Power BI에서 스키마와 데이터 모델링

Source: Dev.to

위의 링크에 있는 전체 텍스트를 제공해 주시면, 해당 내용을 한국어로 번역해 드리겠습니다. 현재는 텍스트가 없으므로 번역을 진행할 수 없습니다. 텍스트를 복사해서 붙여 주시면 바로 번역해 드리겠습니다.

Power BI에서 스키마란?

A data schema는 데이터베이스 또는 기타 데이터‑storage 시스템에서 데이터 간의 관계를 정의하는 구조입니다.

스키마는 모델 내에서 데이터가 어떻게 연결되고 연관되는지를 정의하며, 데이터 쿼리와 보고서의 효율성 및 성능에 영향을 미칩니다. 스키마를 이해하면 포괄적인 분석을 지원하는 best‑practice data models을 설계하는 데 도움이 됩니다.

Power BI의 스키마 유형

1. 스타 스키마

정의 – 스타 스키마는 데이터 웨어하우징에서 가장 간단하고 널리 사용되는 스키마입니다. 중앙에 사실 테이블이 위치하고 이를 둘러싼 차원 테이블들이 별 모양을 이루는 구조입니다.

구조 – 중앙의 사실 테이블에는 수치 데이터(예: 매출)가 저장되고, 차원 테이블에는 사실과 관련된 설명 속성(예: 직원, 날짜, 영업 지역)이 포함됩니다.

사용 사례 – 스타 스키마는 직관적인 보고 및 쿼리에 적합합니다. 읽기 위주의 작업에 효율적이며, 대시보드와 요약 보고서에 특히 유용합니다.

2. 스노우플레이크 스키마

정의 – 스노우플레이크 스키마는 스타 스키마의 정규화 버전입니다. 이 설계에서는 차원 테이블을 추가적인 관련 테이블로 세분화하여 보다 복잡한 구조를 만들게 됩니다.

구조 – 정규화 과정을 통해 차원 테이블을 여러 관련 테이블로 분할함으로써 중복을 제거합니다. 결과적으로 웹 모양의 구조가 형성되어 눈송이(snowflake)와 같은 형태를 띱니다.

사용 사례 – 스노우플레이크 스키마는 상세한 데이터 모델이 필요하고 저장 효율성을 중시하는 상황에 사용됩니다. 데이터 중복을 최소화해야 하는 대용량 데이터셋에 특히 유리합니다.

3. 은하 스키마 (Fact Constellation Schema)

정의 – 은하 스키마는 팩트 컨스텔레이션 스키마라고도 하며, 여러 개의 사실 테이블이 동일한 차원 테이블을 공유하여 복잡하고 상호 연결된 데이터 모델을 형성합니다.

구조 – 이 스키마는 여러 사실 테이블이 공유 차원 테이블에 연결된 형태로, 하나의 모델 안에서 다양한 비즈니스 프로세스를 분석할 수 있게 합니다.

사용 사례 – 은하 스키마는 다수의 관련 비즈니스 프로세스를 동시에 분석해야 하는 대규모 기업 환경에 적합합니다. 복합적인 쿼리와 다양한 도메인에 걸친 상세 보고서를 지원합니다.

스키마가 Power BI에 미치는 영향

성능에 미치는 영향

• 빠른 쿼리 (스타 스키마) – 중앙 사실 테이블과 직접적인 비정규화 차원으로 구성된 스타 스키마는 엔진이 처리해야 하는 조인 수를 최소화합니다.
• 느린 쿼리 (스노우플레이크 스키마) – 차원을 여러 관련 테이블로 정규화하면 조인이 더 많이 필요해져, 특히 대용량 데이터셋에서는 보고서 응답 속도가 느려질 수 있습니다.
• 효율적인 압축 – VertiPaq 엔진은 스타 스키마에서 최적화되어, 메모리 내 모델을 작게 만들어 시각화 및 계산 속도를 향상시킵니다.

