Power BI 데이터 모델링에서 SQL 조인과 관계 설정을 구분해 사용하면 대시보드의 정확성과 성능 확보

Context

구조화되지 않은 데이터 모델은 Power BI 대시보드에서 잘못된 인사이트를 생성한다. 성능 저하와 혼란을 야기하는 데이터 연결 방식이 정의되지 않으면 분석 신뢰성이 떨어진다.

Technical Solution

• SQL 조인을 쿼리 레벨에서 수행: Power Query Editor의 Merge queries를 통해 Inner Join, Left Join, Right Join, Full Outer Join, Left Anti Join, Right Anti Join 중 필요한 유형 선택
• Power BI 관계를 모델 레벨에서 설정: Model view > Manage relationship에서 테이블 간 연결 정의
• 기수(Cardinality) 명시: 일대일(1:1), 일대다(1:M), 다대다(M:M) 중 관계 유형 선택
• 교차 필터 방향 지정: 단방향(Single) 또는 양방향(Both) 필터링 흐름 설정
• 사실 테이블과 차원 테이블 분리: 정량 데이터는 사실 테이블에, 설명 속성은 차원 테이블에 배치
• 스타 스키마 구조 채택: 중앙 사실 테이블에 여러 차원 테이블 연결

Key Takeaway

SQL 조인은 데이터 로드 전에 테이블을 병합하고 관계는 로드 후 필터 흐름을 정의한다는 차이를 이해하면 모델 설계의 정확성이 높아진다. 다대다 관계, 중복 테이블, 순환 참조 같은 일반적인 함정을 피해야 Power BI 모델을 안정적으로 운영할 수 있다.