POWER BI- 스키마 및 데이터 모델링

Source: Dev.to

개요

Power BI에서 스키마와 데이터 모델링은 성능과 정확한 보고를 위해 필수적입니다. 올바른 모델링은 깔끔하고 체계적인 데이터를 제공하여 직관적인 보고서, 빠른 쿼리 실행, 신뢰할 수 있는 집계를 지원합니다.

핵심 개념

Star Schema

Star Schema는 데이터 웨어하우스와 관계형 데이터베이스에서 사용되는 다차원 데이터 모델입니다. 데이터를 Fact 테이블과 Dimension 테이블로 비정규화하며, Fact 테이블이 중앙에 위치하고 외래키를 통해 Dimension 테이블과 연결됩니다.

장점

• 깔끔하고 조직된 데이터가 보고서를 직관적으로 만듭니다
• 조인 수가 적어 대용량 데이터셋에서도 빠른 쿼리가 가능합니다
• 최소한의 조인 의존성으로 간단한 쿼리를 작성할 수 있습니다

Snowflake Schema

Snowflake Schema는 Star Schema를 확장한 형태로, Dimension 테이블을 서브 테이블로 정규화하여 가지 구조(여러 개의 연결된 별)를 만듭니다.

장점

• 빠른 데이터 검색
• 데이터 품질 보장
• 일반적인 데이터 웨어하우스 모델
• 저장 공간 효율성 향상

Fact Table

Fact Table은 Star 및 Snowflake 스키마에서 중심이 되는 테이블입니다. 판매 수량, 금액 등과 같은 정량적 데이터(측정값/지표)를 저장하고, 외래키를 통해 Dimension 테이블과 연결됩니다.

Dimension Table

Dimension Table은 사실(Fact)에 대한 컨텍스트를 제공하는 설명적 속성(예: 시간, 제품 등)을 저장합니다. 일반적으로 고유한 대체 키(보통 정수)를 기본 키로 사용하며, 이 키가 Fact Table의 외래키로 참조됩니다.

Power BI에서 좋은 모델링이 중요한 이유

• 메모리 사용 최적화 – 데이터셋의 메모리 사용량을 줄입니다.
• 빠른 DAX 쿼리 처리 – 보고서 응답성을 향상시킵니다.
• 정확한 집계 – 계산이 의도한 비즈니스 로직을 반영하도록 보장합니다.
• 확장성 – 데이터 양이 증가해도 성능 저하를 방지합니다.

모델링이 부실하면 성능 저하, 높은 메모리 사용량, 확장성 문제 등이 발생할 수 있습니다.