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'''데이터마트'''<!--데이터 마트-->(data mart, '''DM''')는 [[데이터 웨어하우스]](Data Warehouse, DW) 환경에서 정의된 접근계층으로, 데이터 웨어하우스에서 데이터를 꺼내 사용자에게 제공하는 역할을 한다. 데이터마트는 데이터 웨어하우스의 부분이며, 대개 특정한 조직, 혹은 팀에서 사용하는 것을 목적으로 한다.<ref name='dm_main'>〈[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0_%EB%A7%88%ED%8A%B8 데이터 마트]〉, 《위키백과》</ref>
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'''데이터 마트'''(Data Mart, '''DM''')는 [[데이터 웨어하우스]](Data Warehouse, DW) 환경에서 정의된 접근계층으로, 데이터 웨어하우스에서 데이터를 꺼내 사용자에게 제공하는 역할을 한다. 데이터 마트는 데이터 웨어하우스의 부분이며, 대개 특정한 조직, 혹은 팀에서 사용하는 것을 목적으로 한다.<ref name='dm_main'>위키백과,〈[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0_%EB%A7%88%ED%8A%B8 데이터 마트]〉</ref>
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== 개요 ==
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[[파일:데이터마트.gif|600픽셀|썸네일|오른쪽]]
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 데이터 웨어하우스와 사용자 사이의 중간층에 위치한 것으로, 하나의 주제 또는 하나의 부서 중심의 데이터 웨어하우스라고 할 수 있다. 데이터 마트 내 대부분의 데이터는 데이터 웨어하우스로부터 복제되지만, 자체적으로 수집될 수도 있으며, 관계형 데이터 베이스나 다차원 데이터 베이스를 이용하여 구축한다. 데이터의 한 부분으로서 특정 사용자가 관심을 갖는 데이터들을 담은 비교적 작은 규모의 데이터 웨어하우스. 즉, 일반적인 데이터베이스 형태로 갖고 있는 다양한 정보를 사용자의 요구 항목에 따라 체계적으로 분석하여 기업의 경영 활동을 돕기 위한 시스템을 말한다. 데이터 웨어하우스는 정부 기관 또는 정부 전체의 상세 데이터를 포함하는 데 비해, 데이터 마트는 전체적인 데이터 웨어하우스에 있는 일부 데이터를 가지고 특정 사용자를 대상으로 한다. 데이터 웨어하우스와 데이터 마트의 구분은 사용자의 기능 및 제공 범위를 기준으로 한다.<ref name='dm_synopsis'>돌,〈[https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=musasin84&logNo=60203571126&proxyReferer=https:%2F%2Fwww.google.com%2F 데이터 웨어하우스, 데이터 마트]〉, 2013-11-14</ref>
  
== 개요 ==
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== 특징 ==
[[파일:데이터마트.gif|600픽셀|썸네일|오른쪽|데이터마트]]
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분석 요건 중심
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전사적 데이터 웨어하우스의 데이터를 분석 요건에 적합한 구조로 재구성
  
 데이터 웨어하우스와 사용자 사이의 중간층에 위치한 것으로, 하나의 주제 또는 하나의 부서 중심의 데이터 웨어하우스라고 할 수 있다. 데이터마트 내 대부분의 데이터는 데이터 웨어하우스로부터 복제되지만, 자체적으로 수집될 수도 있으며, 관계형 데이터 베이스나 다차원 데이터 베이스를 이용하여 구축한다. 데이터의 한 부분으로서 특정 사용자가 관심을 갖는 데이터들을 담은 비교적 작은 규모의 데이터 웨어하우스. 즉, 일반적인 데이터베이스 형태로 갖고 있는 다양한 정보를 사용자의 요구 항목에 따라 체계적으로 분석하여 기업의 경영 활동을 돕기 위한 시스템을 말한다. 데이터 웨어하우스는 정부 기관 또는 정부 전체의 상세 데이터를 포함하는 데 비해, 데이터마트는 전체적인 데이터 웨어하우스에 있는 일부 데이터를 가지고 특정 사용자를 대상으로 한다. 데이터 웨어하우스와 데이터마트의 구분은 사용자의 기능 및 제공 범위를 기준으로 한다.<ref name='dm_synopsis'>돌, 〈[https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=musasin84&logNo=60203571126&proxyReferer=https:%2F%2Fwww.google.com%2F 데이터 웨어하우스, 데이터 마트]〉, 2013-11-14</ref>
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요약 데이터로 구성
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추세, 패턴 분석 및 데이터 접근이 용이
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필요시 일부 상세 데이터 포함
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제한된 규모의 이력 데이터 포함
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분석에 필요한 이력 데이터만을 포함
  
== 특징 ==
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유연성과 접근성이 뛰어난 데이터 구조
* 전사적 데이터 웨어하우스의 데이터를 분석 요건에 적합한 구조로 재구성하였다.
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다양한 질의나 요구를 충족하는 다차원 구조
* 추세, 패턴 분석 미 데이터 접근이 용이한 요약 데이터로 구성되며, 필요시 일부 상세 데이터 포함한다.
 
* 분석에 필요한 이력 데이터만을 포함하는 제한된 규모의 데이터이다.
 
* 다양한 질의나 요구를 충족하는 유연성과 접근성이 뛰어난 다차원 구조의 데이터이다.<ref>밍구, 〈[https://ming9mon.tistory.com/27 SQL - 고급 데이터베이스]〉, 2018-09-12</ref>
 
  
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{{각주}}
 
{{각주}}
  
 
== 참고자료 ==
 
== 참고자료 ==
* 〈[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0_%EB%A7%88%ED%8A%B8 데이터 마트]〉, 《위키백과》
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* 위키백과,〈[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0_%EB%A7%88%ED%8A%B8 데이터 마트]〉</ref>
* snailvoyager, 〈[https://snailvoyager.tistory.com/9 Data Mart]〉, 2016-05-08
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*  
* 밍구, 〈[https://ming9mon.tistory.com/27 SQL - 고급 데이터베이스]〉, 2018-09-12
 
* 돌, 〈[https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=musasin84&logNo=60203571126&proxyReferer=https:%2F%2Fwww.google.com%2F 데이터 웨어하우스, 데이터 마트]〉, 2013-11-14
 
 
 
 
== 같이 보기 ==
 
== 같이 보기 ==
 
* [[데이터베이스]]
 
* [[데이터베이스]]
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* [[데이터 마트]]
 
* [[데이터 마이닝]]
 
* [[데이터 마이닝]]
 
* [[데이터 웨어하우스]]
 
* [[데이터 웨어하우스]]
 
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{{프로그래밍|검토 필요}}
{{데이터|검토 필요}}
 

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