Power BI Desktop v2.152.882.0
IT/AI
Power BI 3월 업데이트, GA됐다고 다 쓸 수 있는 건 아닙니다
2026년 3월 18일, Microsoft가 Power BI 3월 업데이트를 공식 발표했습니다. FabCon 2026 행사와 맞물려 나온 이번 릴리스에서 Translytical Task Flow와 Direct Lake on OneLake가 정식 출시(GA)로 전환됐습니다. “GA면 이제 다 되는 거 아닌가?” — 직접 공식 문서와 실사용 데이터를 같이 놓고 보니, 조건을 모르면 실무에서 생각보다 빨리 막힙니다.
GA 전환 3종 — 정식 출시, 그런데 조건이 있습니다
공식 발표만 보면 다 풀린 것 같지만, 각각 선행 조건이 붙어 있습니다.
이번 Power BI 3월 업데이트에서 정식 출시(Generally Available)로 전환된 기능은 세 가지입니다. Translytical Task Flow, Direct Lake on OneLake, IBM Netezza ODBC 드라이버입니다. (출처: Microsoft Power BI 공식 블로그, 2026.03.18)
GA로 전환됐다고 해서 별도 설정 없이 바로 쓸 수 있는 게 아닙니다. Translytical Task Flow는 Fabric 용량(Capacity)이 있어야 User Data Function을 구성할 수 있고, Direct Lake on OneLake는 Power BI Desktop에서만 모델을 생성할 수 있습니다. IBM Netezza ODBC는 기존 커넥터를 교체하는 게 아니라 새 IBM 드라이버를 별도 설치해야 합니다.
💡 공식 발표문과 실제 준비 조건을 같이 놓고 보니 이런 차이가 보였습니다
GA 전환 = “이제 모두 쓸 수 있다”가 아니라, “프리뷰 딱지는 뗐다”에 가깝습니다. 각 기능이 작동하려면 조직의 라이선스와 인프라 조건이 맞아야 합니다.
| 기능 | 상태 | 필수 선행 조건 |
|---|---|---|
| Translytical Task Flow | GA | Microsoft Fabric 용량 필요 |
| Direct Lake on OneLake | GA | Power BI Desktop에서만 모델 생성 |
| IBM Netezza ODBC | GA | 새 IBM ODBC 드라이버 별도 설치 |
| Custom Total | 미리보기 | Visual Calculations 미리보기 활성화 필요 |
| DAX 사용자 정의 함수 | 미리보기 | 파라미터 최대 256개로 확장됨 |
Direct Lake on OneLake가 정말 빠른 이유 — 그리고 포기해야 할 것
빠른 건 맞습니다. 다만 그 빠름에는 trade-off가 하나 따라옵니다.
Direct Lake on OneLake가 기존 Direct Lake on SQL보다 빠른 구조적 이유가 있습니다. 기존 방식은 SQL 분석 엔드포인트를 경유해 데이터를 가져왔는데, OneLake 방식은 이 중간 단계 없이 Delta Lake 파일에 직접 접근합니다. 중간에 SQL 엔드포인트라는 “중계자”가 사라진 셈입니다. (출처: Microsoft Learn — Direct Lake 개요, 2026.03.18 업데이트)
그런데 여기서 많은 포스팅이 빠뜨리는 게 하나 있습니다. Direct Lake on OneLake는 DirectQuery 폴백이 없습니다. Direct Lake on SQL은 쿼리가 Direct Lake 모드를 쓸 수 없는 상황이 오면 DirectQuery로 자동 전환해 데이터를 가져옵니다. 반면 OneLake 방식은 Direct Lake가 안 되면 그냥 쿼리가 실패합니다. (출처: SharePoint Europe — A Tale of Two Direct Lakes, 2026.01.27)
💡 두 Direct Lake 방식을 나란히 놓고 보니 보이는 것
성능을 택하면 안전망(DirectQuery 폴백)을 잃고, 안전망을 택하면 SQL 엔드포인트 경유 제약을 감수해야 합니다. 어느 쪽이 유리한지는 조직의 보안 정책과 데이터 구조에 따라 달라집니다.
반대로 OneLake 방식이 압도적으로 유리한 시나리오도 있습니다. 여러 Fabric 항목(Lakehouse A, Warehouse B 등)의 테이블을 하나의 시맨틱 모델에 묶을 수 있습니다. 기존 Direct Lake on SQL은 단일 Fabric 항목에서만 테이블을 가져올 수 있어서, 다른 Lakehouse의 데이터를 쓰려면 쇼트컷을 만들어야 했습니다. 이 제약이 사라졌습니다.
| 구분 | Direct Lake on OneLake | Direct Lake on SQL |
|---|---|---|
| 데이터 접근 | Delta 파일 직접 | SQL 엔드포인트 경유 |
| DirectQuery 폴백 | ❌ 없음 | ✅ 있음 |
| 다중 Fabric 항목 | ✅ 가능 | ❌ 단일만 |
| 모델 생성 환경 | Power BI Desktop | Fabric 웹 UI |
Translytical Task Flow, 실무에서 써보면 다릅니다
보고서 안에서 데이터를 직접 수정한다는 개념은 맞습니다. 다만 UI 제약이 예상보다 큽니다.
