DAX로는 깨진 데이터 모델을 고칠 수 없는 이유

By Mirko Peters · 2026-08-28

팟캐스트 보조 블로그에 다시 오신 것을 환영합니다! 이번 에피소드에서는 많은 데이터 전문가가 빠지는 함정을 다룹니다. 바로 근본적으로 깨진 구조를 Data Analysis Expressions(DAX)로 덮어씌우려는 시도입니다. 보고서에 오류가 나타나거나, 수치가 맞지 않거나, 지표가 하룻밤 사이 이유 없이 바뀌면 곧바로 더 복잡한 측정값을 작성하고 싶어지기 마련입니다. 하지만 최신 대담에서 살펴보았듯이, 약한 기반을 복잡한 코드로 메우는 것은 결국 사상누각이 될 뿐입니다. 분석이 실패하는 이유를 이해하려면 아키텍처 자체를 더 깊이 들여다봐야 합니다. 이번 글에서는 DAX가 깨진 데이터 모델을 고칠 수 없는 이유를 더 자세히 설명하고, 데이터 드리프트의 근본 원인을 해결하는 방법을 소개합니다.

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팟캐스트 컴패니언 블로그에 다시 오신 것을 환영합니다! 오늘 에피소드에서는 수많은 데이터 전문가가 빠지는 함정을 다룹니다. 바로 근본적으로 잘못된 구조를 DAX(Data Analysis Expressions)로 메우려는 시도입니다. 보고서에 오류가 발생하고, 수치가 맞지 않거나, 지표가 하룻밤 사이에 이유 없이 바뀌면 많은 분이 곧바로 더 복잡한 측정값을 작성하려고 합니다. 하지만 최신 대담에서 살펴본 것처럼, 약한 기반을 복잡한 코드로 덮으면 결국 사상누각이 될 뿐입니다. 분석 환경이 실패하는 이유를 이해하려면 아키텍처 자체를 더 깊이 들여다봐야 합니다. 이번 글에서는 DAX로 깨진 데이터 모델을 고칠 수 없는 이유와 데이터 드리프트의 근본 원인을 해결하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

아직 팟캐스트를 듣지 않으셨다면 관련 에피소드인 Stop Data Model Drift in Microsoft Fabric에서 상세한 설명을 꼭 들어보시기 바랍니다. 이제 데이터 모델 드리프트의 메커니즘, DAX의 한계, 그리고 체계적인 거버넌스로 보고 환경을 어떻게 지킬 수 있는지 살펴보겠습니다.

드리프트의 원인

데이터 모델 드리프트는 여러 요인으로 발생하며, Fabric 데이터 모델의 안정성을 해칠 수 있습니다. 이러한 원인을 이해하는 것은 데이터 무결성을 유지하고 정확한 분석을 보장하는 데 필수적입니다.

데이터 모델 드리프트는 Fabric 데이터 모델의 안정성을 해칠 수 있는 여러 요인으로 발생합니다. 이러한 원인을 이해하는 것은 데이터 무결성을 유지하고 정확한 분석을 보장하는 데 매우 중요합니다.

조직이 성장하면 데이터 소스도 함께 늘어납니다. 사용자 행동, 경제 요인, 기술 발전의 변화는 모두 데이터 모델 드리프트로 이어질 수 있습니다. 예를 들어 소비자 선호도가 바뀌면 데이터 세트가 크게 달라질 수 있습니다. 스트리밍 서비스 업체는 봉쇄 기간 동안 몰아 보기 습관이 늘어난 것을 확인하고, 이것이 시청자 참여도 분석 방식에 영향을 줄 수 있습니다.

조직이 성장함에 따라 데이터 소스도 늘어납니다. 사용자 행동의 변화, 경제 요인, 기술 발전 모두 데이터 모델 드리프트로 이어질 수 있습니다. 예를 들어 소비자 선호도가 바뀌면 데이터셋이 크게 달라질 수 있습니다. 스트리밍 서비스는 봉쇄 기간 동안 몰아보기 시청이 늘어나는 것을 발견할 수 있으며, 이는 시청자 참여도를 분석하는 방식에 영향을 줄 수 있습니다.

데이터 소스가 변화하는 일반적인 원인은 다음과 같습니다.

