Power BI의 스키마와 데이터 모델링

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Introduction

Power BI는 원시 데이터를 의미 있는 보고서와 대시보드로 전환하는 비즈니스 인텔리전스 도구입니다. 이를 통해 조직은 데이터를 분석하고, 성과를 추적하며, 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 Power BI가 제공하는 인사이트의 품질은 뒤에서 데이터가 어떻게 구조화되어 있는지에 크게 좌우됩니다. 잘 설계되지 않은 데이터는 좋은 시각화와 고급 계산으로도 보완할 수 없습니다.

스키마와 데이터 모델링이란?

데이터 모델링은 데이터를 테이블로 구성하고 그 테이블들 간의 관계를 정의하는 과정입니다. 스키마는 이러한 데이터 모델의 구조 또는 설계를 의미합니다.

스키마와 데이터 모델링은 Power BI에서 데이터가 어떻게 조직되고, 연결되며, 해석되는지를 정의합니다. 이들은 테이블 간의 관계, 모델 전반에 걸친 필터 흐름, 그리고 계산 수행 방식을 결정합니다.

데이터 모델의 특성

좋은 데이터 모델

• 보고서를 더 빠르고 반응성 있게 만든다
• 정확한 합계와 계산을 제공한다
• 이해하고 유지 관리하기 쉽다
• DAX 측정값 및 시각화와 자연스럽게 작동한다

나쁜 데이터 모델

• 보고서 속도가 느려진다
• 잘못되거나 일관성 없는 숫자를 만든다
• 복잡하고 읽기 어려운 DAX 수식을 강요한다
• 보고서 사용자와 개발자를 혼란스럽게 만든다

이 문서는 Power BI의 스키마와 데이터 모델링에 대해 설명하며, 다음에 중점을 둡니다:

• 스타 스키마
• 스노우플레이크 스키마
• 사실 테이블 및 차원 테이블
• 관계
• 성능 및 정확한 보고를 위한 좋은 모델링의 중요성

Power BI에서 데이터 모델링 이해

데이터 모델링은 Excel, 데이터베이스 또는 클라우드 시스템과 같은 소스에서 데이터를 로드한 후에 수행됩니다. 모델은 Model view에서 구축되며, 여기서 테이블과 관계가 정의됩니다.

Power BI 데이터 모델에는 일반적으로 다음이 포함됩니다:

• Fact tables (비즈니스 이벤트 또는 측정값)
• Dimension tables (설명 정보)
• 테이블 간 관계
• 스키마 설계(예: 스타 스키마 또는 스노우플레이크 스키마)

사실 테이블 및 차원 테이블

사실 테이블

Fact tables store measurable business data (i.e., numeric data that you want to analyze and measure).
특징

• 매우 크고 행이 많음
• 계산에 사용되는 숫자 값을 포함
• 차원 테이블에 연결되는 키를 포함
• 새로운 거래가 추가됨에 따라 시간이 지남에 따라 성장

예시

• 매출 금액
• 판매 수량
• 이익

차원 테이블

Dimension tables store descriptive information that helps explain the facts. They are used for filtering, grouping, and slicing data in reports.
특징

• 사실 테이블보다 작음
• 주로 텍스트 및 범주형 데이터
• 필터링, 그룹화 및 슬라이스에 사용
• 사실보다 변경 빈도가 낮음

예시

• 제품명
• 고객명
• 지역

Power BI에서 관계

관계는 테이블이 어떻게 연결되고 데이터가 그 사이에서 어떻게 흐르는지를 정의합니다. 관계는 일반적으로 한 테이블의 키 열과 다른 테이블의 일치하는 열 사이에 생성됩니다. 이러한 키를 통해 Power BI는 차원 테이블의 설명 데이터와 사실 테이블의 수치 데이터를 연결할 수 있습니다. 관계는 주로 카디널리티, 방향, 그리고 상태에 의해 정의됩니다.

관계 유형

• 일대다 (One‑to‑Many) – 가장 일반적이고 권장되는 관계; 차원 테이블의 한 레코드가 사실 테이블의 여러 레코드와 매치됩니다.
• 일대일 (One‑to‑One) – 한 테이블의 한 행이 다른 테이블의 한 행과 매치됩니다.
• 다대일 (Many‑to‑One) – 사실 테이블의 여러 행이 차원 테이블의 한 행과 매치됩니다.
• 다대다 (Many‑to‑Many) – 한 테이블의 여러 행이 다른 테이블의 여러 행과 매치됩니다. 고유 키가 없을 때 자주 사용됩니다.

