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목적 |
구조 |
특징 |
| 데이터 Lake |
원시 데이터(생 데이터)를 보관하는 것 |
데이터를 수집된 순서대로 저장 |
저장이 목적이기 때문에 데이터 활용에는 적합하지 않습니다. |
| 데이터 웨어하우스 |
데이터 활용의 기반으로 사용 |
데이터를 행 단위로 시간순에 따라 정리 |
데이터 양이 많아지면 분석이 복잡해집니다. |
| 데이터 마트 |
특정 데이터 분석에 사용 |
정해진 구조 없음 |
데이터 양이 증가해도 다루기 쉽습니다. |
사내의 각 서비스 및 도구가 보유한 데이터는 우선적으로 데이터 Lake 테이블에 저장됩니다.
이 데이터 레이크를 시간순으로 정리한 테이블이 바로 데이터 웨어하우스 테이블입니다. 일반적으로 이 데이터 웨어하우스 테이블이 데이터 활용의 기반이 되는 마스터 데이터로 사용됩니다.
그러나 데이터 양이 증가하거나, 원본 데이터에 변경을 가해 사용해야 하는 경우에는 데이터를 별도의 테이블로 분리해야 합니다. 이때 생성되는 것이 바로 데이터 마트입니다.
원시 데이터 보관이라는 제약이 있는 데이터 레이크나, 데이터를 시간순으로 저장해야 하는 데이터 웨어하우스와 달리, 사용자가 데이터를 자유롭게 가공할 수 있다는 점이 데이터 마트의 가장 큰 특징입니다.
데이터 마트는 목표 달성과 의사 결정에 매우 중요합니다다
데이터 웨어하우스(DWH)와 데이터 마트는 단순한 구조적 차이뿐 아니라, 데이터 분석의 목적과 방식에 따라 서로 다르게 활용됩니다.
데이터 웨어하우스는 사내 전체 데이터를 통합하여 중장기적인 전략 분석에 적합한 환경을 제공합니다.
방대한 양의 데이터를 활용하여 분기 또는 반기 단위의 시계열 분석을 수행하고, 트렌드 예측이나 거시적인 의사 결정을 지원하는 데 효과적입니다.
하지만 월별 혹은 일별과 같은 미세 단위의 데이터 분석이나, 실무 수준에서의 전술적 판단이 필요한 경우에는,
대규모 DWH 기반 분석만으로는 실시간성이나 민첩성이 부족할 수 있습니다.
이럴 때 필요한 것이 바로 데이터 마트입니다.
데이터 마트는 특정 목적에 맞춰 가공된 정제 데이터셋을 활용하여, 보다 민감하고 실용적인 분석을 가능하게 합니다.
예를 들어, B2B 환경에서 금요일~일요일 사이의 사용자 클릭 수 감소 현상을 파악하고자 할 경우,
일별 수준으로 세분화된 데이터가 필요하며, 이는 주로 데이터 마트를 통해 분석하게 됩니다.
이처럼, 데이터 마트는 세부 데이터를 기반으로 한 전략 설계 및 실행 수준의 인사이트 도출에 매우 적합합니다.
또한, 분석 결과를 BI 도구나 데이터 시각화 대시보드와 연계하면, 팀원 간 정보 공유와 실행력 강화에도 큰 도움이 됩니다.
궁극적으로는 데이터 파이프라인 상에서 데이터 마트와 DWH의 역할을 명확히 구분하고,
조직의 데이터 거버넌스 체계와 맞춰 설계하는 것이 데이터 플랫폼 최적화의 핵심이 됩니다.
데이터 마트의 종류 3가지
데이터 마트는 저장하는 데이터에 따라 다음과 같은 3가지 유형으로 나눌 수 있습니다.
- 종속형 데이터 마트
- 독립형 데이터 마트
- 하이브리드형 데이터 마트
이들 모두 데이터 분석을 위한 데이터베이스라는 점은 공통적입니다. 하지만 각각의 운영상 장점과 단점이 다릅니다.