• 경제 요인: 경기 순환은 비즈니스 운영과 모델에 영향을 줄 수 있습니다.
• 계절성 및 추세: 계절에 따른 변동으로 데이터에 일시적인 변동이 생길 수 있습니다.
• 정책 변경: 규제 업데이트로 인해 데이터 수집 방식을 바꿔야 할 수 있습니다.
• 기술 발전: 혁신으로 기존 모델이 쓸모없어질 수 있습니다.
• 기술 발전: 혁신으로 인해 기존 모델이 쓸모없어질 수 있습니다.

스키마 변경은 데이터 구조가 발전할 때 자주 발생합니다. 이러한 변경은 기존 데이터 파이프라인을 깨뜨리고 오류를 일으킬 수 있습니다. 예를 들어 데이터베이스가 새 필드를 추가하거나 데이터 형식을 바꾸도록 스키마를 업데이트하면, 모델이 새 구조를 올바르게 해석하지 못할 수 있습니다. 이는 부정확한 보고와 분석으로 이어질 수 있습니다.

데이터 구조가 발전하면서 스키마 변경이 자주 발생합니다. 이러한 변경은 기존 데이터 파이프라인을 깨뜨리고 오류를 유발할 수 있습니다. 예를 들어 데이터베이스가 새로운 필드를 추가하거나 데이터 형식을 바꾸도록 스키마를 업데이트하면, 모델이 새 구조를 올바르게 해석하지 못할 수 있습니다. 이는 부정확한 보고와 분석으로 이어질 수 있습니다.

변경 유형

데이터 모델 드리프트를 관리하려면 효과적인 데이터 거버넌스가 필수입니다. 적절한 감독이 없으면 데이터 품질이 떨어질 수 있습니다. 거버넌스가 부실하면 규정 준수 위험, 운영 비효율, 고객 경험 저하로 이어질 수 있습니다. 예를 들어 성능이 저하된 모델이 부정확한 결과를 내면 규제 노출이 커질 수 있고, 모델 성능이 떨어지면 불필요한 거래 보류가 발생할 수 있습니다.

데이터 모델 드리프트를 관리하려면 효과적인 데이터 거버넌스가 필수입니다. 적절한 감독이 없으면 데이터 품질이 떨어질 수 있습니다. 거버넌스가 미흡하면 규정 준수 위험, 운영 비효율, 고객 경험 저하로 이어질 수 있습니다. 예를 들어 품질이 저하된 모델이 부정확한 결과를 내면 규제 노출이 커질 수 있고, 모델 성능이 떨어지면 불필요한 거래 보류가 발생할 수 있습니다.

거버넌스 과제를 해결하려면 조직은 다음 사항을 우선순위에 두어야 합니다.

• 명확한 문서화: 데이터 소스, 가정, 변경 사항에 대한 상세한 기록을 유지하면 투명성을 높일 수 있습니다.
• 부서 간 협업: 데이터 분석가, 엔지니어, 비즈니스 리더 간의 협업을 장려하면 데이터 무결성에 대한 책임을 함께 공유할 수 있습니다.
• 부서 간 협업: 데이터 분석가, 엔지니어, 비즈니스 리더 간의 팀워크를 장려하면 데이터 무결성에 대한 공동 책임이 자리 잡습니다.

Fabric 데이터 모델 드리프트의 이러한 원인을 이해하면 데이터 분석의 정확성과 신뢰성을 유지하기 위한 선제적 조치를 취할 수 있습니다.

드리프트 시나리오

드리프트 시나리오

Fabric Data Models Drift가 어떻게 발생하는지 이해하는 것은 데이터 무결성을 유지하는 데 필수적입니다. 이 드리프트에는 두 가지 중요한 시나리오가 기여합니다. 데이터 관계의 변경과 일관되지 않은 데이터 형식입니다.

데이터 관계의 변경

데이터 관계의 변경은 데이터 모델에 심각한 문제를 일으킬 수 있습니다. 데이터 요소 간의 관계가 바뀌면 모델 전체가 불안정해질 수 있습니다. 이러한 변경이 미치는 주요 영향은 다음과 같습니다.

보시다시피 이러한 요소들이 상호 작용하면 데이터 모델이 무너질 수 있습니다. 드리프트를 방지하려면 이러한 관계를 면밀히 모니터링해야 합니다.

