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Dev.toDatabase
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Star Schema 기반 데이터 모델링과 DAX를 통한 BI 시스템 최적화
Power BI
AI 요약
Context
파편화된 데이터 소스로 인한 분석 효율 저하와 정제되지 않은 Raw Data 처리 비용 증가 문제 발생. 엑셀 기반의 개별 셀 계산 방식으로는 대규모 데이터셋의 동적 필터링과 복잡한 시계열 분석 구현에 한계 노출.
Technical Solution
- Power Query Editor를 통한 ETL 파이프라인 구축으로 데이터 정제 단계의 재사용성 및 추적 가능성 확보
- Fact Table과 Dimension Table을 분리한 Star Schema 설계로 쿼리 성능 최적화 및 데이터 중복 최소화
- Single Direction Filter 설정을 통한 데이터 흐름의 단방향 제어로 모델의 복잡도 감소 및 모호성 제거
- Filter Context 제어가 가능한 CALCULATE 함수 중심의 DAX 로직 설계로 동적 지표 산출 체계 구축
- 전용 Date Table 구축을 통한 Time Intelligence 함수 활성화 및 표준화된 시간 축 분석 기반 마련
- Row-Level Security(RLS) 적용을 통한 사용자 권한별 데이터 접근 제어 아키텍처 구현
실천 포인트
- 데이터 모델 설계 시 가급적 Star Schema를 채택하고 Many-to-Many 관계는 Bridge Table로 해결할 것 - 계산 로직 작성 시 개별 셀 단위가 아닌 Column/Measure 단위의 Filter Context 관점에서 접근할 것 - 시계열 분석이 필요한 경우 반드시 별도의 Date Table을 생성하고 모델 설정에서 마킹할 것 - 시각화 설계 시 '1 Visual 1 Insight' 원칙을 준수하고 가독성을 위해 슬라이서를 통한 사용자 제어 권한을 부여할 것