Power BI의 스키마 및 데이터 모델링
Source: Dev.to
Introduction
데이터 모델링은 이름 그대로 데이터를 재구성하고 정제·구조화된 데이터로부터 인사이트 있는 시각화를 만드는 작업을 포함합니다. Power BI에서 데이터 모델링은 비정형 데이터를 연관된 테이블로 정리하고, 해당 테이블들이 어떻게 연결되는지를 정의하며, 관계를 설정하는 것을 의미합니다. 이 단계는 보고서를 간소화하고 혼란스러운 인사이트를 없애며 의사결정을 개선하는 데 필수적입니다. Power BI에서는 테이블 관계와 스키마가 성능과 효율성을 높이는 역할도 합니다.
Fact Tables and Dimension Tables
데이터 모델링의 핵심은 Fact 테이블과 Dimension 테이블입니다. 이 두 종류의 테이블은 서로 다른 테이블 간의 관계를 정의하고 분석가가 인사이트 있는 보고서를 만들 수 있게 해 주기 때문에 좋은 데이터 모델의 기본이 됩니다.
Fact 테이블은 주로 다른 테이블의 외래키를 포함하고, 측정 가능하고 정량적인 데이터를 저장합니다. 예시:
- 매출 금액
- 판매 수량
- 수익
- 거래 건수
Dimension 테이블은 상대적으로 작으며 그룹화와 데이터 필터링에 사용됩니다. 사실에 대한 맥락을 제공하는 설명 정보를 저장합니다. 예시:
- 고객 이름
- 제품 카테고리
- 날짜
- 위치
Schemas
Power BI에서 스키마는 데이터 모델 내 테이블 간 관계를 시각화합니다.
Star Schema
Power BI에서 가장 권장되고 일반적으로 사용되는 스키마입니다. Fact 테이블이 중앙에 위치하고 각 Dimension 테이블이 직접 연결됩니다. Dimension 테이블끼리는 연결되지 않습니다. 장점은 다음과 같습니다.
- 단순하고 이해하기 쉬워 신규 사용자도 빠르게 파악 가능
- 쿼리 성능이 빠름
- Power BI의 DAX 엔진과 호환성 높음
Snowflake Schema
Star Schema보다 복잡한 변형으로, Dimension 테이블이 많이 정규화되어 서로 연결될 수 있으며 반드시 Fact 테이블에 연결될 필요는 없습니다. 이 설계는 다음과 같은 영향을 미칩니다.
- 데이터 중복이 증가함
- 관계가 복잡해짐
- 다중 조인으로 인해 성능이 저하될 수 있음
Relationships in Power BI
관계는 데이터 모델 내에서 테이블이 어떻게 연결되는지를 정의합니다. Power BI에서 관계는 일반적으로 다음과 같습니다.
- 일대다 (가장 일반적)
- 단방향 필터링 (권장)
Why Data Modelling and Its Role in Enhancing Power BI Functioning
데이터 모델링은 Power BI 보고서를 여러 측면에서 개선합니다.
- 데이터 중복 감소 – Fact와 Dimension 테이블은 기본키와 외래키를 사용해 중복 데이터를 없애고 중복을 최소화합니다.
- 사용성 및 보고서 명확성 향상 – 테이블 수가 적고 관계가 명확하게 정의되면 보고서를 해석하기 쉬워지고, 더 나은 비즈니스 의사결정을 지원하며, 분석 기간 전체에 걸쳐 계산이 단순해집니다.
Conclusion
스키마와 데이터 모델링은 효과적인 Power BI 보고서의 기반을 이룹니다. Fact와 Dimension 테이블, Star와 Snowflake 스키마, 테이블 관계와 같은 개념을 이해하면 분석가는 효율적이고 정확한 모델을 구축할 수 있습니다. Power BI는 다양한 데이터 구조를 지원하지만, 좋은 데이터 모델링에 시간을 투자하면 성능 향상, 명확한 보고서, 보다 신뢰할 수 있는 비즈니스 인사이트를 얻을 수 있습니다.