[SQL] 데이터 마트와 데이터웨어하우스란 무엇인가?

 

 

[SQL] 데이터 마트와 데이터웨어하우스란 무엇인가?

 

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   # 데이터 마트와 데이터 웨어하우스가 필요한 이유.

 

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#데이터 마트와 데이터 웨어하우스 비교.

   # 데이터 웨어하우스와 데이터 마트의 관계. [ 상호보완적인 관계]

            1. 데이터 흐름 : 데이터 웨어하우스 -> 데이터 마트

            2. 규모 : 데이터 웨어하우스(대규모) -> 데이터 마트(소규모)

            3. 사용 목적 : 데이터 웨어하우스(전사적 데이터 통합) -> 데이터 마트(부서별 맞춤 분석)

 

 

 

∇ 데이터 웨어하우스란?.

 

        : 데이터 웨어하우스는 

           여러 출처의 데이터를 통합하고 분석하기 위해 중앙에 저장하는 대규모 데이터 저장소입니다.

           기업의 의사결정을 지원하는데 사용되며, 과거 경영 데이터를 포함한 대량의 데이터를 장기적으로 저장합니다.

 

       ∇특징.

           - 통합된 데이터 : 여러 시스템에서 데이터를 가져와 통합합니다.

           - 주제 지향적 : 특정 비즈니스 주제를 중심으로 데이터를 구성합니다.

           - 시간 기반적 : 과거의 데이터를 포함하여 시간의 흐름에 따라 데이터를 저장합니다.

           - 비휘발성 : 데이터가 일단 저장되면 수정되지 않습니다.

 

      ∇장점.

          - 데이터 통합 : 다양한 출처의 데이터를 통합하여 일관된 데이터를 제공합니다.

          - 비즈니스 인텔리전스 : 데이터를 분석하여, 전략저긴 의사 결정을 지원합니다.

          - 성능 향상 : 대량의 데이터를 효과적으로 저장하고 조회.

      

 

 

∇ 데이터 마트란?.

       : 데이터 마트는 데이터 웨어하우스의 일부 데이터를 특정 부서나 기능에 맞게 추출하여 만든 소규모 데이터 저장소.

 

       ∇특징.

           - 작은 규모 : 데이터 웨어하우스보다 작은 규모로 특정 주제나 부서에 집중.

                                    - 데이터 관리자는 데이터마트를 유지 관리하고,

                                       최종 사용자는 읽기 전용 액세스 권한만을 가집니다.

                                   

           - 빠른 접근성 : 필요한 데이터를 신속하게 조회하고 분석할 수 있습니다.

                                    - 일반적으로 사용자는 SQL 명령을 사용하여 데이터를 쿼리.

           - 사용자 중심 : 특정 부서나 팀의 요구에 맞춘 데이터 구조를 가집니다.

           - 맞춤형 구성 : 각 부서나 기능의 특성에 맞게 데이터가 구성.

           - 목적 지향적 : 특정 비즈니스 영역이나 부서의 요구에 맞춰짐.

         

 

      ∇장점.

          - 사용자 맞춤형 데이터 : 특정 부서나 팀의 요구에 맞춘 데이터를 제공합니다.

          - 빠른 분석 : 필요한 데이터만을 포함하여 신속한 데이터 조회와 분석이 가능

          - 비용 효율성 : 데이터 웨어하우스보다 구축과 운영 비용이 저렴..

 

 

     ∇종류.

         - 사용목적과 데이터 소스에 따라 여러 종류로 분류.