데이터 모델링 맥락에서 일반적으로 사용되는 용어인 데이터 마트는 주로 조직 내 특정 비즈니스 기능이나 부서의 특정 요구 사항을 해결하기 위해 설계된 개별화되고 주제 지향적이며 세그먼트 중심적인 데이터 저장 시스템을 나타냅니다. 데이터 마트는 기본적으로 데이터 웨어하우스의 축소 버전으로, 영업, 마케팅, 재무, 인사 등 특정 주제나 부서와 관련된 더 작고 전문화된 데이터 세트에 대한 액세스를 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 자원. 이 접근 방식을 통해 각 부서에 대한 더 빠르고 효율적이며 더 맞춤화된 데이터 쿼리 및 분석이 가능해지며, 이를 통해 더 세부적인 수준에서 의사 결정 프로세스를 지원할 수 있습니다.
본질적으로 데이터 마트는 더 큰 데이터 웨어하우스의 하위 집합으로 인식될 수 있습니다. 데이터 웨어하우스는 일반적으로 다양한 소스의 데이터를 통합하고 이를 포괄적이고 표준화된 형식으로 구성하는 전사적 데이터 저장소로 활용되는 반면, 데이터 마트는 특정 비즈니스 영역에 중점을 두어 좁은 범위의 대상을 수용합니다. 이를 통해 보다 단순하고 간단한 시스템 아키텍처를 배포할 수 있어 궁극적으로 데이터 액세스, 조작 및 분석이 간소화됩니다.
데이터 마트를 구현하는 데는 주로 세 가지 접근 방식이 있으며 구성 방법에 따라 독립형, 종속형, 하이브리드 데이터 마트로 분류됩니다. 독립적인 데이터 마트는 데이터 웨어하우스를 사용하지 않고 데이터 소스에서 직접 구축됩니다. 이와 대조적으로 종속 데이터 마트는 기존 데이터 웨어하우스에서 데이터를 파생하여 조직 전체에 걸쳐 일관성, 신뢰성 및 표준화를 보장합니다. 하이브리드 데이터 마트는 두 가지 접근 방식을 결합하여 데이터 웨어하우스와 외부 소스를 모두 활용하여 최적의 데이터 입력 조합을 제공합니다.
조직은 관계형 및 차원 데이터베이스, 다차원 OLAP(온라인 분석 처리) 시스템, 데이터 시각화 도구 등 다양한 데이터 저장 및 관리 기술을 사용하여 데이터 마트를 구현할 수 있습니다. 각 기술 선택은 데이터의 양과 유형, 원하는 분석 수준, 처리 속도 등의 요소에 따라 달라집니다.
AppMaster no-code 플랫폼의 맥락에서 데이터 마트는 효율적이고 효과적인 기능을 위해 주제별 또는 부서별 데이터가 필요한 백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션을 개발할 때 특히 유용할 수 있습니다. AppMaster 의 강력한 데이터 모델링 기능을 활용하여 개발자는 데이터 마트의 특정 요구 사항에 따라 데이터 모델과 스키마를 설정할 수 있으므로 데이터 마트와 구축 중인 애플리케이션 간의 원활한 통합이 가능합니다.
결과적으로 AppMaster 플랫폼을 통해 배포된 데이터 마트는 확장 가능하고 완전 대화형이며 시각적으로 매력적인 웹 및 모바일 애플리케이션을 구축하는 프로세스를 크게 가속화하고 간소화할 수 있습니다. AppMaster 의 직관적인 UI 디자인과 drag-and-drop 기능을 통해 개발자는 필요에 따라 데이터 마트 기반 데이터 모델을 대화형 구성 요소, 비즈니스 프로세스는 물론 REST API 및 WSS endpoints 에 통합할 수 있습니다. 비즈니스 결정을 내리는 데 필요한 데이터입니다. Go로 생성된 AppMaster 의 상태 비저장 백엔드 애플리케이션 덕분에 고객은 PostgreSQL 호환 데이터베이스를 애플리케이션의 기본 데이터베이스로 자유롭게 활용하여 소프트웨어 솔루션에 데이터 마트를 원활하게 통합할 수 있습니다.
또한 AppMaster 의 Swagger(개방형 API) 문서 자동 생성 및 데이터베이스 스키마 마이그레이션 스크립트를 사용하여 개발자는 기술적 부채를 축적하지 않고도 애플리케이션을 최신 상태로 유지할 수 있습니다. 애플리케이션이 항상 처음부터 생성되고 30초 이내에 업데이트되도록 보장함으로써 AppMaster 빠르게 변화하는 비즈니스 요구 사항에 중요한 CI/CD(지속적인 통합 및 배포) 기능을 지원합니다.
결론적으로 데이터 마트는 조직 내 개별 비즈니스 도메인의 특정 데이터 요구 사항을 충족하는 전문 데이터 저장소 역할을 합니다. AppMaster 와 같은 고급 no-code 플랫폼을 사용하여 구현하면 강력하고 확장 가능한 애플리케이션을 구축하는 과정에서 데이터 액세스, 분석 및 통합을 간소화하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 데이터 모델링 전략의 일부로 데이터 마트를 활용함으로써 조직은 데이터 중심 의사 결정 프로세스를 통해 애플리케이션 개발을 크게 가속화하고 비용을 절감하며 전반적인 비즈니스 성과를 향상시킬 수 있습니다.
