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Power BI 모델링에서 Fact와 Dimension 테이블 개념 Power BI를 포함한 BI(Data Warehouse) 시스템에서 데이터 모델링의 핵심은 데이터를 분석하기 쉽게 구조화하는 것입니다. 이때 가장 기본적인 개념이 바로 Fact(트랜잭션) 테이블과 Dimension(마스터) 테이블입니다. 이 두 가지의 역할과 차이를 명확히 이해하는 것이 효율적이고 성능 좋은 Power BI 모델을 만드는 핵심입니다.1. Fact (Transaction) 테이블의 개념Fact 테이블은 비즈니스에서 발생한 측정 가능한 이벤트나 거래 데이터(Transaction Data)를 저장하는 테이블로, 분석에서 계산의 중심이 되는 데이터를 담습니다.특징핵심 목적: 수량, 금액, 매출, 원가 등 계산 가능한 숫자 값(Measure) 저장데이터의 규모: 일반적으로 매우 크며, 빠르게 증.. 2025. 11. 10.
Power BI에서 DAX와 Power Query 비교 분석 Power BI로 BI 솔루션을 구축할 때, Power Query(데이터 전처리 단계)와 DAX(Data Analysis Expressions, 모델링·계산 단계)는 서로 다른 역할을 수행하며, 상황에 따라 적절히 활용해야 최적의 성능과 유지보수성을 확보할 수 있다.1. 기본 개념 및 역할Power Query (M 언어)Power Query는 데이터 수집·정제·변환을 담당하는 단계로, 사용자는 ‘쿼리 편집기’를 통해 다양한 원천 데이터를 불러오고, 조인·필터링·집계·피벗 등의 변환 작업을 수행한다. 변환 로직은 M 언어로 작성되며, 데이터 로드 시점에 한 번 실행되어 모델 테이블을 생성한다.DAXDAX는 모델이 로드된 이후 계산 열(Calculated Column), 측정값(Measures), 테이블 함.. 2025. 11. 10.
SQL에서 Stored Procedure 사용 가이드 가장 핵심적인 결론부터 말하자면, Stored Procedure(이하 SP)를 적절히 활용하면 성능 최적화, 유지보수 용이성, 보안 강화, 재사용성 및 트랜잭션 관리 측면에서 큰 이점을 얻을 수 있다. 반면, 남용하거나 설계가 부실하면 오히려 복잡도와 장애 요인이 될 수 있음으로, 올바른 설계 원칙과 사용 패턴을 이해하는 것이 중요하다.1. Stored Procedure란 무엇인가데이터베이스 서버에 미리 저장되고, 하나의 이름으로 호출할 수 있는 SQL 문장 집합이다.컴파일: 최초 실행 시점에 파싱·최적화 과정을 거쳐 실행 계획이 캐싱됨네이티브 실행: 클라이언트는 SP 이름만 보내고, 데이터베이스 내부에서 처리트랜잭션 일관성: SP 단위로 BEGIN/COMMIT/ROLLBACK 관리SP는 단순한 쿼리 문.. 2025. 11. 8.
Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric 비교 분석 현대 데이터 분석 플랫폼 시장에서 Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric은 각각 고유한 철학과 접근 방식으로 기업들의 데이터 요구사항을 해결하는 주요 플랫폼으로 자리잡았습니다. 이 세 플랫폼은 모두 강력한 기능을 제공하지만, 서로 다른 사용 사례와 조직적 요구에 최적화되어 있습니다.플랫폼 개요 및 기본 개념Databricks: 통합 데이터 및 AI 플랫폼Databricks는 Apache Spark를 기반으로 구축된 레이크하우스 아키텍처의 선구자로, 데이터 엔지니어링, 데이터 사이언스, 머신러닝을 하나의 통합된 플랫폼에서 지원합니다. 오픈소스 생태계에서 출발한 Databricks는 엔지니어링 중심의 유연성과 AI/ML 우선 접근법을 특징으로 합니다. 핵심 아키텍처:컨트롤 플.. 2025. 11. 7.
양자컴퓨터와 양자-AI: 미래를 재정의하는 차세대 기술 혁명 2025년, 기술 업계에서 가장 주목받는 단어는 단연 양자컴퓨팅(Quantum Computing)이다. 구글의 윌로우(Willow) 칩이 우주의 나이보다 오래 걸릴 계산을 5분 만에 해결했다는 뉴스가 전 세계를 놀라게 한 지 얼마 되지 않았고, 이제 AI와의 결합이 또 다른 혁신의 물결을 만들어내고 있다. 이러한 추진력의 핵심에는 간단하면서도 강력한 이유가 있다. 바로 AI 데이터의 폭증이다. 전통적인 컴퓨터와 GPU 기반 병렬 연산 방식이 점차 한계를 보이고 있는 것. GPU는 다수의 코어를 활용해 대규모 데이터를 처리하지만, 데이터 양이 지수함수적으로 증가하면 그 효율성도 급격히 떨어진다. 양자컴퓨터는 양자역학의 원리를 활용해 이 한계를 근본적으로 뛰어넘을 수 있는 잠재력을 보유하고 있다.양자컴퓨터를.. 2025. 11. 6.
Delta Table 기술 분석 및 개발자 가이드 데이터 레이크하우스 아키텍처의 중추를 이루는 Delta Table은 대규모 분산 환경에서 ACID 트랜잭션, 스키마 관리, 타임 트래블 등 고급 기능을 제공함으로써 배치와 스트리밍 처리, 데이터 정합성 확보, 머신러닝 워크플로우 통합을 간소화한다. 아래에서 Delta Table의 탄생 배경부터 내부 동작 원리, API·쿼리 패턴, 운영·개발 관점의 모범 사례까지 포괄적으로 살펴본다.1. 탄생 배경 및 목표현대 엔터프라이즈는 전통적인 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 한계를 동시에 겪었다.객체 스토리지 상의 대규모 데이터 덤프는 확장성은 뛰어나나 트랜잭션 보장, 스키마 일관성, 소규모 파일 병합 등의 운영 이슈가 있었다.반면 전통적 DW는 신뢰성은 높지만, 비용과 확장성 부담, 비정형·스트리밍 데이터 처.. 2025. 11. 6.
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