Power BI에서 데이터 모델링 이해하기: 조인, 관계 및 스키마 설명

Source: Dev.to

번역하려는 텍스트를 제공해 주시면, 원본 형식과 마크다운 구문을 유지하면서 한국어로 번역해 드리겠습니다.

Table of Contents

• 데이터 모델링이란?
• SQL 조인: 기본
• Power BI 관계
• 사실 테이블 vs 차원 테이블
• 스키마 설계: 스타, 스노우플레이크 & 플랫 테이블
• 일반적인 모델링 문제 및 해결 방법
• Power BI에서 모든 작업 수행 위치
• 요약 및 주요 포인트

데이터 모델링이란?

데이터 모델링은 테이블 간의 관계를 정의하는 구조화된 형식으로 데이터를 조직하는 과정입니다. 설계 도면을 만드는 것과 비슷하게 생각하면 됩니다:

• 데이터가 어떻게 연결되는지 정의합니다
• 효율적인 쿼리를 보장합니다
• 데이터 정확성과 보고 성능을 향상시킵니다

Power BI에서는 데이터가 로드된 이후에 데이터 모델링이 이루어지며, 다음과 같은 작업을 포함합니다:

• 관계 만들기
• 테이블 구조 정의하기
• 테이블 간 데이터 흐름 최적화하기

Power BI는 데이터를 연결하는 두 가지 강력한 방법을 제공합니다:

1. 조인 (Power Query에서) – 테이블을 물리적으로 결합
2. 관계 (모델 보기에서) – 데이터를 복제하지 않고 논리적으로 테이블을 연결

Power Query에서 SQL 조인

조인은 Power Query Editor에서 테이블을 병합할 때 사용됩니다. 아래는 Customers ↔ Orders 데이터셋을 예시로 한 가장 중요한 조인 유형들입니다.

1. Inner Join

• 결과: 두 테이블에 모두 존재하는 레코드만 반환합니다.
• 예시: 주문을 한 고객만 표시합니다.

2. Left Join (Left Outer)

• 결과: 왼쪽 테이블의 모든 레코드와 오른쪽 테이블에서 일치하는 레코드를 반환합니다.
• 예시: 아직 주문하지 않은 고객도 포함하여 모든 고객을 나열합니다(유지 관리 분석에 유용).

3. Right Join (Right Outer)

• 결과: 오른쪽 테이블의 모든 행과 왼쪽 테이블에서 일치하는 행을 반환합니다.

4. Full Outer Join

• 결과: 두 테이블의 모든 행을 반환하며, 일치하지 않는 경우 NULL이 표시됩니다.
• 예시: 두 시스템에서 가져온 고객 데이터를 통합합니다.

5. Left Anti Join

• 결과: 오른쪽 테이블에 일치하는 레코드가 없는 왼쪽 테이블의 행을 반환합니다.
• 예시: “한 번도 주문하지 않은 고객” — 타깃 마케팅에 적합합니다.

6. Right Anti Join

• 결과: 왼쪽 테이블에 일치하는 레코드가 없는 오른쪽 테이블의 행을 반환합니다.
• 예시: 고객 레코드가 없는 주문(데이터 품질 검사에 유용).

Power BI에서 조인이 이루어지는 위치

1. Transform data → Power Query Editor 클릭.
2. 테이블을 선택 → Home → Merge Queries.
3. 두 번째 테이블과 일치하는 열을 선택.
4. 조인 유형(Inner, Left Outer, Left Anti 등)을 선택.
5. OK를 클릭하고 필요한 열을 확장합니다.

Power BI Relationships

SQL 조인과 달리 Power BI는 일반적으로 관계—모델 뷰에서 만든 논리적 연결—를 사용합니다. 이는 모델을 가볍고 성능 좋게 유지합니다.

Types of Relationships

Key Concepts

• Cardinality – Power BI에 테이블 간 관계 유형을 알려줍니다 (One‑to‑Many, Many‑to‑Many).
• Cross‑Filter Direction – 필터가 흐르는 방향을 제어합니다:
  • Single (권장)
  • Both (신중히 사용)
• Active vs. Inactive Relationships –
  • Active: 시각화와 DAX에서 자동으로 사용됩니다.
  • Inactive: USERELATIONSHIP() DAX 함수를 사용해 활성화해야 합니다 (역할 기반 차원에 매우 유용).

