Allen's 데이터 맛집
Data Mart: 데이터 분석의 작은 조각 본문
Data Mart는 데이터 웨어하우스의 하위 집합으로, 특정한 부서나 업무 영역을 위해 설계된 작은 규모의 데이터 저장소입니다. 일반적으로 데이터 웨어하우스의 중앙 집중식 구조보다 더욱 특정한 비즈니스 요구사항을 충족시키기 위해 만들어집니다.
이미지출처: https://hengbokhan.tistory.com/167
종류.
전사적(Data Mart) vs. 부서별(Data Mart): 전사적 Data Mart는 기업 전체의 데이터를 포함하며 모든 부서나 영역에서 사용됩니다. 반면에 부서별 Data Mart는 특정 부서나 팀의 요구사항을 충족시키기 위해 설계되며, 해당 부서나 업무 영역에 중점을 둡니다.
제품(Data Mart) vs. 주제별(Data Mart): 제품 Data Mart는 특정 제품 또는 서비스에 관련된 데이터를 중심으로 구성됩니다. 주제별 Data Mart는 특정 주제나 분석 목적을 위해 데이터가 구성됩니다. 예를 들어, 고객 관리, 재무 분석, 제품 성능 분석 등이 주제별 Data Mart의 예시입니다.
설계 및 구성 요소.
데이터 소스: Data Mart를 구성하는 원본 데이터 소스입니다. 주로 데이터 웨어하우스나 외부 시스템에서 데이터를 추출합니다.
데이터 모델: 데이터가 저장되는 방식을 정의하는 구조입니다. Data Mart는 해당 부서나 업무 영역에 맞게 데이터를 모델링합니다.
쿼리 및 보고서 도구: 데이터를 분석하고 보고하는 데 사용되는 도구입니다. 주로 BI 도구나 데이터 시각화 도구를 활용합니다.
장점.
비즈니스 중심적: 특정 부서나 업무 영역에 맞게 설계되어 비즈니스 요구사항을 보다 잘 충족시킬 수 있습니다.
빠른 구축: 작은 규모이기 때문에 데이터 웨어하우스보다 더욱 빠르게 구축할 수 있습니다.
단점.
데이터 중복성: 데이터 웨어하우스와 중복되는 데이터가 발생할 수 있으며, 이로 인해 데이터 일관성에 문제가 발생할 수 있습니다.
일관성 유지의 어려움: 다양한 부서나 업무 영역에 따라 데이터의 일관성을 유지하기 어려울 수 있습니다.
활용 사례.
마케팅 Data Mart: 마케팅 팀이 고객 행동을 분석하고 타겟 마케팅을 위해 사용하는 Data Mart입니다.
재무 Data Mart: 재무팀이 회계 및 재무 데이터를 분석하고 예산을 관리하는 데 사용하는 Data Mart입니다.
데이터 마트의 확장성.
수집된 데이터의 다양성: Data Mart가 수용할 수 있는 다양한 데이터 유형에 대해 설명합니다. 정형 데이터부터 비정형 데이터까지 다양한 형태의 데이터를 처리할 수 있는 유연성이 중요합니다.
새로운 요구사항 대응: 새로운 비즈니스 요구사항이나 분석적 요구사항에 어떻게 대응할 수 있는지 설명합니다. Data Mart를 유연하게 확장하여 새로운 데이터를 수용하고 분석할 수 있는 구조가 필요합니다.
