Power BI 3월 업데이트, 합계 바꾸면 오히려 손해입니다
Custom Totals·Direct Lake on OneLake GA·Translytical GA — 셋 다 써봤더니 한 가지가 걸렸습니다.
Microsoft Fabric
FabCon 2026
이번 달 핵심 변경 — 3줄 요약
Power BI 3월 2026 업데이트(버전 v2.152.882.0, 2026.03.15 발행)에서 가장 주목할 변화는 세 가지입니다. Translytical Task Flow 정식 출시(GA), Direct Lake on OneLake GA 전환, 그리고 Custom Totals 미리보기 추가입니다.
세 기능 모두 “드디어 됩니다”라는 문장으로 설명하기 쉬운데, 막상 공식 문서를 끝까지 읽으면 각각 하나씩 조건이 걸려 있습니다. 특히 Custom Totals는 쓰는 방식에 따라 정확도가 낮아지는 상황이 생깁니다.
이 업데이트에서 QuickBooks Online 커넥터도 이번 달부로 공식 종료됩니다. QuickBooks 연결을 쓰고 있었다면 먼저 확인이 필요합니다.
Custom Totals: 합계를 고치면 DAX가 틀려집니다
Power BI 합계가 “달라 보이는” 건 원래 의도한 설계입니다
Power BI를 쓰다 보면 테이블 하단 합계가 행을 더한 값과 다를 때가 있습니다. 이걸 버그라고 생각하는 경우가 많은데, 공식 문서에는 다르게 나와 있습니다. DAX는 각 행이 아닌 전체 필터 컨텍스트에서 측정값을 다시 계산합니다. 평균이나 고유 카운트처럼 “비가산(non-additive)” 측정값은 행을 단순 합산하면 오히려 틀립니다.
SQLBI의 공식 자료에 구체적인 예시가 있습니다. 대륙별로 판매된 고유 제품 수를 표에 넣으면, 같은 제품이 두 대륙에서 팔린 경우 각 행에는 1씩 올라갑니다. 하지만 합계 행은 중복을 제거한 실제 제품 수를 보여줍니다. 행 합산을 강제하면 4,136개처럼 실제보다 많은 숫자가 나옵니다. (출처: SQLBI, “Why Power BI totals might seem inaccurate”, 2022.10.24)
💡 공식 문서와 커뮤니티 피드백을 같이 놓고 보니 이런 패턴이 보였습니다 — Custom Totals는 이 “의도된 설계”를 시각적으로 덮어쓰는 기능입니다. 원래 DAX 계산을 바꾸는 게 아니라, 해당 비주얼에서 합계 행만 다른 집계 방식으로 표시합니다. 쉽게 말해 정확한 숫자 위에 “보기 좋은” 숫자를 올려놓는 것입니다.
Custom Totals를 켜면 뭐가 달라지는지 직접 확인했습니다
이번 업데이트에서 추가된 Custom Totals(미리보기)는 테이블·매트릭스 비주얼의 합계 행 계산 방식을 Sum·Min·Max·Count(Distinct)·Count 중에서 선택할 수 있게 해줍니다. 오른쪽 클릭 메뉴에서 “총 계산 사용자 지정”을 선택하면 됩니다. DAX 코드는 건드리지 않고, 해당 비주얼의 합계 행에만 시각적 계산(Visual Calculation)으로 적용됩니다.
이 기능이 편리한 건 맞습니다. 그런데 공식 문서에서 직접 이렇게 씁니다. “Custom Totals는 편의와 유연성을 더하지만, DAX 기본 합계 동작을 대체하지 않습니다. 기본 동작이 DAX에 정의된 측정값의 가장 정확한 표현으로 남아 있습니다.” (출처: Microsoft Learn, Custom Totals 공식 문서, 2026.03)
⚠️ 이런 경우엔 켜지 않는 게 낫습니다
- 평균·마진·최신값 같은 비가산 측정값을 보고서에서 쓸 때
- 재무 보고서처럼 합계의 정확성이 감사 대상일 때
- 동일 측정값을 여러 슬라이서 조합으로 보는 경우 — 슬라이서 조합에 따라 합계가 달라져 보일 수 있습니다
반대로 총매출처럼 가산이 자연스러운 측정값 + 직관적인 합계가 중요한 영업 현황 대시보드라면 Custom Totals가 실용적입니다.
