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Medallion 아키텍처 기반 3만 건 데이터 파이프라인 자동화
De Data-Chaos a Data-Driven Decisions: Pipeline ETL Automatizado en Microsoft Fabric y PowerBI
AI 요약
Context
데이터 분산 및 고립으로 인한 전략적 패턴 식별 불가 및 리포팅 지연 발생. 데이터 품질 불균형과 명명 규칙 불일치로 인한 분석 신뢰도 저하 해결 필요.
Technical Solution
- Microsoft Fabric 기반의 End-to-End 분석 파이프라인 구축을 통한 데이터 중앙 집중화
- 데이터 정제 단계의 체계화를 위한 Medallion Architecture(Bronze, Silver, Gold) 도입
- PySpark Notebooks를 활용하여 Raw 데이터의 중복 제거 및 데이터 타입 표준화 로직 구현
- Silver Layer 내 데이터 클렌징 프로세스 강화를 통한 분석 모델의 데이터 정합성 확보
- Lakehouse 기반의 데이터 모델링을 통한 Power BI 대시보드 최적화 및 KPI 시각화
실천 포인트
1. 데이터 소스별 상이한 명명 규칙을 해결하기 위한 표준 스키마 정의 여부 확인
2. 분석 단계 전 Silver Layer에서 데이터 정제 및 정규화를 강제하는 파이프라인 설계
3. 비즈니스 도메인별(재무, 리스크, 운영) 뷰 분리를 통한 데이터 접근 권한 및 쿼리 효율화 검토