일관되지 않은 데이터 형식

일관되지 않은 데이터 형식도 Fabric Data Models의 안정성에 또 다른 중대한 위험이 됩니다. 플랫폼마다 데이터 형식을 정의하고 적용하는 방식이 달라 호환성 문제가 발생합니다. 일관되지 않은 데이터 형식과 관련된 대표적인 문제는 다음과 같습니다.

• 대소문자 구분으로 인해 불일치가 생길 수 있습니다. 예를 들어 한 시스템에서는 STRING이 허용되지만 다른 시스템에서는 거부될 수 있습니다.
• 길이 제약과 인코딩 차이는 겉으로 드러나지 않는 호환성 문제를 일으켜 모델을 불안정하게 만들 수 있습니다.
• 같은 데이터를 여러 곳에 저장하면 기준이 되는 마스터 레코드가 명확하지 않을 때 불일치가 생길 수 있습니다.

부정확성이나 불일치와 같은 데이터 품질 문제는 분석과 보고의 신뢰성을 떨어뜨립니다. 이는 잘못된 의사 결정으로 이어져 결국 조직의 성과에도 영향을 줄 수 있습니다. 데이터 무결성을 유지하려면 모든 데이터 소스에 일관된 관리 방식을 적용해야 합니다.

이러한 드리프트 시나리오를 이해하면 Fabric Data Models Drift와 관련된 위험을 완화하기 위한 선제적 조치를 취할 수 있습니다. 지속적인 모니터링과 거버넌스 방식은 데이터 분석의 정확성과 신뢰성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

DAX 한계

DAX 개요

DAX(Data Analysis Expressions)는 데이터 모델링에서 중요한 역할을 합니다. DAX를 사용하면 계산 열과 측정값을 만들 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 복잡한 계산을 수행하고 데이터를 효과적으로 집계할 수 있습니다. 이 기능은 데이터 모델의 무결성을 유지하는 데 필수적입니다. DAX를 사용하면 다양한 세분화 수준에서 데이터를 조작할 수 있습니다. 이러한 유연성은 고급 분석과 정확한 보고를 가능하게 합니다. 다음은 DAX의 주요 이점입니다.

• DAX는 Power BI 데이터 모델 내에서 동적 계산과 복잡한 데이터 모델링을 가능하게 합니다.
• 실시간 분석을 지원하며, 이는 데이터 무결성을 유지하는 데 필수적입니다.
• DAX는 테이블 간 관계를 관리하여 정확한 보고를 보장합니다.

DAX가 실패하는 이유

DAX는 강점이 많지만, Fabric Data Models Drift를 효과적으로 관리하는 데 방해가 되는 한계도 있습니다. 이러한 단점을 이해하면 잠재적인 함정을 피하는 데 도움이 됩니다.

구조적 변경

DAX는 테이블 간 동적 관계를 활용하여 데이터 모델의 구조적 변경에 대응할 수 있습니다. TREATAS와 CROSSJOIN 같은 함수를 사용하면 명시적인 관계가 없어도 한 테이블의 데이터를 다른 테이블에 매핑할 수 있습니다. 예를 들어 판매 데이터를 예산 범주에 동적으로 연결할 수 있습니다. 그러나 DAX는 매우 큰 데이터 세트에서는 어려움을 겪습니다. 깊은 기술 지식이 없는 사용자는 DAX를 효과적으로 활용하기 어려울 수 있습니다. 이러한 한계로 인해 데이터 모델의 변경에 적응하려 할 때 문제가 생길 수 있습니다.

성능 문제

드리프트가 발생한 데이터 모델에서 DAX를 사용하면 여러 성능 문제가 생길 수 있습니다. 마주칠 수 있는 대표적인 문제를 정리하면 다음과 같습니다.

이러한 성능 문제는 분석 결과의 신뢰성을 떨어뜨릴 수 있습니다. 적절한 거버넌스가 없으면 DAX 측정값이 종속성을 만들어 의미 드리프트(semantic drift)로 이어질 수 있습니다. 정의가 변경되어도 드러나지 않는 경우가 많아, 의미가 어떻게 바뀌었는지 추적하기가 어려워집니다. 시행되는 표준이 없으면 서로 충돌하는 정의와 측정값이 여러 개 생겨나, 데이터 무결성이 더욱 훼손될 수 있습니다.

