Power BI 사용자가 데이터 모델링 원칙을 적용해 조인 관계 설정 및 스키마 구조화로 계산 정확성 확보

Context

Power BI에서 모든 데이터를 단일 테이블에 적재하면 처리 속도 저하와 유지보수 어려움이 발생한다. 부정확한 데이터 모델링은 시각화 필터링이 예상과 다르게 작동하고 DAX 계산 결과가 잘못되는 원인이 된다.

Technical Solution

• 데이터를 논리적으로 분할된 연결 테이블 구조로 변환: 단일 평탄 테이블 대신 관계형 모델 도입
• Power Query에서 조인 작업 수행: Home > Merge Queries 메뉴를 통해 두 테이블의 키 컬럼 기준 병합 실행
• 조인 유형별 적용 시나리오 구분: Inner(양쪽 일치만), Left Outer(좌측 전체 보존), Right Outer(우측 전체 보존), Full Outer(양쪽 전체), Left Anti(좌측 미일치), Right Anti(우측 미일치)
• 모델 뷰에서 관계 검증: 테이블 간 활성 경로 단일화 및 카디널리티 확인으로 모호한 필터링 경로 제거
• 다대다 관계 해결: 브릿지 테이블(중간 테이블) 도입으로 다대다를 일대다 관계 두 개로 분해

Key Takeaway

Power BI의 데이터 모델은 조인 전략, 관계 구조, DAX 계산의 기초이다. 초기 단계에서 테이블 연결과 키 컬럼을 올바르게 설정하면 이후 보고서 성능과 계산 신뢰성이 함께 향상된다.