Where to Create Relationships

• Model View – 테이블 간 필드를 끌어다 놓습니다.
• Manage Relationships – Manage Relationships → New를 클릭하고 정의합니다:
  • Columns
  • Cardinality
  • Cross‑filter direction

Source: …

Fact Tables vs Dimension Tables

Fact Tables

• 측정 가능한 데이터를 포함합니다 (예: 매출, 수익).
• 일반적으로 크고 트랜잭션 기반입니다.
• 차원 테이블과 연결되는 외래 키를 보유합니다.

Dimension Tables

• 설명적인 컨텍스트를 제공합니다 (예: 고객 이름, 제품 카테고리, 날짜, 지역).
• 규모가 작고 정적입니다.
• Fact 테이블에서 참조되는 기본 키를 보유합니다.

Golden Rule:

• Facts는 무슨 일이 일어났는지 알려줍니다.
• Dimensions는 누구, 무엇, 언제, 어디서를 알려줍니다.

스키마 설계: Star, Snowflake & Flat Table

(이 섹션의 내용은 여기 추가할 수 있습니다 – 원본 구절은 완성되기 전에 끝났습니다.)

일반적인 모델링 문제 및 해결 방법

(이 섹션의 내용은 여기에서 추가할 수 있습니다.)

Power BI에서 모든 작업을 수행하는 위치

(이 섹션에 대한 내용은 여기에서 추가할 수 있습니다.)

요약 및 주요 내용

(이 섹션에 대한 내용은 여기 추가할 수 있습니다.)

Fact vs Dimension 테이블에 대한 시각적 설명

데이터 스키마

1. 스타 스키마 (추천)

중앙에 하나의 사실 테이블이 있고 비정규화된 차원 테이블과 연결됩니다.
추천 대상: 대부분의 Power BI 프로젝트 – 뛰어난 성능과 간단한 DAX를 제공합니다.

Power BI 모델링 기본: 사실 테이블

2. 스노우플레이크 스키마

차원 테이블이 정규화되어 있습니다(여러 관련 테이블로 분할).
사용 사례: 대규모 기업 환경 또는 엄격한 정규화가 필요할 때.

스노우플레이크 스키마 구조

3. 플랫 테이블 (DLAT)

모든 데이터가 하나의 테이블에 있습니다.
사용 사례: 매우 작은 데이터셋이나 빠른 프로토타입(대규모 프로젝트에는 확장성이 없습니다).

역할 수행 차원 및 일반적인 문제

역할 수행 차원은 하나의 차원이 여러 용도로 사용될 때 발생합니다.
예시: 단일 Dim_Date 테이블이 주문 날짜, 배송 날짜, 그리고 납품 날짜에 사용되는 경우.

해결책: 여러 관계를 생성하고(대부분을 비활성으로 설정) DAX에서 USERELATIONSHIP()를 사용해 적절한 관계를 활성화합니다.

일반적인 모델링 문제

• 순환 종속성
• 모호한 관계(테이블 간 다중 경로)
• 다대다 혼란
• 너무 넓은 사실 테이블

해결 방법

• 단일 방향 관계를 선호합니다.
• 다대다 관계에는 브리지 테이블을 사용합니다.
• Model view에서 모델을 정기적으로 검토합니다.

Power BI 단계별 가이드

1. 데이터 로드

   • Power BI에 데이터 세트를 가져옵니다.

2. 데이터 정리 (Power Query)

   • 중복을 제거합니다.
   • 필요에 따라 테이블을 병합(조인)합니다.

3. 관계 만들기

   • 모델 보기를 사용합니다.
   • 카디널리티와 방향을 정의합니다.

4. 스키마 최적화

   • 가능한 경우 스타 스키마를 사용합니다.

5. 모델 검증

   • 필터와 시각화가 예상대로 작동하는지 테스트합니다.

최종 생각

데이터 모델링은 모든 강력한 Power BI 보고서의 기반입니다. 조인, 관계 및 스키마를 이해하면 다음과 같은 모델을 구축할 수 있습니다:

• 정확함
• 확장성
• 고성능

데이터 분석 역량이 성장함에 따라 데이터 모델링을 마스터하면 대시보드 제작자에 그치지 않고 데이터를 진정으로 이해하는 사람으로 차별화될 수 있습니다.

• 먼저 Star Schema부터 시작하세요.
• 데이터 정리를 위해 SQL joins를 숙지하세요.
• 분석을 위해 관계를 현명하게 활용하세요.
• 모델을 단순하고 성능 좋게 유지하세요.

이제 전문적인 Power BI 모델을 구축할 수 있는 완전한 툴킷을 갖추었습니다.

모델링을 즐기세요!