출처 : 모회사 사내망~~

- Data Warehouse와 Data Mart -



 Data Warehouse(이하 DW)가 모든 사업무문에 걸쳐 통합된 정보를 제공하기 위해 운영시스템들로 부터 데이터를 취합하는 장소라면, Data Mart(이하 DM)은 DW에 저장된 일정한 주제의 데이터를 별도의 저장장소에 분할, 중복 저장하여 사용자들이 업무에 맞게 활용하기 위해 만들어진 장소라 할 수 있다.

 각종 정보나 분석 업무를 수행하기 위해 기업의 모든 사용자들이 DW에 직접 접근하여 질의를 수행하는 것은 현실적으로 많은 무리가 따른다. 특히 규모가 큰 기업이라면 DW에 방대한 양의 데이터가 저장되어 있으며 이 데이터를 필요로 하는 사용자의 수도 엄청나다. 이런 사용자들이 한꺼번에 DW에 접속하여 직접 질의를 수행한다면 전체 시스템 성능에 엄청난 부하를 줄 수 있으며, DW가 사용자에게 유용한 정보를 제공하지 못할 수도 있다.
그래서 DW와 사용자의 중간층이 필요하게 되었고, 이 중간층이 바로 DM이다.

DW와 DM의 차이를 살펴보면 다음과 같다.

	DW	DM
목  표	잠재적인 모든 질의에 대처	특화된 분석의 지원
특  성	데이터의 저장소	분석 및 모델링 지원, 연산 엔진
질의 유형	Read	Read, Write
응답속도	질의유형에 따라 가변적	일관성, 신속성
내용(자료)	과거, 현재	과거, 현재, 미래
자료구조	비정규화	다차원적, 계층적
데이터 량	초 대량(매우 상세한 데이터 보관)	대량(상세한 테이터 보관)
구축기간	수개월~수년	수주일~수개월(DW에 비해 상대적으로 짧음)

- DW와 DM구축의 구축 방법

DM은 원래 DW를 보완하는 개념으로 탄생하였다. 전통적인 접근방법에서 보면 DM은 전사적 DW의 부분집합으로 이해할 수 있다.


※ 전통적 접근방법

■ 하향식 접근 방법 (Top-Down Approach)

전체적이고 전사적인 DW를 구성한 후 개별적인 마트를 추가로 하나씩 구축하는 방법

장점 :
1) 전사적인 관점의 데이터 통합 가능
2) 서로 다른 데이터 마트의 조합이 아닌 보다 구조적인 DW구현 가능
3) 중앙집중화된 규칙 및 제어
4) (내용에 관한)데이터의 단일 중앙저장

단점 :
1) 구축기간이 오래 걸림
2) 구축에 막대한 자원 소요 - (개념에 대한 증명없이 높은 비용)
2) 실패에 대한 Risk가 큼
3) 프로젝트에 대한 후원과 지속적인 지원 어려움
4) 방대함과 복잡성이 높아 구현이 어려움 - (높은 수준의 교차/기능적 기술 필요)


■ 상향식 접근 방법(Buttom-Up Approach)

DM을 먼저 구축하고 각각을 통합하여 DW를 구축하는 방법

장점 :
1) 상대적으로 짧은 구축기간과 적은 비용에 비해 빠른 효과 가능 - (충분한 예산이나 후원자 없이도 구축 가능)
2) 본격적인 DW구축 전에 실전 경험 확보 가능
3) 긴급하고 우선적인 비지니스에 선 구축 가능

단점 :
1) 통합과정에서 데이터의 중복  - 추후 관리 비용 초래
2) 모순되고 대립되는 데이터 사용 초래
3) 관리할 수 없는 인터페이스의 증식


※ 새로운 접근방법

■  전사적 데이터마트(Enterprise Data Mart)

운영시스템과 DM들 사이에 통합된 데이터 공급층을 추가함으로써 각 마트간 데이터의 불일치 해소하고 추출 프로그램의 중복을 피하기 위한 접근법.

■ 하이브리드 접근법(Hybrid Approach)

상향식 접근 방법의 한계를 극복하기 위해 전사적 니즈를 염두에 두고 DM을 구축하자는 접근법.
전사적인 주제영역의 설정과 전사적 모델링을 먼저 수행한 다음 이런 기반하에서 실제적인 구축은 DM부터 수행하자는 접근법.


새로운 접근 방법들은 모두 DM을 먼저 구축함으로써 보다 적은 비용으로 신속하게 사용자 니즈에 대처하는 한편, 궁극적으로는 전사적 아키텍쳐상의 통합된 정보기반을 구축하고자 한다는 공통점이 있다.