POWER BI에서 스키마와 데이터 모델링

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Power BI에서 효과적인 데이터 모델링

효과적인 데이터 모델링은 강력하고 성능이 뛰어난 Power BI 보고서의 핵심입니다. 이는 데이터 분석, 보고 및 효율적인 데이터 처리를 최적화하도록 데이터를 구조화하는 것을 포함합니다.

사실 및 차원 테이블: 기본 구성 요소

차원 (Lookup) 테이블

• 고객 차원: 고객 이름, 주소, 도시, 지역
• 제품 차원: 제품 이름, 카테고리, 하위 카테고리, 브랜드
• 날짜 차원: 연도, 분기, 월, 요일
• 위치 차원: 매장 이름, 도시, 주, 국가

차원 테이블은 일반적으로 열이 더 많아(폭이 넓고) 행 수는 사실 테이블보다 적습니다. 데이터 중복을 줄이기 위해 정규화되는 경우가 많습니다.

사실 (이벤트) 테이블

• 판매 사실: 주문 수량, 판매 금액, 할인, 단가 (고객, 제품, 날짜, 매장 차원에 대한 외래 키 포함)
• 웹 트래픽 사실: 페이지 조회수, 세션 지속 시간, 이탈률 (사용자, 페이지, 날짜 차원에 대한 외래 키 포함)

사실 테이블은 일반적으로 행이 더 많아(깊고) 열은 차원 테이블보다 적습니다(폭이 좁음). 모든 이벤트나 거래를 기록하기 때문에 매우 크게 성장할 수 있습니다.

스타 스키마

주요 특성

• 중심 사실 테이블 – 모든 측정 가능한 데이터와 모든 차원 테이블에 대한 외래 키를 포함합니다.
• 직접 연결된 차원 테이블 – 각 차원 테이블이 사실 테이블에 직접 연결되며 중간 테이블이 없습니다.
• 비정규화된 차원 – 차원의 모든 속성이 하나의 테이블에 존재하며, 일부가 더 세분화된 차원에 속할 수 있더라도 마찬가지입니다.

장점

• 이해하고 설계하며 구현하기 쉽습니다.
• 조인이 적어 뛰어난 쿼리 성능을 제공합니다; 대부분의 쿼리는 사실 테이블과 몇 개의 차원만 조인하면 됩니다.
• 비즈니스 사용자가 모델을 탐색하고 관계를 빠르게 파악할 수 있습니다.
• Power BI의 VertiPaq 엔진은 스타 스키마에 최적화되어 있어 집계와 계산이 더 빠릅니다.

단점

• 비정규화된 차원은 데이터 중복을 초래할 수 있습니다.
• 차원 내 매우 복잡하거나 깊은 계층 관계에 대해서는 효율성이 떨어집니다.

스노우플레이크 스키마

주요 특징

• 차원 테이블은 정규화되어 중복을 줄이기 위해 여러 관련 테이블로 분할됩니다.
• 차원은 여러 수준의 하위 차원을 가질 수 있습니다(예: “Product” 차원이 “Product Category” 및 “Product Subcategory” 테이블과 연결됨).
• 정규화 때문에 스타 스키마보다 테이블 수가 더 많습니다.

장점

• 정규화는 중복 데이터를 최소화하여 반복 속성이 많은 대규모 차원 테이블에 유리합니다.
• 정규화된 구조로 데이터 무결성이 향상됩니다.
• 복잡하고 깊은 계층 구조 차원을 처리하는 데 더 적합합니다.

단점

• 테이블 및 조인 수가 증가하여 설계, 이해 및 유지 관리가 더 복잡합니다.
• 쿼리가 추가 조인을 필요로 하여 대규모 데이터셋에서 성능에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다.
• 비즈니스 사용자가 관계를 탐색하고 이해하기 어려울 수 있습니다.

Relationships: Connecting the Dots

좋은 데이터 모델링의 중요성

• 성능 최적화 – 잘 구조화된 모델은 Power BI가 쿼리당 처리해야 하는 데이터 양을 줄여 보고서 로딩 속도가 빨라지고, 상호작용이 신속해지며, 사용자 경험이 매끄러워집니다. 모델링이 부실하면 보고서가 느려지고, 새로 고침 시간이 길어지며, 심지어 충돌이 발생할 수 있습니다.
• 정확성 및 일관성 – 명확한 모델은 계산과 집계가 모든 보고서에서 정확하고 일관되게 수행되도록 하여 모호성을 최소화하고 잘못된 인사이트가 도출될 위험을 줄입니다.
• 사용 용이성 및 유지 관리성 – 논리적이고 직관적인 모델은 개발자가 올바른 필드를 쉽게 찾고 사용할 수 있게 하며, 기본 데이터 소스가 변경될 때 유지 보수와 업데이트를 간소화합니다.
• 확장성 – 데이터 양이 증가함에 따라 잘 설계된 모델은 보다 효과적으로 확장되어 성능 병목 현상을 방지하고, 확장되는 분석 요구에 대해 Power BI를 지속적으로 활용할 수 있게 합니다.
• 데이터 스토리텔링 및 인사이트 생성 – 좋은 모델링은 데이터를 논리적이고 이해하기 쉬운 형태로 제시하여 사용자가 의미 있는 인사이트를 도출하고, 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.