데이터 마트는 데이터 웨어하우스의 특정 하위 집합입니다. 마케팅, 재무, 영업 또는 운영과 같은 특정 사업 영역에 특화되어 있으며, 해당 팀에 필요한 데이터만 포함합니다. 데이터 세트 크기가 작기 때문에 쿼리 속도가 빠르고, 테이블이 사용자의 업무 중심으로 구성되어 있어 필요한 데이터를 쉽게 찾을 수 있습니다. 데이터 웨어하우스는 조직 전체를 대상으로 데이터를 제공하는 반면, 데이터 마트는 특정 부서를 대상으로 합니다.

데이터 마트는 크게 두 가지 유형으로 나뉩니다. 종속형 데이터 마트는 중앙 데이터 웨어하우스를 기반으로 구축됩니다. 웨어하우스가 모든 정보의 원천(source of truth)이 되며, 데이터 마트는 웨어하우스에서 선별된 데이터를 보여주는 뷰 역할을 합니다. 독립형 데이터 마트는 소스 시스템에서 직접 데이터를 가져옵니다. 구축 속도는 빠르지만 데이터 일관성이 떨어질 위험이 있습니다. 예를 들어, 두 개의 독립형 데이터 마트가 매출을 다르게 정의하면 수치가 일치하지 않아 신뢰도가 떨어질 수 있습니다. 종속형 방식은 초기 구축 비용이 더 많이 들지만, 데이터 일관성 측면에서 큰 이점을 제공합니다. 독립형 데이터 마트는 웨어하우스의 정의와 품질 관리 체계를 계승합니다. 최근 아키텍처에서는 이러한 경계가 모호해지고 있습니다. 클라우드 기반 웨어하우스는 뷰와 구체화된 쿼리를 통해 가상 데이터 마트를 생성할 수 있습니다. 물리적 분리보다는 논리적 분리가 더 중요해졌습니다. 데이터 마트는 일종의 렌즈와 같습니다. 웨어하우스의 데이터를 특정 문제에 집중시켜 줍니다.

데이터마트의 특징

• 집중형 — 하나의 부서 또는 기능에 집중합니다.
• 더 작고 빠른 쿼리가 전체 데이터 웨어하우스보다 더 효율적입니다.
• 사용자 요구사항을 중심으로 엄선하여 구성했습니다.
• 종속형 또는 독립형 - 창고에서 공급받거나 시스템에서 직접 공급받음

데이터 마트는 단순히 규모가 작은 데이터 저장소가 아닙니다. 동일한 데이터를 특정 대상에게 맞춰 다른 방식으로 보여주는 것입니다.