Translytical Task Flow(TTF)가 GA로 전환되면서 Power BI 보고서 안에서 레코드 수정, 주석 추가, 외부 API 호출 같은 작업을 할 수 있게 됐습니다. 데이터를 보면서 바로 수정까지 — 개념적으로는 강력합니다. (출처: Microsoft Power BI 공식 블로그, 2026.03.18)
그런데 실사용 비교 자료를 보면 다른 그림이 나옵니다. TTF에서 사용자 입력을 받을 수 있는 슬라이서 타입이 현재 List, Text, Button 3가지뿐입니다. 날짜 선택기나 슬라이더 같은 건 없습니다. Text 슬라이서에 기본값을 설정하는 것도 안 됩니다. Power Apps 임베드 방식과 비교하면 프런트엔드 자유도가 낮습니다. (출처: Medium — Comparing write-back options for Power BI/Fabric)
⚠️ 실무 적용 전 체크할 것
- 첫 번째 TTF 실행 시 세션 시작 지연이 수십 초 발생할 수 있습니다.
- UDF 실행이 실패해도 Power BI 팝업은 “성공”으로 표시되는 경우가 있습니다.
- 데이터 쓰기 지원 대상은 Fabric SQL DB, Fabric Warehouse, Fabric Lakehouse(파일)로 한정됩니다.
- 헤비한 읽기/쓰기 시나리오에는 Fabric SQL Database 사용이 권장됩니다.
반대로 TTF가 확실히 유리한 영역도 있습니다. Power Apps 임베드 방식은 Power Platform 라이선스가 별도로 필요해서 사용자 1인당 월 약 USD 20이 추가됩니다. TTF는 Fabric 용량 안에서 돌아가서 추가 라이선스 부담이 없습니다. 대규모 레코드 수정 시나리오에서도 TTF가 성능상 우위를 보입니다.
Custom Total — 합계가 틀린 게 아닌 이유
Power BI 테이블에서 합계가 맞지 않는다고 신고하셨던 분들께 드리는 공식 답변입니다.
Power BI 테이블 또는 매트릭스 시각적 개체에서 행 값의 합산과 합계 행의 값이 다르게 나온다는 혼란은 오래된 문제였습니다. 이번 3월 업데이트에서 Microsoft가 공식 문서를 통해 명확히 밝혔습니다. 이건 버그가 아니라 설계입니다.
합계 행은 각 카테고리 값을 더하는 게 아니라, 보고서 페이지 전체 필터 컨텍스트에서 DAX 측정값을 다시 계산합니다. 평균, 카운트, 마진, 최댓값 같은 비가산(non-additive) 측정값은 행을 단순히 더한 값과 다를 수밖에 없습니다. Excel의 피벗 테이블과 동일한 방식입니다. (출처: Microsoft Learn — Power BI 테이블 시각적 개체)
💡 Custom Total이 생기기 전까지는 DAX를 직접 고쳐야 했습니다
이번 미리보기 기능은 측정값 정의를 바꾸지 않고, 해당 시각적 개체의 합계 행 계산 방식만 Sum, Min, Max, Count 중에서 선택할 수 있게 해줍니다. Visual Calculations 미리보기가 먼저 활성화돼 있어야 사용할 수 있습니다.
실제로 “고객 수” 컬럼의 합계를 단순 합산으로 바꾸고 싶을 때, 이전에는 DAX 측정값 자체를 수정해야 했습니다. Custom Total은 시각적 개체 레이어에서만 합계 방식을 오버라이드하므로, 원본 측정값에 손을 대지 않아도 됩니다.
DAX 사용자 정의 함수, 미리보기에서 달라진 것들
파라미터 12개 제한이 풀렸고, 타입 시스템도 확장됐습니다.
DAX 사용자 정의 함수(UDF)가 이번 업데이트에서 여러 부분을 보강했습니다. 가장 눈에 띄는 건 파라미터 최대 개수가 12개에서 256개로 확장된 부분입니다. 복잡한 모델에서 UDF를 실용적으로 쓰려면 파라미터 제한이 걸렸는데, 이 상한이 사실상 사라졌습니다. (출처: Microsoft Power BI 공식 블로그, 2026.03.18)
타입 시스템도 넓어졌습니다. 기존 AnyVal, Scalar, Table, AnyRef에 더해 CalendarRef, ColumnRef, MeasureRef, TableRef가 추가됐습니다. 이제 UDF가 어떤 종류의 참조를 받는지 명시적으로 선언할 수 있어서 함수 설계가 훨씬 명확해집니다.
