[빅데이터] 데이터 마트(Data Mart) 의미/개념/구축 방법

데이터 마트(Data Mart)는 특정 주제나 부서의 요구에 맞춰 설계된 데이터베이스의 한 형태입니다. 이는 조직 내의 특정 그룹이 사용하기 위해 설계되었으며, 데이터 웨어하우스의 한 부분으로 볼 수 있습니다. 데이터 마트는 데이터 웨어하우스보다 규모가 작고, 특정한 목적에 초점을 맞춘 데이터 모음을 제공하기 때문에, 사용자가 더 빠르고 쉽게 필요한 정보에 접근할 수 있도록 돕습니다. 데이터 마트 구축의 주된 목적은 데이터 웨어하우스에서 추출한 데이터를 사용해, 특정 부서나 사용자 그룹의 의사 결정 과정을 지원하는 것입니다.

데이터 마트는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:

1. 주제 중심: 데이터 마트는 특정 주제(예: 재무, 판매, 인사)에 초점을 맞춰 구성됩니다. 이를 통해 관련 있는 데이터만을 선택적으로 포함시켜 사용자가 더 효율적으로 데이터를 조회하고 분석할 수 있습니다.
2. 접근성: 데이터 마트는 특정 사용자 그룹의 요구에 맞춰 설계되므로, 이들이 필요로 하는 정보에 쉽게 접근할 수 있도록 합니다. 이는 조직 내의 정보 접근성을 높이고 의사 결정을 가속화하는 데 도움을 줍니다.
3. 독립성: 데이터 마트는 독립적으로 운영될 수 있으며, 자체적으로 데이터를 수집, 저장, 관리할 수 있습니다. 이는 데이터 마트가 데이터 웨어하우스로부터 분리되어 있음을 의미하기도 합니다.
4. 성능: 데이터 마트는 데이터 웨어하우스보다 규모가 작기 때문에, 보다 빠른 쿼리 성능을 제공합니다. 이는 특정 데이터 집합에 대한 분석이나 보고가 더 빨리 이루어질 수 있음을 의미합니다.
5. 구축 비용과 시간: 데이터 마트는 데이터 웨어하우스에 비해 구축 비용과 시간이 적게 들 수 있습니다. 이는 데이터 마트가 더 작고 특정한 목적에 초점을 맞추고 있기 때문입니다.

데이터 마트 구축 방법에는 크게 세 가지 접근 방식이 있습니다:

• Top-Down Approach: 이 방식은 먼저 데이터 웨어하우스를 구축하고, 이를 기반으로 데이터 마트를 생성하는 방식입니다.
• Bottom-Up Approach: 이 접근 방식은 먼저 개별적인 데이터 마트를 구축하고, 이들을 통합하여 데이터 웨어하우스를 구성하는 방식입니다.
• 하이브리드 접근 방식: 이는 상위-하위 접근 방식과 하위-상위 접근 방식을 혼합한 것으로, 조직의 필요와 상황에 따라 유연하게 적용될 수 있습니다.

데이터 마트는 비즈니스 인텔리전스(BI), 데이터 분석, 보고서 생성 등의 다양한 목적으로 활용될 수 있으며, 조직의 의사 결정 과정을 지원하는 데 중요한 역할을 합니다.