데이터 웨어하우스를 거대한 도서관이라고 생각해 봅시다. 이 도서관에는 회사의 모든 정보, 즉 모든 부서의 모든 데이터가 책으로 꽂혀 있습니다. 재무 데이터, 판매 데이터, 고객 정보 등 모든 종류의 데이터가 체계적으로 정리되어 있어, 필요한 정보를 언제든지 찾아볼 수 있습니다.
데이터 마트는 이 거대한 도서관에서 특정 부서, 예를 들어 마케팅 부서만을 위한 작은 서가라고 생각하면 됩니다. 마케팅 부서에서 필요한 정보, 즉 고객 정보, 판매 데이터 등만을 따로 모아 놓은 공간이죠. 마케팅 담당자는 이 작은 서가에서 자신에게 필요한 정보만 빠르게 찾아 활용할 수 있습니다.
규모 | 거대하고 포괄적 | 상대적으로 작고 특정 분야에 집중 |
데이터 종류 | 모든 종류의 데이터 | 특정 부서 또는 프로젝트 관련 데이터 |
사용자 | 다양한 부서의 분석가, 경영진 | 특정 부서의 분석가 |
목적 | 기업 전체의 의사 결정 지원 | 특정 부서의 의사 결정 지원 |
예를 들어, 한 의류 회사가 있다고 가정해 봅시다. 이 회사는 데이터 웨어하우스에 매장별 판매 데이터, 온라인 판매 데이터, 고객 정보 등 다양한 데이터를 저장합니다. 마케팅 부서는 이 데이터 웨어하우스에서 자신들에게 필요한 데이터(고객 연령, 구매 패턴 등)만 추출하여 데이터 마트를 구축하고, 이를 바탕으로 타겟 마케팅 캠페인을 진행할 수 있습니다.
결론적으로, 데이터 웨어하우스는 기업 전체의 데이터를 관리하는 거대한 창고이고, 데이터 마트는 특정 부서를 위한 작은 창고라고 할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스와 데이터 마트를 효과적으로 활용하면 데이터 기반 의사 결정을 통해 기업의 경쟁력을 강화할 수 있습니다.
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