데이터 마트를 효과적으로 활용하려면 이들 차이를 인식하고, 데이터 분석의 목적이나 운영상의 과제에 적합한 유형을 선택해야 합니다.
종속형 데이터마트
종속형 데이터 마트는 가장 널리 사용되는 데이터 마트 유형으로,
상위 데이터 웨어하우스(DWH)로부터 분석에 필요한 데이터를 ETL 프로세스를 통해 **추출(Extract)**하여 생성됩니다.
이 구조에서는 데이터 마트가 데이터 웨어하우스에 종속된 구조로 운영되며,
부모 데이터 웨어하우스에서 발생한 변경 사항은 자식 데이터 마트에도 자동으로 반영됩니다.
즉, 상위 데이터가 업데이트되면 그 내용을 데이터 파이프라인을 통해 자동 전파하는 방식입니다.
예를 들어, 상위 DWH에서 특정 시계열 데이터가 삭제되거나 제외될 경우,
그와 연결된 데이터 마트에서도 해당 데이터가 제거되는 방식으로 작동합니다.
따라서 종속형 마트를 운영할 때는 다음과 같은 점에 유의해야 합니다:
- DWH는 원본 데이터 저장소로만 운영하고,
- 분석 목적의 데이터 수정, 필터링, 집계 작업은 반드시 데이터 마트에서 수행하는 데이터 거버넌스 규칙을 정립해야 합니다.
이러한 역할 분리는 데이터 엔지니어링 효율성과 정합성 유지, 분석 재현성 확보 측면에서 매우 중요합니다.
또한, 상위 DWH 구조가 바뀌었을 때 자동 반영되는 구조이므로, 분석 담당자는 상위 변경 사항에 따른 영향을 항상 고려해야 합니다.
독립형 데이터 마트
독립형 데이터 마트는 종속형 데이터 마트와 달리, 데이터 웨어하우스(DWH)에 직접적으로 의존하지 않는 구조를 갖는 데이터 마트 유형입니다.
이 유형은 DWH에 존재하지 않는 외부 데이터나 별도 수집된 데이터를 포함해 자유로운 데이터 분석이 필요할 때 주로 사용됩니다.
데이터 마트를 생성할 때만 일시적으로 DWH와 연결하여 데이터를 추출하고,
이후에는 독립된 데이터 저장소로서 운영되는 것이 가장 큰 특징입니다.
즉, 생성 이후에는 데이터 웨어하우스의 구조 변경이나 업데이트의 영향을 받지 않기 때문에,
보다 유연하게 데이터 구조를 변경하거나 가공할 수 있습니다.
특히, 분석 대상이 자주 바뀌거나 비정기적(ad-hoc) 분석, 또는 단기 목적의 실험적인 분석을 진행할 경우
독립형 데이터 마트는 매우 유효한 선택이 됩니다.
하지만 독립적인 구조인 만큼, 매번 최신 데이터를 수동으로 반영해야 하며,
ETL 자동화나 데이터 파이프라인의 구축 수준에 따라 유지관리 비용이 달라질 수 있습니다.
이로 인해 데이터 거버넌스 관리 체계와 분석 이력의 명확한 기록이 함께 요구됩니다.
이러한 유형은 신규 프로젝트, PoC(개념검증), 또는 마케팅·영업 캠페인 분석 등에서 빠르게 실험하고 의사결정을 내릴 수 있는 유연한 분석 환경을 제공합니다.
하이브리드형 데이터 마트
하이브리드형 데이터 마트는 종속형과 독립형 데이터 마트의 특징을 모두 갖춘 데이터 마트입니다. 기본적인 데이터는 부모 데이터 웨어하우스에서 추출하면서도, 외부 서비스에서 얻은 데이터를 결합한 고급 분석에 사용됩니다.
