데이터 분석 성능을 결정짓는 PowerBI 데이터 모델링 핵심 전략

Context

다양한 소스의 데이터를 분석 가능한 논리적 형식으로 구조화하는 과정의 필요성. 데이터 간 연결 방식과 테이블 구조 설계 미흡으로 인한 분석 효율 저하 및 성능 문제 발생.

Technical Solution

• SQL Join 기반의 Merge Queries 기능을 활용하여 공통 컬럼 기준의 데이터 통합 수행
• 데이터 특성에 따라 1:1, 1:M, M:M의 Cardinality를 정의하는 Relationship 설계 방식 적용
• 상호 필터링 가능 여부를 결정하는 Cross filter direction 설정으로 데이터 조회 범위 제어
• 측정 가능한 수치 데이터 중심의 Fact Table과 설명적 속성 중심의 Dimension Table 분리 전략
• 중앙 Fact Table을 중심으로 Dimension Table을 배치하는 Star Schema 구조를 통한 분석 최적화
• 저장 공간 절약을 위해 Dimension Table을 정규화하여 분리하는 Snowflake Schema 설계

Key Takeaway

데이터의 논리적 구조 설계와 스키마 선택이 대규모 데이터셋의 쿼리 성능과 대시보드 확장성을 결정하는 핵심 요소임.