분석계 신뢰도를 높이는 데이터 품질 자동화
데이터 품질은 더 이상 사람이 눈으로 확인하는 운영 업무가 아니라, 코드로 정의하고 자동으로 검증하는 엔지니어링 영역입니다. Great Expectations, dbt test, SLA 기반 검증을 함께 쓰면 적재, 변환, 배포 전 과정을 일관된 품질 체계로 묶을 수 있습니다. 데이터가 한 번 깨지면 리포트 오류, 지표 왜곡, 의사결정 지연이 연쇄적으로 생깁니다. 그래서 품질을 문서가 아니라 실행 가능한 rule set으로 관리해야 합니다.코드로 관리한다는 뜻코드로 관리한다는 것은 “이 테이블은 null이 없어야 한다”, “주문 상태는 정해진 값만 허용한다”, “하루 안에 도착해야 한다” 같은 기준을 사람이 수작업으로 확인하지 않고, 저장소와 파이프라인 안에 넣어 자동 실행되게 만드는 방식입니다. 이..
2026. 6. 4.
(Power BI) 엔터프라이즈 데이터 모델링: Import·DirectQuery·Live Connection 선택 가이드
Power BI의 데이터 연결 방식은 Import, DirectQuery, Live Connection(SSAS, Fabric) 세 가지로 나뉘며, 각 방식은 데이터 신선도, 쿼리 성능, 시스템 부하, 보안 및 관리 편의성 측면에서 뚜렷한 차이를 보입니다. 최적의 방식을 선택하려면 데이터 볼륨, 실시간성 요구, 원천 시스템 특성, 보안 정책 등을 종합적으로 고려해야 합니다. 1. 주요 연결 방식 개요항목ImportDirect QueryLive Connection (SSAS·Fabric)데이터 저장Power BI 내부 캐시원천 데이터베이스에 직접 쿼리SSAS·Fabric 엔진에 연결실시간성리프레시 스케줄 기반쿼리 시점의 실시간 데이터엔진에서 최적화된 실시간 응답데이터 볼륨수백만~수천만 행 캐시 가능원천 D..
2025. 10. 13.