종속형과 독립형 데이터 마트에 비해 더욱 유연한 데이터 분석이 가능합니다. 그러나 부모 데이터 웨어하우스의 영향을 받기 쉬우며, 분석할 때마다 외부 데이터를 업데이트해야 하는 등의 운영상의 단점도 함께 존재합니다.
데이터 마트를 도입하는 3가지 장점
자사의 보유 데이터 양이 적다면 데이터 마트를 도입할 필요가 없다고 생각할 수 있지만, 데이터 마트에는 운영상 여러 가지 장점이 있습니다.
데이터 웨어하우스만 사용하는 것이 아니라, 일부러 데이터 마트를 도입하는 장점 3가지를 소개합니다.
목표나 부서 등 특정 영역의 데이터 분석이 쉬워짐
데이터 웨어하우스(DWH)가 보유하는 데이터는 전사적인 통합 데이터로서 방대한 양을 자랑하지만,
이러한 구조는 세부적인 미시 분석에는 다소 비효율적일 수 있습니다.
전체 데이터를 기반으로 일일이 필터링하거나 집계하는 데 시간이 걸리고, 성능 측면에서도 부담이 생길 수 있기 때문입니다.
반면, 데이터 마트는 DWH로부터 특정 분석 목적에 필요한 데이터만을 추출하여 구성되기 때문에,
부서별 실무 수준의 빠르고 효율적인 데이터 분석에 매우 적합합니다.
예를 들어:
- 회계 부서가 월별 예산 집행 및 관리
- 마케팅 부서가 주간 캠페인 성과 분석
이와 같이 부서 특성에 맞는 정제된 데이터셋을 기반으로, 각 팀이 직접 데이터 분석과 시각화 작업을 수행할 수 있습니다.
또한, 데이터 마트로의 데이터 추출은 대부분 간단한 SQL 쿼리로 실행할 수 있으므로,
전적으로 내부 데이터 엔지니어에 의존하지 않고도 업무를 진행할 수 있습니다.
이로 인해 조직 전체에서 데이터 활용의 민주화(Democratization)가 실현되며,
각 부서가 스스로 데이터를 기반으로 전략을 수립하고 실행하는 능력을 갖추게 됩니다.
결과적으로, 실시간성과 실행력을 갖춘 데이터 파이프라인의 구성과 함께,
모든 부서에서 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있는 기반이 마련됩니다.
데이터 처리가 간단해지고 업무 효율화에 기여한다
보통 데이터 웨어하우스(DWH)만을 기반으로 데이터 분석을 진행할 경우,
마스터 데이터를 직접 수정하거나 가공해서는 안 됩니다.
DWH는 조직 전체의 신뢰 기반 원본 데이터를 보관하는 저장소이기 때문에,
불필요한 수정이 발생하면 데이터 거버넌스 체계가 무너질 위험이 있습니다.
하지만 데이터 마트를 활용하면, 이러한 문제를 걱정하지 않아도 됩니다.
데이터 마트는 DWH에서 추출된 분석용 사본 데이터를 사용하기 때문에,
마스터 데이터에 영향을 주지 않고 자유롭게 수정, 변환, 정제 작업을 수행할 수 있습니다.
예를 들어, 분석에 앞서:
- 일일 데이터를 월간 데이터로 집계하거나
- 데이터 정렬 및 필터링,
- 특정 지표를 기준으로 파생 변수 생성 등도 데이터 마트 내에서 안전하게 처리할 수 있습니다.
게다가, 만약 분석 과정에서 의도하지 않은 작업으로 데이터가 손실되더라도,
데이터 웨어하우스의 마스터 데이터를 통해 언제든지 복구할 수 있습니다.
이러한 구조는 분석 시도를 반복하거나, 다른 가정으로 재분석을 진행할 때에도 매우 유용합니다.
결과적으로, 데이터 마트를 중심으로 한 데이터 파이프라인을 구성하면
신뢰성과 유연성을 모두 확보한 분석 환경을 구축할 수 있습니다.
