데이터마트 개념 소개
그만큼 데이터마트 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스(BI) 세계에서 필수적인 용어입니다. 이는 데이터웨어 하우스, 즉 회사 정보의 일부를 저장하는 전문 데이터베이스의 하위 섹션입니다.
데이터 웨어하우스는 회사 데이터의 거대한 라이브러리로 생각할 수 있지만, 데이터 마트는 영업, 마케팅 또는 인사와 같은 특정 주제를 중심으로 구성된 해당 라이브러리의 특정 섹션으로 볼 수 있습니다.
이 기사에서는 데이터마트, 데이터의 용도 및 데이터를 활용하여 정보에 입각한 결정을 내리고 운영을 개선하려는 조직에 이것이 중요한 이유를 설명합니다.
데이터 마트의 정의?
ㅏ 데이터마트 특정 기능 영역의 사용자 요구를 충족하도록 설계되었습니다. 주제 중심으로 구성되어 있어 쉽게 보고하고 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 판매 데이터 마트에는 판매 거래, 고객 및 판매된 제품과 관련된 데이터만 포함됩니다.
데이터 마트 설정은 전체 데이터 웨어하우스를 만드는 것보다 저렴하고 빠르게 수행할 수 있으므로 대규모 엔터프라이즈 솔루션을 기다리지 않고 데이터 분석을 개선하려는 특정 부서에 매력적입니다.
데이터마트의 장점
구현의 주요 이점 데이터마트 포함하다:
- 성능 : 더 작고 집중되어 있으므로 쿼리는 일반적으로 데이터 웨어하우스보다 빠릅니다.
- 단순성: 도메인에 특정하기 때문에 비즈니스 사용자가 이해하고 사용하기가 더 쉽습니다.
- 민첩: 데이터 마트는 데이터 웨어하우스보다 더 짧은 시간에 개발 및 구현이 가능하므로 더 빠른 투자 수익을 얻을 수 있습니다.
- 유연성: 변화하는 보고 요구 사항을 충족하기 위해 보다 쉽게 조정하거나 확장할 수 있습니다.
- 신뢰할 수 있음: 이는 더 관련성이 높고 특정 분석에 유용한 데이터를 집계하는 경향이 있습니다.
데이터 마트의 종류
데이터 마트를 분류하는 방법에는 여러 가지가 있지만 정보 소싱 방법에 따라 세 가지 주요 유형으로 구분되는 경우가 많습니다.
- 독립적인 : 데이터 웨어하우스를 데이터 소스로 사용하지 않고 생성된 데이터 마트. 일반적으로 소규모이며 단일 부서에서 관리합니다.
- 중독됨: 기존 데이터 웨어하우스의 데이터를 사용하여 구축된 데이터 마트로서 조직의 여러 부분 간의 데이터 일관성과 품질을 보장합니다.
- 전체적: 데이터 웨어하우스 및 외부 운영 데이터베이스를 포함하여 다양한 소스의 데이터를 결합하는 데이터 마트입니다. 이는 더 복잡하지만 잠재적으로 더 포괄적인 접근 방식입니다.
데이터마트와 데이터웨어하우스 비교
데이터 웨어하우스란 무엇입니까?
ㅏ 데이터웨어 하우스 회사 내 의사 결정 프로세스를 지원하도록 설계된 중앙 집중식 데이터베이스입니다. 이기종 소스에서 얻은 대량의 과거 데이터를 읽고, 집계하고, 분석하는 데 최적화되어 있습니다. 이는 장기간에 걸친 회사 운영에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다.
데이터마트란 무엇입니까?
그에 관해서는, 데이터마트 데이터 웨어하우스의 하위 섹션입니다. 영업이나 인사 등 특정 주제와 관련된 특정 부서, 기능 또는 데이터 집합을 대상으로 합니다. 데이터 마트는 데이터 웨어하우스보다 적은 양의 데이터를 포함하며 특정 사용자 그룹을 위한 맞춤형 쿼리에 신속하게 응답하도록 설계되었습니다.
디자인과 사용의 주요 차이점
데이터 웨어하우스와 데이터 마트의 주요 차이점은 규모와 범위입니다. 데이터 웨어하우스는 전체 비즈니스에 대한 많은 양의 데이터를 저장하는 반면, 데이터 마트는 비즈니스의 한 측면에만 중점을 둡니다. 다음은 몇 가지 구별되는 특징입니다.
