Power BI 데이터 모델링: 스타 스키마, DAX, 관계를 바로잡아 1만 달러짜리 성능 문제 없애기

Power BI 대시보드는 올바른 숫자를 보여 주지만, 새로 고침할 때마다 드는 비용 – 낭비되는 컴퓨팅 시간, 비싼 Premium 용량, 기다리는 팀 – 은 알려 주지 않습니다. 이번 에피소드는 더 빠르고 저렴하며 실제 기업 워크로드를 견디는 모델을 만드는 방법을 보여줍니다.

▶ Power BI 데이터 모델링: 스타 스키마, DAX, 관계를 바로잡아 1만 달러짜리 성능 문제 없애기 (AI 더빙)

이번 에피소드에서 배울 내용:

1. 비효율의 세금: 불필요한 열, 통째로 가져온 테이블, 계산 열이 기술 부채와 연간 다섯 자리 비용을 만드는 방식
2. 스타 스키마 기반 차원 모델링: 팩트 테이블, 차원, 명확한 카디널리티(각 판매는 정확히 하나의 제품을 가리킴)
3. 관계는 단방향으로 신중하게: 양방향 필터링은 CALCULATE 안의 CROSSFILTER로 필요할 때만 사용하고 순환 관계는 피하기
4. DAX 이해하기: 행 컨텍스트(SUMX, FILTER)와 필터 컨텍스트(CALCULATE)의 차이, 그리고 계산 열을 Power Query로 옮겨야 하는 이유
5. 엔지니어처럼 테스트: DAX Studio로 실행 시간과 쿼리 계획을 측정하고 느린 측정값 다시 작성하기

이 에피소드는 Microsoft MVP 미르코 피터스의 M365 Show 애니메이션 영상을 AI로 더빙한 한국어 버전입니다.