데이터 마트 유형으로 무엇이 있나요?

다음은 다양한 유형의 데이터 마트입니다. 

종속 데이터 마트

종속 데이터 마트는 중앙 집중식 데이터 웨어하우스의 정보 하위 세트로 스토리지를 채웁니다. 데이터 웨어하우스는 데이터 소스에서 모든 정보를 수집합니다. 그런 다음 데이터 마트는 데이터 웨어하우스에서 주제별 정보를 쿼리하고 검색합니다. 

장점과 단점

대부분의 데이터 관리 작업은 데이터 웨어하우스에서 수행됩니다. 즉, 비즈니스 분석가가 데이터 마트의 정보를 사용하기 위해 데이터베이스 관리에 고도로 숙련되지 않아도 됩니다. 종속 데이터 마트는 정보를 훨씬 쉽게 검색할 수 있게 만들지만 단일 장애 지점을 나타냅니다. 데이터 웨어하우스에 장애가 발생하면 연결된 모든 데이터 마트도 실패합니다. 

독립 데이터 마트

독립 데이터 마트는 중앙 데이터 웨어하우스나 다른 데이터 마트에 의존하지 않습니다. 각 데이터 마트는 데이터 웨어하우스가 아닌 소스에서 정보를 수집합니다. 독립 데이터 마트는 소규모 회사에 적합하지만 특정 부서만 정보에 액세스하고 분석하면 됩니다.

장점과 단점

기업은 비교적 쉽게 독립적인 데이터 마트를 설정할 수 있습니다. 그러나 이를 관리하기는 어려울 수 있습니다. 비즈니스 분석가는 각 데이터 마트에서 데이터베이스 관리 작업을 수행해야 하기 때문입니다. 데이터 공유와 같은 전략을 사용하여 서로 다른 데이터 마트 간에 데이터를 공유하는 것은 간단합니다. 부서에서는 다른 부서의 데이터를 읽고 자체 데이터로 데이터를 보강할 수도 있습니다.  그러나 각 부서가 보고 있는 내용을 알 수 있도록 강력한 데이터 목록 작성 전략을 마련해야 합니다. 

하이브리드 데이터 마트

하이브리드 데이터 마트는 데이터 웨어하우스와 외부 소스에서 정보를 수집합니다. 이를 통해 기업은 데이터를 데이터 웨어하우스로 보내기 전에 독립적인 데이터 소스를 유연하게 테스트할 수 있습니다. 

예를 들어, 새 제품을 출시하고 초기 판매 데이터를 분석하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 데이터 마트는 전자 상거래 소프트웨어에서 직접 가져온 판매 정보를 사용하고 데이터 마트에서 다른 제품의 판매 레코드를 검색합니다. 제품이 스토어의 영구적인 고정 제품이 된 후 거래 세부 정보를 데이터 웨어하우스로 보냅니다.