DAX 및 사용성에 미치는 영향

• 간단한 DAX (스타 스키마) – 깔끔한 스타 스키마는 관계가 직접적이고 이해하기 쉬워 복잡하고 중첩된 DAX 계산이 필요하지 않게 합니다.
• 필터 전파 – 스타 스키마에서는 필터가 차원 테이블에서 사실 테이블로 직접 전달되어 일관되고 예측 가능한 결과를 보장합니다.
• 복잡성 감소 – 스타 스키마는 사용자가 이해하고 탐색하기 쉬워, 셀프 서비스 분석을 보다 직관적으로 만듭니다.

데이터 무결성 및 저장소에 미치는 영향

• 데이터 정확도 (스타 스키마) – 비정규화(일부 중복)된 스타 스키마는 일반적으로 모호하거나 양방향, 다대다 관계를 방지하는 데 더 뛰어나며, 이중 집계 위험을 줄입니다.
• 저장 효율성 (스노우플레이크 스키마) – 스노우플레이크 스키마는 중복을 줄여 공간을 절약할 수 있지만, 현대 Power BI 환경에서는 속도가 저장 비용보다 우선시되기 때문에 이는 거의 필요하지 않습니다.

데이터 모델링이란?

데이터 모델링은 데이터가 데이터베이스나 시스템 내에서 어떻게 배치되고 서로 연관되는지를 시각적으로 표현하는 과정입니다.

데이터 모델러는 데이터베이스에 데이터가 어떻게 저장되고 배열될지를 상세히 계획합니다. 이는 건축가가 건물의 설계도를 만드는 것과 같습니다.

왜 데이터 … (원본 내용은 여기서 끝납니다)

모델링은 중요한가?

Data modelling은 원시 데이터를 명확하고 신뢰할 수 있는 구조로 변환하여 정확한 분석, 효율적인 시스템, 그리고 올바른 의사결정을 지원하기 때문에 중요합니다.

1. 명확성 및 구조

Data modelling은 어떤 데이터가 존재하고, 어떻게 연관되며, 무엇을 의미하는지 정의합니다. 모델링이 없으면 데이터는 단지 뒤섞인 테이블과 열들의 집합에 불과합니다.

2. 더 나은 의사결정

좋은 모델은 데이터가 일관되고, 정확하며, 완전하도록 보장하여 보고서와 대시보드가 실제를 반영하고, 오해를 일으키는 숫자가 되지 않게 합니다.

3. 성능 및 효율성

적절한 모델(예: star 또는 snowflake 스키마)은 쿼리를 더 빠르게 하고 시스템을 더 확장 가능하게 만들어 줍니다—이는 분석, BI, 그리고 빅데이터 환경에서 필수적입니다.

4. 데이터 무결성 및 품질

모델 내의 제약조건, 관계, 규칙은 중복, 불일치 및 오류를 방지합니다(garbage in = garbage out).

5. 용이한 유지보수 및 확장성

비즈니스 요구가 변할 때, 잘 설계된 모델은 다른 부분을 깨뜨리지 않고 확장할 수 있습니다.

6. 팀 간 공통 언어

데이터 모델은 비즈니스 사용자, 분석가, 엔지니어 간의 다리 역할을 하여 오해를 줄여줍니다.

7. 분석 및 AI의 기반

머신러닝, 보고, 예측—이 모든 것이 견고한 기본 데이터 모델 없이는 제대로 작동하지 않습니다.

결론

Power BI에서 다양한 스키마를 이해하는 것은 효율적인 데이터 모델을 설계하는 데 필수적입니다. 각 스키마는 고유한 장점을 가지고 있습니다:

올바른 스키마를 선택하면 쿼리 성능, 데이터 저장 효율성, 그리고 데이터 새로 고침 작업이 향상됩니다. 이러한 스키마를 숙달함으로써 조직이 데이터 기반 의사결정을 효과적으로 내릴 수 있는 견고하고 확장 가능한 데이터 모델을 만들 수 있습니다.