- 데이터 범위: 데이터 웨어하우스는 규모와 범위가 더 크므로 유지 관리 비용이 더 많이 들고 복잡합니다. 반면, 특정 도메인을 대상으로 하는 데이터 마트는 비용이 저렴하고 관리가 더 쉽습니다.
- 성능: 데이터 마트는 전문화되고 처리할 데이터가 적기 때문에 쿼리 결과를 더 빠르게 제공할 수 있는 경우가 많습니다.
- 구조: 데이터 웨어하우스는 여러 소스의 데이터를 통합하고 균질화하는 반면, 데이터 마트는 단일 데이터 소스 또는 밀접하게 관련된 소규모 소스 세트를 중심으로 구축되는 경우가 많습니다.
- 사용자: 데이터 웨어하우스는 일반적으로 비즈니스를 전체적으로 파악해야 하는 데이터 분석가가 사용하는 반면, 데이터 마트는 특정 도메인에 특화된 사용자에게 서비스를 제공합니다.
데이터마트와 데이터 웨어하우스 중 선택
데이터 웨어하우스나 데이터 마트에 중점을 두는 결정은 주로 조직의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다. 데이터 웨어하우스는 모든 데이터에 대한 상세하고 완전한 분석이 필요한 기업에 이상적입니다. 반면에 데이터 마트는 대상 요구 사항에 충분할 수 있으며 예산이 문제인 경우 단순성과 비용 측면에서 이점을 제공합니다.
기술 및 시장 참여자
시장에는 다음과 같은 정보 기술 분야의 주요 기업이 다양한 데이터 웨어하우스와 데이터 마트 솔루션을 제공하고 있습니다. 신탁, 마이크로소프트 그의 봉사로 하늘빛, 아마존 ~와 함께 AWS, 구글 클라우드 플랫폼, 기타 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 솔루션 제공업체입니다.
간단히 말해서, 데이터 마트와 데이터 웨어하우스는 때때로 상호 교환 가능한 것으로 보일 수 있지만 실제로는 조직의 데이터 관리 전략에서 매우 다른 역할을 수행합니다. 따라서 의사결정은 이러한 차이점에 대한 확실한 이해를 바탕으로 이루어져야 하며 항상 조직의 목표 및 역량과 일치해야 합니다.
데이터 마트의 사용
데이터 마트에는 데이터 관리 분야에서 다양한 응용 프로그램이 있습니다.
- 부문 분석: 데이터 마트는 판매, 마케팅, 재무 등 특정 산업과 관련된 데이터를 통합하여 특정 성과 및 추세에 대한 심층 분석을 가능하게 하는 데 사용할 수 있습니다.
- 프로젝트 관리: 프로젝트 팀의 경우 데이터 마트는 진행 상황, 리소스, 비용 및 이전에 정의된 마감일 준수에 관한 중요한 정보를 제공할 수 있습니다.
- 개인화된 마케팅: 마케팅팀에서는 수집된 인구통계, 구매습관, 선호도 등을 분석하여 보다 정밀하게 고객을 타겟팅할 수 있습니다.
- 규제 보고서: 규정 준수에 필요한 모든 데이터를 통합하여 내부 또는 외부 보고 및 감사 프로세스를 단순화하기 위해 전용 데이터 마트를 설정할 수 있습니다.
데이터마트의 성공적인 구현은 또한 사용자 참여와 교육에 의존하여 시스템을 사용하여 원하는 정보를 독립적으로 얻는 방법을 이해하도록 보장합니다. 효과적인 데이터 거버넌스를 보장하고 회사의 보안 및 개인 정보 보호 정책과 일치시키는 것도 중요합니다.
ㅏ 데이터마트 잘 설계되고 올바르게 구현되면 정보에 대한 액세스를 촉진하고 의사 결정을 개선하며 조직의 민첩성을 높이는 등 비즈니스의 강력한 자산이 될 수 있습니다. 주요 구현 단계에 집중하고 최종 사용자 요구 사항의 우선 순위를 지정함으로써 기업은 데이터마트의 이점을 극대화하고 이를 전체 데이터 관리 전략에 효과적으로 통합할 수 있습니다.
