데이터 마트는 특정 부서 또는 비즈니스 기능의 요구 사항을 충족하도록 특별히 설계된 더 큰 데이터 웨어하우징 영역 내의 주제 중심 리포지토리입니다. 전체 조직의 정보 요구 사항을 충족하는 중앙 집중식 데이터 웨어하우스와 달리 데이터 마트는 영업, 마케팅 또는 재무와 같은 특정 영역에 중점을 둡니다.
구조 측면에서 데이터 마트는 데이터 웨어하우스의 축소된 버전이며 특정 비즈니스 영역이 정보에 입각한 결정을 내리고 전략을 세우는 데 도움이 되는 운영 데이터의 스냅샷을 포함합니다. 데이터 마트는 특정 비즈니스 영역에 한정되어 있기 때문에 포괄적인 데이터 웨어하우스에 비해 구축, 관리 및 탐색이 더 쉬운 경우가 많습니다.
데이터 마트는 세 가지 주요 방법으로 만들 수 있습니다.
- 하향식 접근 방식: 데이터 마트는 기존 데이터 웨어하우스의 파티션일 수 있습니다. 이 접근 방식에서 데이터 마트는 완전한 데이터 웨어하우스에서 분리되고 데이터는 데이터 웨어하우스에서 데이터 마트로 흐릅니다.
- 상향식 접근 방식: 여기에서 먼저 데이터 마트를 구축하여 특정 비즈니스 요구 사항을 충족하고 나중에 결합하거나 통합하여 완전한 데이터 웨어하우스를 형성할 수 있습니다. 이는 비용이 적게 들고 구현이 더 빠를 수 있지만 신중하게 관리하지 않으면 불일치가 발생할 수 있습니다.
- 독립 실행형: 경우에 따라 데이터 마트가 데이터 웨어하우스와 독립적으로 생성되어 운영 또는 트랜잭션 시스템에서 직접 데이터를 가져올 수 있습니다.
쿼리 및 보고에 최적화된 스타 또는 눈송이 스키마를 사용하여 데이터 마트를 설계할 수 있습니다. 데이터를 데이터 마트에 통합하려면 ETL(추출, 변환 및 로드)과 같은 프로세스가 필요합니다. 여기서 데이터는 다양한 소스 시스템에서 수집되어 일관된 형식으로 변환된 다음 데이터 마트에 로드됩니다.
데이터 마트의 장점에는 빠른 데이터 검색, 특정 비즈니스 영역에 대한 집중, 전체 데이터 웨어하우스 구현에 비해 일반적으로 낮은 비용이 포함됩니다. 또한 맞춤형 보고서 및 분석을 생성할 수 있으므로 특정 비즈니스 단위 목표에 더 잘 맞출 수 있습니다. 그러나 제대로 관리되지 않거나 다른 데이터 마트 또는 중앙 데이터 웨어하우스와 통합되지 않으면 불일치 및 중복이 발생하여 잠재적인 데이터 부정확성이 발생할 수 있습니다.
데이터 마트는 특정 부서 또는 비즈니스 기능과 관련된 데이터를 저장하는 전문화되고 집중된 리포지토리입니다. 이를 구현하면 해당 영역 내에서 의사 결정과 효율성을 개선할 수 있지만 정보의 일관성과 정확성을 보장하기 위해서는 신중한 계획과 관리가 필요합니다.
