MetricFlow(Semantic Metrics Layer)

개요

MetricFlow는 비즈니스 지표(Metric)를 코드로 정의하고, 이를 기반으로 다양한 데이터 플랫폼에서 일관된 분석 결과를 생성할 수 있도록 지원하는 시맨틱 레이어(Semantic Layer) 프레임워크이다. 주로 dbt Semantic Layer와 함께 활용되며, SQL 쿼리 생성 자동화 및 메트릭 표준화를 통해 BI 도구, 대시보드, 데이터 애플리케이션 간 지표 불일치를 해결하는 데 목적이 있다.

기업 환경에서는 동일한 지표(예: MAU, GMV, Retention Rate)가 팀별·도구별로 다르게 계산되는 문제가 빈번하게 발생한다. MetricFlow는 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘메트릭 정의의 단일 소스(Single Source of Truth)’를 제공한다.

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1. 개념 및 정의

MetricFlow는 메트릭, 차원(Dimension), 엔티티(Entity), 시간 지표(Time Spine)를 명시적으로 정의하고, 이를 기반으로 자동 SQL을 생성하는 메트릭 중심 모델링 엔진이다. 사용자는 YAML 기반 정의 파일을 통해 메트릭을 선언하고, MetricFlow는 이를 해석하여 데이터 웨어하우스에 최적화된 쿼리를 생성한다.

이는 단순 뷰(View) 기반 모델링을 넘어, 지표 중심 데이터 모델을 구성하는 시맨틱 레이어 접근 방식이다.

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2. 특징

구분	MetricFlow 특징	기존 BI 계산 방식 대비 차별점
메트릭 표준화	중앙 정의 기반 관리	대시보드별 계산식 중복 제거
자동 SQL 생성	선언형 정의 → 쿼리 변환	수동 쿼리 작성 필요 감소
시맨틱 모델	엔티티·차원 분리 구조	테이블 중심 모델과 차별

MetricFlow는 데이터 모델과 분석 레이어를 분리하여 유지보수성을 향상시킨다.

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	주요 기능
Metric Definition	비즈니스 지표 정의	집계 방식·필터 조건 지정
Entity Model	핵심 비즈니스 객체 정의	조인 경로 관리
Time Spine	시간 기준 테이블	시계열 분석 지원

MetricFlow는 엔티티 기반 조인 그래프를 활용하여 자동으로 최적 조인 경로를 계산한다.

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4. 기술 요소

기술 영역	세부 기술	설명
선언형 모델링	YAML 기반 정의	메트릭 코드화
쿼리 플래닝	Join Graph Resolution	최적 조인 경로 탐색
웨어하우스 통합	Snowflake, BigQuery 등	DW 최적화 쿼리 생성

최근 dbt Semantic Layer와 통합되어 API 기반 메트릭 쿼리 서비스로 확장되고 있다.

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5. 장점 및 이점

항목	기대 효과	적용 사례
지표 일관성	KPI 계산 표준화	SaaS 대시보드
개발 효율성	SQL 자동 생성	데이터 팀 협업
확장성	BI 도구 연동	Looker·Tableau 통합

특히 데이터 중심 조직에서 KPI 거버넌스 체계를 구축하는 데 핵심적인 역할을 수행한다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

활용 사례	적용 환경	고려사항
SaaS KPI 관리	구독형 서비스	메트릭 정의 표준화 필요
이커머스 분석	매출·전환율 관리	엔티티 설계 중요
데이터 플랫폼 통합	멀티 BI 환경	거버넌스 정책 수립

도입 시 지표 정의 프로세스 정립, 데이터 모델링 전략, BI 도구 연계 방식, 성능 최적화 전략을 함께 설계해야 한다.

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7. 결론

MetricFlow는 메트릭 중심 시맨틱 레이어를 통해 조직 내 데이터 일관성과 분석 생산성을 동시에 향상시키는 프레임워크이다. 선언형 모델링과 자동 쿼리 생성 기능을 기반으로, 데이터 거버넌스 및 KPI 표준화 전략의 핵심 구성 요소로 자리잡고 있다.