데이터 마트와 데이터 웨어하우스의 중요한 차이점

데이터 수집량이 기하급수적으로 증가함에 따라 클라우드 저장 인프라도 그에 맞춰 발전해왔습니다. 기업은 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 레이크 하우스 등 다양한 선택지를 고를 수 있습니다.

데이터 마트와 웨어하우스는 가장 일반적으로 사용되는 저장 옵션 중 2가지입니다. 두 가지는 각각 다른 장단점을 제공하며, 궁극적으로 귀하의 비즈니스 목표가 어떤 것이 가장 적합한지를 결정합니다.

그렇다면 어떻게 최선의 선택을 할 수 있을까요? 데이터 마트와 웨어하우스 간의 주요 차이점은 다음과 같습니다.

차이점 #1 – 정의

데이터 웨어하우스와 마트는 이름에 따라 구분할 수 있습니다. 웨어하우스는 다양한 출처에서 수집된 데이터의 대규모 저장소입니다.

일반적으로 웨어하우스에 저장된 데이터 양은 큽니다. 반면, 데이터 마트는 데이터 웨어하우스의 하위 집합입니다. 그 사용은 특정 부서나 비즈니스 유닛에 국한됩니다.

종종 기업은 웨어하우스와 함께 데이터 마트 및 레이크를 사용합니다. 예를 들어, 많은 기업이 Snowflake(데이터 웨어하우스)와 Databricks와 같은 데이터 레이크를 함께 사용합니다. 그런 다음 특정 비즈니스 요구를 해결하기 위해 단일 사용 솔루션으로 데이터 마트를 배포합니다.

따라서 Databricks와 Snowflake와 같은 솔루션을 비교하는 질문은 종종 귀하의 비즈니스 요구에 따라 달라집니다. 또한 추가 데이터 처리를 위해 데이터 마트가 필요한지 여부를 파악해야 합니다. 마트는 데이터를 신속하게 처리하고 로드하는 데 도움을 주며, 웨어하우스는 상대적으로 느립니다.

그러나 웨어하우스는 데이터 마트에 비해 대량의 데이터를 호스팅합니다. 또한 웨어하우스 내에서 상세한 스키마를 정의할 수 있는 반면, 마트는 덜 복잡한 정의에 잘 맞습니다. 따라서 데이터가 다양하고 깊은 분석이 필요한 경우 웨어하우스가 가장 적합할 것입니다.

여러 개의 미리 정의된 데이터 요청을 해결해야 하는 경우 데이터 마트는 훌륭한 선택입니다.

차이점 #2 – 범위

데이터 웨어하우스는 이미 배운 바와 같이 전체 조직을 지원하는 것을 목표로 합니다. 이 목표는 일상적인 프로세스에서 차이를 만드는 설계 및 처리 조건을 초래합니다. 예를 들어, 웨어하우스는 여러 출처의 데이터를 수용하는 반면, 마트는 소수의 출처에서 데이터를 호스팅합니다.

그 결과, 웨어하우스의 크기는 크고 마트는 상대적으로 작습니다. 웨어하우스는 데이터 스키마 정의 및 ETL 프로세스를 정의하는 데 시간이 걸리기 때문에 설치가 매우 복잡합니다. 반면, 마트는 초기 작업이 완료되면 몇 주 안에 가동될 수 있습니다.

데이터 마트는 이미 배운 바와 같이 사용이 제한적입니다. 데이터 처리 능력을 확장하고 싶다면 효율적인 선택이 아닙니다. 웨어하우스는 새로운 데이터를 수용하기 위해 새로운 테이블과 스키마를 쉽게 추가할 수 있기 때문에 확장성에 있어 유연성을 제공합니다.

그러나 웨어하우스의 크기는 종종 귀하의 목표에 반하는 작용을 합니다. 비즈니스가 데이터 재정의를 요구하는 대규모 변화를 겪는 경우, 현재의 웨어하우스는 진행의 장애물이 될 것입니다. 새로운 웨어하우스를 설치해야 할 가능성이 높으며, 이는 시장 출시 시간을 지연시킬 것입니다.

따라서 마트는 빠르게 변화하는 비즈니스 조건에 더 적합합니다. 그러나 그들 또한 한계가 있습니다. 기본 데이터 분석 변수가 자주 변경되는 경우, 데이터 마트는 큰 도움이 되지 않을 것입니다. 변화하는 조건을 고려하기 위해 여러 개의 데이터 마트를 쉽게 배포할 수 있지만, 결국에는 데이터를 저장하고 중앙 집중화하기 위해 웨어하우스가 필요할 것입니다.

차이점 #3 – 분석의 함의

웨어하우스는 대량의 복잡한 데이터를 저장할 수 있으며, 이는 데이터에 대한 복잡한 분석을 수행하는 데 도움이 됩니다. 이는 데이터 마트가 분석 목적에 기여하지 않는다는 의미는 아닙니다.

분석이 필요한 맥락이 중요합니다. 비즈니스가 복잡한 모델링을 필요로 하고 데이터를 처리하기 위해 AI 엔진을 구현할 계획이라면, 웨어하우스가 최선의 선택입니다.

웨어하우스 기반 분석의 단점은 쿼리를 실행하는 데 시간이 걸린다는 것입니다. 비즈니스가 끊임없이 변화하는 조건에 직면하는 경우, 결과가 도착할 때까지 분석이 구식이 될 수 있습니다. 따라서 데이터 마트는 종종 이러한 상황에서 사용됩니다. 그러나 마트를 사용할 때는 구체적이어야 합니다.

예를 들어, 영업 팀이 현재 고객 구매 트렌드를 유도하는 요소에 대한 즉각적인 통찰력을 필요로 하는 경우, 데이터 마트는 도움이 되지 않습니다. 이 분석은 대량의 데이터 처리를 필요로 하기 때문입니다.

그러나 특정 제품(판매된 단위, 위치, 가장 많이 판매된 위치, 다른 제품과 비교한 제품 판매, 벤치마크 등)의 구매 트렌드에 대한 통찰력이 필요하다면 데이터 마트는 훌륭한 선택입니다.

결과를 신속하게 반환함으로써, 귀하의 팀은 신속하게 즉흥적인 결정을 내릴 수 있으며, 이는 비즈니스에 긍정적인 영향을 미칩니다. 요령은 귀하의 비즈니스에서 집중하고 싶은 영역을 정의하는 것입니다. 만약 귀하의 초점이 단일 부서나 비즈니스 기능을 넘어선다면, 레이크나 웨어하우스가 더 나은 선택이 될 것입니다.

장기적인 성과 향상을 목표로 하는 모든 결정은 웨어하우스가 필요합니다. 요즘 수집되는 데이터의 상당 부분은 비구조적입니다. 이러한 경우, 웨어하우스와 레이크가 마트보다 더 나은 선택입니다.

어떤 선택이 귀하에게 가장 적합한가요?

궁극적으로 데이터 마트와 데이터 웨어하우스의 선택은 귀하의 비즈니스 목표와 일정에 따라 달라집니다. 두 가지 선택 모두 귀하에게 잘 맞을 것이므로, 어떤 것이 가장 적합한지 시간을 들여 선택하십시오.