Power BI에서 스키마와 데이터 모델링 이해하기

Source: Dev.to

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Power BI에서 데이터 모델링이란?

Power BI의 데이터 모델링은 데이터 테이블을 조직하고 테이블 간의 관계를 정의하여 분석 및 보고가 효율적이고 정확하게 이루어지도록 하는 것을 말합니다.

모든 데이터를 하나의 거대한 테이블에 넣는 대신, 데이터 모델링은 정보를 논리적인 테이블로 분리하고 관계를 통해 연결합니다. 이러한 구조는 데이터를 보다 쉽게 분석할 수 있게 해 주며, 이중 계산이나 잘못된 집계와 같은 오류를 방지합니다.

잘 설계된 모델을 사용하면 사용자가 데이터를 수동으로 조인하거나 반복적으로 정리하지 않아도 보고서를 만들 수 있습니다.

사실 테이블

사실 테이블은 측정 가능한 비즈니스 이벤트 또는 트랜잭션을 포함합니다. 이는 분석가가 통합하여 인사이트를 도출하는 숫자 값입니다.

일반적인 예시:

• 판매 트랜잭션
• 매출 금액
• 주문 수량
• 비용 및 이익
• 웹사이트 방문 또는 트랜잭션

사실 테이블은 일반적으로 다음을 포함합니다:

• 매출, 비용, 수량 등과 같은 수치 측정값
• 차원 테이블에 연결되는 외래 키
• 트랜잭션 수준 데이터

판매 사실 테이블의 예시 필드

OrderDate   | ProductID | CustomerID | SalesAmount | Quantity
------------|-----------|------------|-------------|---------
2024-01-05  | P01       | C002       | 500         | 2

사실 테이블은 트랜잭션 데이터를 저장하기 때문에 대규모가 되는 경향이 있습니다.

차원 테이블

차원 테이블은 사실(Fact) 데이터를 필터링, 그룹화 또는 분류하는 데 사용되는 서술 정보를 제공합니다.

차원은 다음과 같은 질문에 답합니다:

• 어떤 제품이 판매되었나요?
• 어떤 고객이 구매했나요?
• 어느 지역에서 매출이 발생했나요?
• 어떤 영업 사원이 주문을 처리했나요?

일반적인 차원 테이블:

• 제품 차원
• 고객 차원
• 날짜 차원
• 영업 사원 차원
• 지역 차원

예시: 제품 차원

ProductID | ProductName | Category   | Brand
---------|-------------|------------|-------
P01      | Laptop Pro  | Electronics| TechBrand

차원 테이블은 보통 크기가 작으며 서술적 속성을 포함합니다.

Power BI의 관계

관계는 사실 테이블과 차원 테이블을 연결합니다. Power BI는 이러한 관계를 사용하여 데이터를 올바르게 필터링하고 집계합니다.

대부분의 관계는 일대다 구조를 따릅니다:

• 하나의 제품 → 여러 판매 기록
• 하나의 고객 → 여러 거래
• 하나의 지역 → 여러 주문

Power BI에서 관계를 설정하면 차원에 적용된 필터(예: 국가 선택)가 자동으로 사실 데이터에 영향을 미칩니다. 관계가 잘못 설정되면 보고서에서 총계가 틀리거나 값이 누락되는 경우가 발생합니다.

스타 스키마

스타 스키마는 Power BI에서 권장되는 모델링 접근 방식입니다.

• 중앙에 있는 사실 테이블이 여러 차원 테이블에 직접 연결됩니다.
• 차원 테이블들끼리는 서로 연결되지 않습니다.
• 구조가 시각적으로 별 모양을 닮았습니다.

예시 구조

           Product
               |
Customer — Sales Fact — Date
               |
            Region

스타 스키마의 장점

• 빠른 쿼리 성능
• 이해하기 쉬움
• 보고서 작성 간소화
• 모델링 복잡성 감소
• 집계 정확도 향상

Power BI 엔진이 스타 스키마에 최적화되어 있기 때문에, 이 모델을 기반으로 만든 보고서는 일반적으로 더 나은 성능을 보입니다.

스노우플레이크 스키마

스노우플레이크 스키마는 스타 스키마와 유사하지만 차원 테이블이 여러 관련 테이블로 추가 정규화됩니다.

예시

Sales Fact → Product → Product Category

모든 제품 상세 정보를 하나의 차원에 보관하는 대신, 카테고리 데이터는 별도로 저장됩니다.

장점

• 데이터 중복 감소
• 저장 공간 절약

단점

• 관계가 복잡함
• 유지 관리가 어려움
• Power BI에서 성능 저하
• 보고서 사용자가 혼란스러워 할 수 있음

Power BI에서는 필요하지 않는 한 스노우플레이크 스키마 사용을 권장하지 않습니다.

좋은 데이터 모델링이 중요한 이유

좋은 모델링은 보고서 품질과 성능에 직접적인 영향을 미칩니다.

더 빠른 보고서

적절한 스키마는 Power BI가 쿼리를 효율적으로 처리하도록 하여 보고서 로드 시간을 줄여줍니다.

정확한 계산

부실한 모델은 종종 중복된 카운트나 잘못된 합계를 초래합니다. 올바른 관계 설정은 이러한 문제를 방지합니다.

더 쉬운 보고서 작성

깔끔한 모델은 사용자가 복잡한 조인에 신경 쓰지 않고도 필드를 쉽게 드래그 앤 드롭할 수 있게 합니다.

확장 가능한 분석

잘 구조화된 모델은 보고서를 깨뜨리지 않고도 향후 데이터 추가를 가능하게 합니다.

향상된 사용자 경험

사용자는 지저분한 원시 데이터 테이블이 아닌 정돈된 차원과 상호작용합니다.

Power BI 데이터 모델 모범 사례

• 가능한 경우 스타 스키마를 사용하세요.
• 사실 테이블과 차원 테이블을 분리하세요.
• 필요하지 않은 경우 다대다 관계를 피하세요.
• 명확한 명명 규칙을 사용하세요.
• 불필요한 열을 제거하세요.
• 깨끗한 날짜 테이블을 유지하세요.

결론

스키마와 데이터 모델링은 성공적인 Power BI 보고서의 기반을 형성합니다. 사실 테이블, 차원 테이블, 관계 및 스키마 유형을 이해하면 분석가가 효율적이고 정확한 모델을 구축할 수 있습니다.

별(star) 스키마와 눈송이(snowflake) 스키마 모두 데이터를 효과적으로 조직하지만, Power BI는 단순성과 속도 때문에 별 스키마에서 가장 좋은 성능을 발휘합니다.

적절한 데이터 모델링에 시간을 투자하면 대시보드가 더 빠르게 작동하고, 정확한 인사이트를 제공하며, 조직 전반에 걸쳐 더 나은 의사‑결정을 지원합니다.