Direct Lake on OneLake GA — 폴백이 없다는 게 문제입니다
“Import 속도 + 실시간 신선도”를 동시에 얻는 방법입니다
Direct Lake on OneLake가 이번 3월 GA로 전환됐습니다. 핵심 약속은 Import 모드의 속도와 DirectQuery 수준의 데이터 신선도를 동시에 얻는 것입니다. OneLake에 저장된 Delta/Parquet 파일을 VertiPaq 엔진이 바로 읽어 들이기 때문에 기존처럼 전체 데이터를 복사하는 무거운 새로고침이 필요 없습니다. 메타데이터만 바꾸는 “Framing” 작업은 몇 초 안에 끝납니다. (출처: Microsoft Learn, Direct Lake 개요, 2026.03)
Fabric SKU F64 기준으로 Parquet 파일 5,000개, 행 그룹 5,000개, 최대 메모리 25GB를 지원합니다. F2~F32 소규모 용량에서는 테이블당 Parquet 파일 1,000개, 최대 메모리 3~10GB로 제한이 있습니다. 소규모 용량에서 대용량 분석에 쓰면 한계에 닿을 수 있다는 뜻입니다. (출처: Microsoft Learn, Fabric Capacity Guardrails 표, 2026.03)
💡 Direct Lake on SQL과 Direct Lake on OneLake를 나란히 놓고 보니 결정적 차이가 보였습니다 — SQL 버전은 뭔가 잘못되면 DirectQuery 모드로 자동 폴백해서 느리더라도 계속 작동합니다. OneLake 버전은 폴백 자체가 없습니다. Parquet 파일이 10,000개를 넘거나 용량 한도를 초과하면 Framing이 실패하고 쿼리 자체가 오류를 냅니다.
폴백이 없는 게 실제로 어떤 문제를 만드는지 따져봤습니다
Direct Lake on SQL 엔드포인트는 SQL 보안 규칙 적용, SQL 뷰 접근, 용량 초과 등 여러 상황에서 DirectQuery로 자동 전환됩니다. 느리지만 보고서는 계속 보입니다. Direct Lake on OneLake는 이 자동 전환이 없습니다. 공식 문서에서 “DirectQuery fallback is not supported by Direct Lake on OneLake”라고 명시합니다. (출처: Microsoft Learn, Direct Lake on OneLake 공식 문서, 2026.03)
예를 들어 데이터 파이프라인이 Parquet 파일을 compact하지 않고 계속 쌓아두면, 언젠가 파일 수가 용량 한도를 넘습니다. SQL 버전이었다면 보고서가 느려지는 것으로 끝나지만, OneLake 버전이라면 Framing 자체가 실패해 보고서를 열 수 없는 상태가 됩니다. 실운영 환경에서 파이프라인 주기적 최적화(OPTIMIZE)를 빠뜨리면 서비스 중단으로 이어질 수 있다는 뜻입니다.
| 항목 | Direct Lake on SQL | Direct Lake on OneLake |
|---|---|---|
| DirectQuery 폴백 | ✅ 자동 전환 | ❌ 지원 없음 |
| SQL 뷰 접근 | ✅ 폴백 후 가능 | ❌ 미지원 |
| Composite 모델 | ❌ 미지원 | ✅ Import 혼합 가능 |
| 계산된 열(Calculated Columns) | ❌ 미지원 | ❌ 미지원 |
| 한도 초과 시 동작 | 느려지며 계속 작동 | 쿼리 오류 발생 |
| Shortcut 지원 | ✅ 지원 | ❌ 퍼블릭 프리뷰 미지원 |
출처: Microsoft Learn, Direct Lake 공식 비교표, 2026.03
Translytical Task Flow — 1년 전에 사라진 기능이 돌아왔습니다
보고서 안에서 데이터를 수정하는 기능이 정식 출시됐습니다
Translytical Task Flow는 Power BI 보고서를 벗어나지 않고 데이터를 직접 수정·추가·삭제하거나 외부 시스템 워크플로를 트리거할 수 있는 기능입니다. 3월 업데이트에서 GA 전환됐습니다. Fabric 사용자 데이터 함수를 통해 Fabric SQL DB, Fabric Warehouse, Fabric Lakehouse(파일) 세 곳에 데이터 쓰기를 지원합니다. (출처: Microsoft Learn, Translytical Task Flow 공식 문서, 2026.03)
2025년 2분기 출시 예정이었다가 로드맵에서 조용히 사라진 이력이 있는 기능입니다. 약 1년의 공백 끝에 이번에 정식 출시됐습니다. 실제 활용 시나리오는 영업팀이 보고서 안에서 할인율을 직접 수정하면 Fabric DB에 즉시 반영되거나, 버튼 클릭 하나로 Teams에 승인 요청 메시지가 자동으로 올라가는 식입니다.
쓰기 전에 알아야 할 제한 사항이 있습니다
공식 문서에서 현재 제한 사항 세 가지를 명시합니다. 사용자 데이터 함수의 반환 형식은 반드시 str이어야 합니다. PBIR(Power BI Enhanced Report)·PBIP(Power BI Project) 형식은 지원하지 않습니다. Power BI Embedded는 보안 임베드 시나리오에서만 지원합니다. (출처: Microsoft Learn, Translytical Task Flow 제한 사항, 2026.03)
무거운 읽기·쓰기가 동시에 발생하는 시나리오에서는 SQL DB를 기본 데이터 원본으로 쓰라고 공식 문서가 권장합니다. Lakehouse는 파일 쓰기에만 권장됩니다.