저렴하고 구현 시간이 빠름
데이터 마트는 일반적으로 기존의 데이터 웨어하우스(DWH) 시스템 위에 구축되는 구조로 설계됩니다.
따라서 이미 Google BigQuery, Amazon Redshift 등의 클라우드 기반 데이터 웨어하우스 플랫폼을 도입한 기업이라면,
데이터 마트를 구축하기 위해 별도의 인프라나 서비스를 추가로 준비할 필요는 없습니다.
분석 목적에 맞는 경량화된 데이터셋을 추출하여 마트를 구성하고,
즉시 데이터 분석 작업에 착수할 수 있기 때문에 빠른 데이터 활용과 실무 적용이 가능합니다.
또한 Google BigQuery나 Redshift 등 주요 DWH 서비스는 대부분 사용량 기반 과금 모델을 채택하고 있습니다.
이는 기본 요금에 더해 분석 시 실제로 사용된 데이터 처리량에 따라 과금되는 방식이기 때문에,
데이터 마트를 도입하더라도 추가로 발생하는 비용은 매우 제한적이며,
비용 효율적인 데이터 분석 체계 구축이 가능합니다.
특히, 전체 DWH 데이터를 그대로 분석하는 것보다,
마트를 통해 필요한 데이터만을 선별하여 분석하는 방식은
쿼리 비용 절감과 데이터 파이프라인 경량화 측면에서도 매우 유리합니다.
데이터 마트를 도입하는데 단점 2가지
데이터 마트는 도입이 용이하고, 단순한 데이터 추출은 데이터 엔지니어 없이도 사용할 수 있습니다.
하지만 앞서 말씀드린 매력적인 장점이 있는 반면, 데이터 마트를 도입하면서 발생할 수 있는 단점도 존재합니다. 이번 장에서는 2가지 단점을 소개합니다.
두 가지 단점은 모두 사용자 측에서 이를 올바르게 인식하고 운영함으로써, 자사의 사업에 큰 효과를 가져올 수 있습니다.
데이터셋 및 테이블 관리가 복잡해짐
앞서 언급한 것처럼, 데이터 마트는 복잡한 데이터 엔지니어링 지식 없이도 활용 가능하다는 점에서
비즈니스 사용자에게도 친숙한 데이터 분석 도구로 자리 잡고 있습니다.
그러나 실제 운영 환경에서는 몇 가지 주의사항이 존재합니다.
예를 들어, 데이터 웨어하우스(DWH) 내부에는 분석 목적에 따라 생성된 수많은 테이블이 존재하며,
이 중 일부는 명확한 설명 없이 생성된 임시 테이블일 수도 있습니다.
이러한 테이블이 삭제되지 않고 계속 쌓이게 되면, 관리 복잡도는 물론, 쿼리 성능 저하와 비용 증가의 원인이 될 수 있습니다.
또한, 분석을 위해 마스터 데이터 웨어하우스 전체를 그대로 복제하여 마트로 활용하는 경우,
불필요하게 **대규모 데이터 처리 비용(예: 쿼리 비용, 저장소 비용)**이 지속적으로 발생할 수 있습니다.
이는 특히 사용량 기반 과금 체계를 적용하는 클라우드형 데이터 플랫폼에서 큰 부담이 될 수 있습니다.
따라서 데이터 마트 운영 시에는 다음과 같은 데이터 거버넌스 원칙을 사전에 수립하는 것이 중요합니다:
- 마스터 데이터베이스를 명확히 정의하고, 불필요한 중복을 최소화한다
- 한 번 사용한 데이터 마트는 용도가 끝나면 삭제하거나 보관 기준을 정한다
- 생성된 분석용 테이블에는 메타데이터와 설명을 함께 등록하여 누구나 이해할 수 있게 한다
- 정기적으로 데이터 정리 및 유지보수 프로세스를 점검한다
이러한 운영 규칙은 데이터 플랫폼의 효율적인 사용뿐 아니라,
분석 품질 유지, 비용 절감, 그리고 조직 내 데이터 거버넌스 체계 강화에도 기여하게 됩니다.