관계가 중요한 이유

좋은 관계

• 올바른 합계와 집계 보장
• 슬라이서와 필터 동작 제어
• 보고서 성능 향상
• DAX 측정값을 더 간단하고 유지 보수하기 쉽게 함

잘 정의되지 않은 관계는 종종 다음과 같은 문제를 일으킵니다

• 잘못된 숫자
• 시각화에 데이터 누락
• 혼란스러운 필터 동작
• 보고서 속도 저하

Power BI에서 관계에 대한 모범 사례

• 가능한 한 일대다 관계 사용
• 차원 테이블을 사실 테이블에 연결 (차원‑대‑차원 연결은 피함)
• 텍스트 키 대신 숫자 대리 키 사용
• 불필요한 다대다 관계는 피함
• 기본적으로 단일 방향 필터링 사용
• 모델을 간단하고 명확하게 유지

스타 스키마

스타 스키마는 Power BI에서 권장되는 데이터 모델이며 다음으로 구성됩니다:

• 하나의 중앙 사실 테이블
• 사실 테이블에 직접 연결된 여러 차원 테이블

구조는 별 모양처럼 보이며, 사실 테이블이 중앙에 있고 차원 테이블이 그 주변으로 뻗어 있습니다.

예시

        Date
         |
Product — Sales — Customer
         |
       Region

스타 스키마의 장점

• 간단하고 이해하기 쉬움
• 쿼리 성능이 빠름
• 관계 수가 적음
• DAX 계산이 용이함
• Power BI 엔진과의 호환성이 뛰어남

Power BI는 차원 테이블이 서로 연결되지 않기 때문에 쿼리를 보다 효율적으로 처리할 수 있습니다.

스노우플레이크 스키마

스노우플레이크 스키마는 스타 스키마의 더 복잡한 버전입니다. 이 구조에서는:

• 차원 테이블이 정규화됩니다
• 차원 테이블이 다른 차원 테이블과 연결됩니다

예시

Sales → Product → Category → Department

스노우플레이크 스키마의 장점

• 데이터 중복을 줄입니다
• 매우 크거나 복잡한 차원에 유용합니다

스노우플레이크 스키마의 과제

• 관계가 더 복잡합니다
• 추가 조인으로 인한 성능 저하
• DAX 측정값이 더 복잡합니다
• 사용자가 이해하기 어렵습니다

Why Good Data Modelling is Critical

Performance – Power BI uses an in‑memory engine. A clean star schema reduces joins and improves query speed. Poor models can cause reports to load slowly or even fail.

Accurate Reporting – Correct relationships and well‑designed schemas ensure that totals, averages, and other calculations are reliable, giving stakeholders confidence in the insights they receive.

좋은 데이터 모델링이 중요한 이유

• 올바른 관계와 적절한 테이블 설계는 필터와 합계가 올바르게 작동하도록 보장합니다. 잘못된 모델링은 종종 중복된 값이나 누락된 데이터를 초래합니다.
• 간단한 DAX – 모델이 단순하면 DAX 수식을 작성하고 유지 관리하기가 더 쉽습니다. 복잡한 스키마는 종종 복잡한 수식을 필요로 하며, 디버깅이 더 어렵습니다.
• 향상된 사용자 경험 – 비즈니스 사용자는 이해하기 쉬운 모델을 선호합니다. 명확한 테이블 이름, 논리적인 관계, 간단한 구조는 사용자가 혼란 없이 보고서를 만들 수 있게 도와줍니다.

일반적인 모델링 실수

• 불필요하게 다대다 관계를 사용하는 것
• 트랜잭션 데이터와 조회 데이터를 하나의 테이블에 혼합하는 것
• 모든 곳에서 양방향 관계를 사용하는 것
• 적절한 날짜 차원을 만들지 않는 것
• 불필요한 열을 로드하는 것

NB: 이러한 실수를 피하면 성능과 신뢰성이 모두 향상됩니다.

결론

좋은 데이터 모델링은 효과적인 Power BI 보고의 기반입니다. 시각화와 계산은 기본 모델이 올바르게 설계되었을 때만 잘 작동합니다. 명확한 사실 및 차원 테이블을 가진 깔끔한 스타 스키마는 다음을 가져옵니다:

• 더 빠른 성능
• 정확한 결과
• 구축 및 유지 관리가 쉬운 보고서

좋은 데이터 모델링은 성능을 향상시키고, 정확한 보고를 보장하며, DAX를 단순화하고, 보고서를 더 쉽게 사용할 수 있게 합니다. 적절한 모델링이 없으면 최고의 시각화조차도 올바른 인사이트를 제공할 수 없습니다.