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Data Vault als Modellierungsansatz von Data Warehouse

Profitieren Sie von Data Vault als Modellierungstechnik für Data Warehouses, das für ein schnelles Verständnis der Daten, mehr Flexibilität, Historisierung und parallele Datenladeprozesse sorgt.
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Herausforderungen klassischer Data Warehouses

Im Data Warehouse-Umfeld gibt es zwei bekannte Modellierungsansätze nach Kimball und Inmon, die seit unzähligen Jahren verwendet werden, wenn es um die Speicherung von Daten geht. Diese müssen sich jedoch immer mehr den wachsenden Herausforderungen stellen:

Neue Anforderungen

Anforderungen an Technologien, Konzepten und Best Practices im Arbeitsumfeld haben sich stetig weiterentwickelt.

Größere Datenmengen

Oftmals stellen größere Datenmengen und die geforderte Flexibilität an die heutigen Systeme große Probleme für diese Ansätze dar.

Wachsende IT-Kosten

Einer der wesentlichen Vorteile dieses Modellierungsansatzes liegt in der Flexibilität gegenüber Änderungen, was sich natürlich auch bei den Kosten bemerkbar macht.

Es ist daher fraglich, ob diese Ansätze bei allen modernen Fragestellungen und Anforderungen der heutigen Zeit noch angemessen sind. Aus dieser Überlegung heraus entstand der Data Vault-Modellierungsansatz.

Was ist Data Vault?

Data Vault ist eine Modellierungstechnik, die insbesondere für agile Data Warehouses geeignet ist. Sie bietet eine hohe Flexibilität bei Erweiterungen, eine vollständige Historisierung der Daten und erlaubt eine Parallelisierung der Datenladeprozesse.

Dieser hybride Ansatz vereint alle Vorteile der dritten Normalform mit dem Sternschema. Gerade in der heutigen Zeit müssen Unternehmen in immer kürzeren Zyklen ihre Geschäfte transformieren und diese Transformationen im Data Warehouse abbilden. Data Vault unterstützt genau diese Anforderungen, ohne die Komplexität des Data Warehouses im Laufe der Zeit wesentlich zu erhöhen. Anders als bei Kimball und Inmon entfallen dadurch die immer stärker wachsenden IT Kosten für die umfangreichen Implementierungs- und Testzyklen sowie eine lange Liste von möglichen Abhängigkeiten.

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Vorgehensweise bei Data Vault

Die Datenintegrationsarchitektur des Data Vault-Ansatzes verfügt über robuste Standards und Definitionsmethoden, die Informationen zusammenführen, um sie sinnvoll zu nutzen. Das Modell besteht aus drei grundlegenden Tabellentypen:

Schaubild zur Veranschaulichung der Datenintegrationsarchitektur des Data Vault Ansatzes

  • Hub (blau)
    Enthält eine Liste eindeutiger Geschäftsschlüssel, wie z.B. Kundennummern

  • Link (orange)
    Stellt Beziehungen zwischen den Geschäftsschlüsseln her. Links werden häufig verwendet, um Änderungen in der Datengranularität zu behandeln und die Auswirkungen des Hinzufügens eines neuen Geschäftsschlüssels zu einem verknüpften Hub zu reduzieren.

  • Satellit (türkis)
    Enthält beschreibende Attribute, die sich im Laufe der Zeit ändern können. Wo Hubs und Links die Struktur des Datenmodells bilden, enthalten die Satelliten zeitliche und beschreibende Attribute einschließlich Metadaten, die sie mit ihrem übergeordneten Hub oder den Link-Tabellen verknüpfen. 

Vorteile von Data Vault

Auf Grund der Struktur und den definierten Standards ergeben sich viele Vorteile für den Data Vault-Ansatz:

  • Massive Reduzierung von Entwicklungszeit bei der Implementierung von Business-Anforderungen
  • Früherer Return of Investment (ROI)
  • Skalierbares Data Warehouse
  • Nachvollziehbarkeit aller Daten bis zum Quellsystem
  • Near-Real-Time Beladung (neben klassischem Batch Lauf)
  • Big Data Processing (>Terabytes)
  • Iterative, agile Entwicklungszyklen mit inkrementellem Ausbau des DWHs
  • Wenige, automatisierbare ETL Patterns

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