데이터 마트 (Data Mart)

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#개념

데이터 마트(Data Mart)는 조직 전체의 데이터를 포괄하는 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)와 달리, 특정 부서 또는 사용자의 요구 사항에 맞춰 설계된 데이터 저장소이다. 데이터 웨어하우스로부터 추출된 데이터의 하위 집합(Subset)으로 구성되며, 특정 비즈니스 영역(예: 마케팅, 영업, 재무)에 대한 분석 및 보고를 지원하는 데 중점을 둔다. 데이터 마트는 데이터 웨어하우스보다 규모가 작고, 구축 및 운영이 비교적 간단하다는 장점이 있다. 데이터 마트는 사용자가 필요한 데이터에 빠르게 접근하고 분석할 수 있도록 지원하며, 의사 결정 속도를 향상시키는 데 기여한다. 데이터 마트는 종종 "부서별 데이터 웨어하우스" 또는 "소규모 데이터 웨어하우스"로 불리기도 한다.

데이터 마트의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 주제 중심적 특성은 특정 비즈니스 영역에 관련된 데이터만 포함한다는 것을 의미한다. 예를 들어, 마케팅 데이터 마트는 고객 데이터, 캠페인 데이터, 판매 데이터 등을 포함하며, 영업 데이터 마트는 영업 기회 데이터, 계약 데이터, 매출 데이터 등을 포함한다. 둘째, 단순성 특성은 데이터 웨어하우스보다 규모가 작고 복잡도가 낮아, 사용자가 데이터를 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 한다는 것을 의미한다. 셋째, 사용자 중심적 특성은 특정 부서 또는 사용자의 요구 사항에 맞춰 설계되어, 사용자가 필요한 정보를 쉽게 찾고 분석할 수 있도록 지원한다는 것을 의미한다. 넷째, 빠른 구축 특성은 데이터 웨어하우스보다 구축 기간이 짧고 비용이 적게 들어, 빠르게 데이터 분석 환경을 구축할 수 있도록 한다는 것을 의미한다.

데이터 마트는 구축 방식에 따라 독립형 데이터 마트(Independent Data Mart), 종속형 데이터 마트(Dependent Data Mart), 혼합형 데이터 마트(Hybrid Data Mart)로 분류할 수 있다. 독립형 데이터 마트는 데이터 웨어하우스를 거치지 않고, 운영 시스템에서 직접 데이터를 추출하여 구축된다. 이는 구축이 간단하지만, 데이터의 일관성을 유지하기 어렵다는 단점이 있다. 종속형 데이터 마트는 데이터 웨어하우스로부터 데이터를 추출하여 구축된다. 이는 데이터의 일관성을 유지할 수 있지만, 데이터 웨어하우스에 대한 의존성이 높다는 단점이 있다. 혼합형 데이터 마트는 독립형 데이터 마트와 종속형 데이터 마트의 장점을 결합한 방식으로, 데이터 웨어하우스로부터 데이터를 추출하는 동시에 운영 시스템에서 직접 데이터를 추출하여 구축된다.

데이터 마트 구축 시 고려해야 할 사항으로는 데이터 범위 정의, 데이터 모델링, 데이터 품질 관리, 보안 등이 있다. 데이터 범위 정의는 데이터 마트에 포함될 데이터의 범위를 명확하게 정의하는 과정이며, 데이터 모델링은 데이터 마트에 저장될 데이터의 구조를 정의하는 것이다. 데이터 품질 관리는 데이터의 정확성, 완전성, 일관성을 유지하는 것을 의미하며, 보안은 데이터에 대한 접근 권한을 관리하고 데이터 유출을 방지하는 것을 의미한다. 데이터 마트는 데이터 웨어하우스와 함께 활용되어 조직의 데이터 분석 능력을 향상시키고, 의사 결정 프로세스를 개선하는 데 기여한다.

#관련 용어

OLAP

온라인 분석 처리(Online Analytical Processing)의 약자로, 데이터 마트의 데이터를 분석하고 보고서를 생성하는 데 사용되는 기술

스키마

데이터베이스의 구조와 제약 조건에 대한 명세

스타 스키마

데이터 웨어하우스 및 데이터 마트에서 사용되는 데이터 모델링 기법으로, 하나의 팩트 테이블과 여러 개의 차원 테이블로 구성된다.

#직무 연관도

DA | Data Analyst밀접

데이터 마트를 사용하여 데이터 분석 및 보고서 생성, 특정 부서의 의사 결정 지원

DS | Data Scientist낮음

데이터 마트를 기반으로 특정 비즈니스 영역에 대한 데이터 분석 모델을 개발하고 검증

DE | Data Engineer높음

데이터 마트 시스템을 설계, 구축, 운영 및 유지보수

#사용 사례

마케팅영업재무인사제조

개요

데이터 마트는 특정 부서의 의사 결정 지원, 성과 분석, 예측 모델링 등 다양한 목적으로 활용된다. 예를 들어, 마케팅 부서에서는 고객 세분화, 캠페인 효과 분석, 고객 유지율 향상 등에 활용하며, 영업 부서에서는 판매 예측, 영업 성과 분석, 고객 관리 등에 활용된다.

사례

대형 유통 회사는 마케팅 부서에서 고객의 구매 패턴을 분석하기 위해 고객 데이터, 상품 데이터, 프로모션 데이터를 통합한 마케팅 데이터 마트를 구축하여 활용하고 있다.