dbt View 기반의 Base Layer 설계를 통한 데이터 정규화 및 품질 검증 체계 구축

Part 10 - Base Model and Data Quality ✅

Abdelrahman Adnan2026년 4월 21일1분beginner

AI 요약

Context

데이터 웨어하우스 내 물리적 데이터 복제 비용 발생 및 소스 데이터의 비정형성으로 인한 하위 모델 오염 위험 존재. 원천 데이터의 신뢰성 확보를 위한 논리적 추상화 계층의 필요성 대두.

Staging Table 상단에 View 기반의 Base Model을 배치하여 불필요한 물리적 데이터 복제 제거
Warehouse의 Physical Persistence와 dbt의 Logical Modeling을 분리한 역할 정의
Station ID, Sensor ID 등 필수 식별자에 대한 Not Null 제약 조건을 schema.yml에 정의하여 Ingestion 단계의 오류 조기 발견
하위 Mart 모델이 참조할 표준 필드(Coordinates, Weather Context, Time Partitions)를 Base Layer에서 사전 정의하여 데이터 일관성 확보
'Source -> Base Model -> Mart'로 이어지는 계층 구조 설계를 통한 데이터 신뢰 체인 형성

실천 포인트

1. 물리적 저장 비용 절감을 위해 Base Layer에 Materialized View 또는 View 적용 검토

2. 하위 분석 모델 개발 전 schema.yml을 통해 필수 Key 값의 Null 여부를 검증하는 Test 자동화 구현

3. 소스 데이터의 직접 참조를 금지하고 표준화된 Base Model을 통해서만 데이터에 접근하는 인터페이스 계층 구축

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