DAX가 어려운 것이 아닙니다. 잘못된 데이터 모델이 어렵게 만드는 것입니다. 대부분의 사람은 측정값과 씨름합니다. 하지만 진짜 싸움은 따로 있습니다. 날짜 테이블 누락, 잘못된 카디널리티, 양방향 관계입니다. 모델을 바로잡으면 DAX는 오히려 지루해집니다.

이러한 한계를 인식하면 데이터 거버넌스 관행을 강화하기 위한 선제적 조치를 취할 수 있습니다. 이런 접근 방식은 데이터 모델의 무결성을 유지하고 정확한 보고를 보장하는 데 도움이 됩니다.

데이터 모델 드리프트 관리

모범 사례

데이터 모델 드리프트를 관리하려면 선제적인 접근이 필요합니다. 지속적인 모니터링과 강력한 거버넌스에 초점을 맞춘 모범 사례를 따르면 Fabric 데이터 모델을 안정적으로 유지할 수 있습니다.

정기 모델 감사

정기적인 감사를 통해 드리프트가 큰 문제로 번지기 전에 조기에 발견할 수 있습니다. 감사 주기는 모델의 중요도에 따라 달라집니다.

• 중요도가 높은 모델에는 지속적인 모니터링이 가장 효과적입니다. 이 방식을 사용하면 문제가 나타나는 즉시 파악할 수 있습니다.
• 고객이 직접 사용하는 모델은 드리프트가 사용자 경험에 빠르게 영향을 줄 수 있으므로 매일 점검하는 것이 좋습니다.
• 변화가 느린 전략 모델은 주간 또는 월간 검토만으로 충분할 수 있습니다.

감사 중에는 모델 성능, 데이터 품질, 통계적 속성 같은 핵심 지표를 추적하는 데 집중하십시오. 자동화된 모니터링 시스템은 모델이 다르게 동작하기 시작하면 알림을 보낼 수 있습니다. 또한 성능 저하의 근본 원인을 찾기 위해 진단 검토를 일정에 포함해야 합니다. 이렇게 하면 모델의 정확성을 유지하고 새로운 데이터에 대한 대응력을 확보할 수 있습니다.

감사 프로세스에 포함할 단계는 다음과 같습니다.

• 미묘한 드리프트를 감지하려면 통계적 속성을 모니터링하십시오.
• 새롭고 품질 높은 데이터로 모델을 정기적으로 재학습하십시오.
• 드리프트 신호를 조기에 포착할 수 있도록 임계값이 있는 알림을 설정하십시오.
• 모델 출력을 검토하여 예상치 못한 변화나 오류가 있는지 확인하십시오.

정기적으로 감사하면 발견되지 않은 드리프트의 위험이 줄고 분석 결과에 대한 신뢰를 유지할 수 있습니다.

데이터 거버넌스 관행

강력한 데이터 거버넌스는 데이터 모델 드리프트 관리의 기반이 됩니다. 데이터를 정확하고 안전하게 유지하고 규정을 준수하도록 보장합니다. 다음 핵심 영역을 중심으로 거버넌스 프레임워크를 구축할 수 있습니다.

• 위험 평가 및 영향 분석: 모델을 배포하기 전에 편향, 개인정보 보호, 공정성 같은 위험을 평가하십시오.
• 투명성 및 문서화: 데이터 소스, 모델 로직, 가정에 대한 명확한 기록을 유지하십시오.
• 편향 및 공정성 완화: 데이터와 모델 출력에서 편향을 식별하고 줄이십시오.
• 데이터 품질 및 개인정보 보호: 데이터 정확성을 유지하고 민감한 정보를 보호하기 위한 표준을 시행하십시오.
• 모니터링 및 지속적 개선: 시스템 성능을 추적하고 개입 임계값을 설정하십시오.
• 책임 및 감독: AI 위험을 관리할 역할을 명확히 지정하고 경영진의 참여를 보장하십시오.

거버넌스 효과를 추적하면 시간이 지나며 개선하는 데 도움이 됩니다. 아래 표는 거버넌스 성과를 측정하는 데 사용할 수 있는 주요 지표를 보여줍니다.