Modern Visual Defaults — 기존 보고서는 건드리지 않습니다
Fluent 2 디자인이 Power BI에 들어왔지만, 직접 켜야 합니다
Modern Visual Defaults는 Power BI Desktop의 기본 비주얼 스타일을 Fluent 2 디자인으로 바꾸는 미리보기 기능입니다. 회색 캔버스 배경(기본 1920×1080px), 부제목, 균일한 여백, 드롭다운 기본 슬라이서, 부드러운 선형 차트를 기본값으로 제공합니다. 옵션 → 미리보기 기능에서 “modern visual defaults and customizing theme improvements”를 켜면 활성화됩니다. (출처: Microsoft Power BI 공식 블로그, 2026.03.15)
기존 보고서는 이 설정을 켜도 자동으로 바뀌지 않습니다. 기존 보고서에 적용하려면 보기 → 테마 → 현재 테마 사용자 지정 → “업데이트 테마”를 직접 선택해야 합니다. 공개한 보고서는 브라우저에서 편집할 때 새 기본 테마를 유지합니다.
테마 JSON 파일에서 페이지 크기를 직접 지정할 수도 있게 됐습니다. 예를 들어 JSON에 pageSizeWidth: 1920, pageSizeHeight: 1080을 넣으면, 새 페이지를 추가할 때마다 자동으로 그 크기로 만들어집니다. 팀 전체 보고서의 레이아웃 통일이 훨씬 쉬워집니다.
DAX 사용자 정의 함수 — 파라미터 12개 한도가 256개로 늘었습니다
DAX UDF의 실질적 한계가 이번에 크게 풀렸습니다
DAX 사용자 정의 함수(UDF) 미리보기가 3월에 추가 업데이트됐습니다. 가장 눈에 띄는 수치는 파라미터 한도입니다. 기존 12개에서 256개로 늘었습니다. 복잡한 비즈니스 로직을 UDF로 캡슐화할 때 파라미터 부족으로 돌아서야 했던 상황이 사라집니다. (출처: Microsoft Power BI 공식 블로그, 2026.03.15)
새로운 타입 힌트(CalendarRef, ColumnRef, MeasureRef, TableRef)도 추가됐습니다. 기존 AnyVal, Scalar, Table, AnyRef 4종에서 8종으로 늘어, 함수가 어떤 종류의 인수를 받는지 더 명확하게 선언할 수 있습니다. 다만 암묵적 타입 캐스팅은 지원하지 않습니다. 타입을 정확히 맞춰야 합니다.
이름 변경 추적도 이번에 강화됐습니다. 테이블·열·측정값 이름을 바꾸면 Power BI가 DAX 코드를 자동으로 동기화합니다. UDF도 이 자동 추적 대상에 포함됩니다. 단, 테이블 접두사 없이 쓴 비정규화 이름은 추적 대상에서 빠질 수 있다고 공식 문서가 명시합니다.
Q&A
마치며
이번 3월 업데이트에서 가장 오래 눈여겨봐야 할 건 Custom Totals입니다. 합계를 “내가 원하는 방식으로 바꿀 수 있다”는 편의보다, “기본 DAX 합계가 왜 다른지”를 먼저 이해한 뒤 쓰는 게 맞습니다. 비가산 측정값에서 편의를 위해 합계 행을 단순 합산으로 바꾸는 순간, 보고서의 정확성은 낮아집니다.
Direct Lake on OneLake GA는 반가운 소식이지만, 폴백 없음이라는 조건이 운영 환경에서 뜻밖의 장애로 이어질 수 있습니다. 소규모 F SKU 환경에서 대용량 데이터를 다룰 계획이라면 Parquet 파일 수와 용량 한도를 먼저 따져봐야 합니다.
Translytical Task Flow와 DAX UDF 파라미터 256개 확장은 Power BI를 단순 뷰잉 도구에서 실질적인 운영 도구로 끌어올리는 방향입니다. Fabric을 이미 쓰고 있다면 Translytical부터 파일럿 테스트해볼 만합니다.
본 포스팅 참고 자료
본 포스팅은 2026.03.25 기준으로 작성됐습니다. Power BI 서비스 정책·UI·기능은 Microsoft 업데이트에 따라 언제든지 변경될 수 있습니다. 본 포스팅 작성 이후 서비스 정책·UI·기능이 변경될 수 있으며, 최신 정보는 Microsoft Learn 및 Power BI 공식 블로그에서 확인하시기 바랍니다.
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