또 하나 실용적인 변화가 있습니다. Power BI에서 테이블명, 컬럼명, 측정값 이름을 바꾸면 참조하는 DAX 코드를 자동으로 동기화해주는 기능이 있는데, 이제 UDF에도 동일하게 적용됩니다. 단, 테이블 접두사 없이 쓴 비정규화된 이름(unqualified name)은 추적에서 제외되므로 주의가 필요합니다.
📌 TMDL View에서도 UDF 구문 강조 표시가 지원됩니다
웹 TMDL View(미리보기)와 DAX Query View 모두에서 UDF 작성 시 구문 색상 강조가 됩니다. JSDoc 블록 태그(///)를 써서 파라미터 설명도 달 수 있습니다.
QuickBooks 커넥터 종료 — 3월부로 완전히 끝났습니다
기존 연결도 더 이상 작동하지 않을 수 있습니다.
QuickBooks Online 커넥터가 2026년 3월부로 서비스 종료됩니다. 신규 연결 생성이 막히고, 기존에 구성해둔 연결도 작동이 중단될 수 있습니다. (출처: Microsoft Power BI 공식 블로그, 2026.03.18)
Microsoft가 공식적으로 별도 이유를 밝히지 않았지만, 커넥터 포트폴리오를 간소화하고 보안 표준을 높이기 위한 조치라고 공지했습니다. QuickBooks Online 데이터를 Power BI에 연결해서 쓰고 있다면 별도 파이프라인 구성이 필요합니다.
참고로 같은 달에 4월부터 구 파일 선택기(File Picker)도 제거됩니다. 1월부터 프리뷰였던 새 파일 선택기 UI가 기본값으로 전환되며, 별도로 사용자가 할 일은 없습니다.
자주 나오는 질문 5가지
마치며
이번 Power BI 3월 업데이트에서 솔직히 가장 큰 변화는 “GA 전환” 그 자체보다 각 기능의 조건을 명확히 따져야 한다는 점입니다. Translytical Task Flow는 GA가 됐지만 UI 유연성은 아직 Power Apps에 못 미칩니다. Direct Lake on OneLake는 빠른 대신 폴백 없이 달리는 구조입니다.
Custom Total은 오랫동안 “Power BI 버그 아닌가?”라고 거론됐던 합계 불일치를 공식적으로 정리한 기능이라 개인적으로 반가웠습니다. DAX UDF 파라미터 256개 확장도 실무에서 의미 있는 변화입니다.
QuickBooks Online 커넥터 종료는 당장 영향받는 조직이 있을 수 있으니, 아직 연결을 쓰고 있다면 대체 파이프라인 구성을 서두르는 게 좋습니다.
📌 한 줄 총평
기능 수는 많고, 쓸 만한 것도 분명 있습니다. 다만 “GA됐으니 바로 적용”이 아니라, 각 기능의 선행 조건과 제약을 먼저 확인하는 게 이번 업데이트를 제대로 활용하는 순서입니다.
📚 본 포스팅 참고 자료
- Microsoft Power BI 공식 블로그 — Power BI March 2026 Feature Summary
https://powerbi.microsoft.com/en-us/blog/power-bi-march-2026-feature-summary/ - Microsoft Learn — Power BI 2026년 3월 업데이트 (한국어)
https://learn.microsoft.com/ko-kr/power-bi/fundamentals/whats-new - Microsoft Learn — Direct Lake 개요
https://learn.microsoft.com/ko-kr/fabric/fundamentals/direct-lake-overview - SharePoint Europe — A Tale of Two Direct Lakes in Microsoft Fabric (Nikola Ilic, 2026.01.27)
https://www.sharepointeurope.com/a-tale-of-two-direct-lakes-in-microsoft-fabric/ - Medium — Comparing write-back options for Power BI/Fabric: TTF vs Power Apps
https://medium.com/microsoft-power-bi/comparing-write-back-options-…
본 포스팅은 2026년 3월 18일 기준 Power BI Desktop v2.152.882.0 및 Microsoft 공식 문서를 바탕으로 작성되었습니다. 본 포스팅 작성 이후 서비스 정책·UI·기능이 변경될 수 있습니다. 미리보기(Preview) 기능은 정식 출시 시 동작 방식이 달라질 수 있으므로, 실무 적용 전 최신 공식 문서를 반드시 확인하시기 바랍니다.
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