다각적인 분석이 어려워 새로운 인사이트를 얻기 힘듦
미국 월마트가 매출 분석을 통해 맥주와 기저귀의 구매 간 상관 관계를 발견한 사례는
데이터 분석의 세계에서 매우 유명한 인사이트 사례입니다.
이 두 제품을 매장 내에 가까이 배치함으로써 매출을 증가시킨 전략은
단순히 하나의 제품군 데이터만 분석했다면 도출되지 못했을 것입니다.
이 사례는 데이터 마트를 활용할 때도 동일하게 적용됩니다.
필요한 데이터만 추출했다고 해서, 항상 의미 있는 결과를 도출할 수 있는 것은 아닙니다.
때로는 제한된 범위 내에서의 분석이 인사이트를 가로막는 요소가 되기도 합니다.
이를 극복하기 위해서는 다음과 같은 접근이 필요합니다:
- 추출하는 데이터의 범위를 더 넓게 설정하거나
- 외부 서비스의 데이터와 내부 데이터를 결합하여 하이브리드형 데이터 마트를 구성해 보는 것입니다
예를 들어, 자사 내부 DWH 데이터에 SNS 데이터, 웹 로그, 마케팅 자동화 툴의 데이터 등을 결합하여
보다 폭넓은 관점에서 데이터 통합 분석을 진행할 수 있습니다.
다만, 이러한 하이브리드 데이터 마트를 설계하고 운영하기 위해서는
기존처럼 간단한 SQL 쿼리만으로는 부족하며,
데이터 엔지니어링 지식과 경험이 함께 요구됩니다.
따라서 일상적으로 복잡한 분석을 진행하지 않는 조직이라면,
필요 시 벤더의 유료 분석 지원 서비스를 요청하거나,
전문 분석 인력의 도움을 받는 방식도 매우 실용적인 선택이 될 수 있습니다.
이러한 접근을 통해, 단순한 데이터 추출에 머무르지 않고
실질적인 데이터 인사이트와 전략적 판단의 기반을 마련할 수 있게 됩니다.
마무리
본 글에서는 데이터 마트의 개요, 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크와의 차이점,
그리고 데이터 마트의 장점과 운영 시 주의사항에 대해 소개해 드렸습니다.
오늘날 기업의 데이터 분석 환경은 빠르게 복잡해지고 있으며,
부서나 팀을 불문하고 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 데이터 마트의 도입이 필수적인 요소가 되고 있습니다.
물론 복잡한 분석을 진행할 경우, 때로는 데이터 엔지니어의 지원이 필요할 수 있습니다.
하지만 데이터 마트는 그 이상의 유연성과 확장성, 그리고 운영 효율성을 제공하여,
그 모든 수고를 보완하고도 남는 가치를 갖고 있습니다.
여러분의 기업에서 데이터 분석 기반을 강화하고자 한다면, 데이터 마트 도입을 적극적으로 고려해 보시길 권장드립니다.
저희가 제공하는 **ETL 도구 TROCCO®**는
데이터 웨어하우스를 별도로 조작하지 않고도,
TROCCO®의 UI 상에서 간단한 설정만으로 데이터 마트를 생성할 수 있는 기능을 제공합니다.
또한, TROCCO®의 워크플로(Workflow) 기능을 활용하면
신규 데이터 수집 → 데이터 통합 → 마트 생성까지의 데이터 파이프라인 전체를 자동화할 수 있습니다.
복잡한 스크립트 없이도 정기적인 분석 환경을 손쉽게 구축하고 운영할 수 있어,
데이터 활용의 일상화와 효율성 향상을 동시에 기대하실 수 있습니다.
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