring.md
MS Learn Power BI Report Authoring Skill 공식 개요
Planner, Design, Authoring 에이전트 스킬 아키텍처 설명
learn.microsoft.com/.../power-bi-report-authoring-skill-overview
MS Learn Power BI Authoring (Modeling) MCP Server 문서
시맨틱 모델 연결, TMDL 조작 및 DAX 쿼리 실행 MCP 가이드
learn.microsoft.com/.../mcp/power-bi-authoring-mcp
MS Learn Power BI Desktop Projects (PBIP / PBIR / TMDL) 개요
코드 기반 프로젝트 포맷 및 폴더 구조 공식 문서
learn.microsoft.com/.../projects/projects-overview
Fabric Blog AI-Powered Power BI Reporting with Agent Skills
영상 초반(01:32)에 소개된 June 2026 공식 발표 블로그 원문
community.fabric.microsoft.com/.../5190703
Fabric Blog Power BI June 2026 Feature Summary & Desktop Bridge
2026년 6월 전체 업데이트 요약 및 Desktop Bridge 프리뷰 안내
community.fabric.microsoft.com/.../5193264
06
최종 학위 취득: 척척박사 Power BI 에이전트 아키텍트 (Lv.MAX) 이제 한결전자 실습 패키지와 이 인터랙티브 매뉴얼로 완벽한 에이전트 기반 BI 구축을 시연하실 수 있습니다.