정기 감사와 강력한 거버넌스를 결합하면 데이터 모델 드리프트를 최소화하는 탄력적인 환경을 만들 수 있습니다. 이 접근 방식은 신뢰할 수 있는 분석 결과를 유지하고 확신 있는 의사결정을 지원하는 데 도움이 됩니다.

팁: 모니터링을 자동화하고 모델을 문서화하는 것부터 작게 시작하십시오. 조직의 필요에 맞게 거버넌스 관행을 점차 구축하십시오.

데이터 모델 드리프트는 진화하는 데이터 소스, 스키마 변경, 거버넌스 문제 등 다양한 요인에서 발생합니다. DAX는 강력하지만 이러한 문제를 완전히 해결할 수는 없습니다. 데이터 무결성을 유지하려면 선제적인 전략을 채택해야 합니다. 다음과 같은 모범 사례를 고려해 보십시오.

• 데이터 파이프라인 초기 단계에 검증을 포함하면 품질 문제를 73% 줄일 수 있습니다.
• 역할 기반 액세스 제어를 구현해 무단 수정을 방지하십시오.
• 규정 준수 감사를 지원하도록 상세한 감사 추적을 유지하십시오.

이러한 모범 사례를 우선시하면 데이터 관리 노력을 강화하고 신뢰할 수 있는 분석을 보장할 수 있습니다. 기억해 두시기 바랍니다. 선제적인 접근 방식은 책임 문화를 조성하고 데이터에 대한 신뢰를 쌓아 줍니다.

자주 묻는 질문

데이터 모델 드리프트란 무엇입니까?

데이터 모델 드리프트는 데이터 모델에서 점진적으로 발생하는 변화를 가리키며, 이로 인해 분석 결과가 부정확해질 수 있습니다. 이러한 변화는 주로 진화하는 데이터 소스, 스키마 수정 또는 거버넌스 문제에서 비롯됩니다.

데이터 모델 드리프트는 어떻게 식별할 수 있습니까?

정기적인 감사를 수행하면 데이터 모델 드리프트를 식별할 수 있습니다. 데이터 품질, 모델 성능, 통계적 속성과 같은 주요 지표를 모니터링해 불일치를 조기에 발견하십시오.

DAX만으로는 데이터 모델 드리프트를 관리하기에 왜 충분하지 않습니까?

DAX는 구조적 변경과 성능 문제를 처리하는 데 한계가 있습니다. 변화하는 데이터 관계와 일관되지 않은 데이터 형식의 복잡성을 완전히 해결하지는 못합니다.

데이터 모델 드리프트를 관리하기 위한 모범 사례에는 무엇이 있습니까?

모범 사례에는 정기적인 모델 감사, 강력한 데이터 거버넌스, 데이터 파이프라인 초기 단계의 검증 포함이 있습니다. 이러한 단계는 데이터 무결성과 신뢰성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

모델 감사는 얼마나 자주 수행해야 합니까?

감사 빈도는 모델의 중요도에 따라 달라집니다. 중요도가 높은 모델은 지속적인 모니터링이 필요할 수 있으며, 그 밖의 모델은 주간 또는 월간 검토가 필요할 수 있습니다.

드리프트 방지에서 데이터 거버넌스는 어떤 역할을 합니까?

데이터 거버넌스는 데이터의 정확성, 보안, 규정 준수를 보장합니다. 명확한 역할과 책임을 정립해 데이터 무결성을 유지하고, 드리프트와 관련된 위험을 완화하는 데 도움을 줍니다.

데이터 모델 모니터링을 자동화할 수 있습니까?

예, 모니터링 시스템을 자동화해 모델 성능을 추적하고 잠재적인 드리프트를 알리도록 설정할 수 있습니다. 이러한 선제적 접근 방식은 문제가 확대되기 전에 발견하는 데 도움이 됩니다.

팀의 데이터 모델 이해도를 어떻게 높일 수 있습니까?

의문을 갖고 탐구하는 문화를 장려하십시오. 데이터 모델을 이해하는 것의 중요성과 그것이 의사 결정에 미치는 영향을 강조하는 교육 세션과 자료를 제공하십시오.

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