Datavault Builder Consulting
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Data Vault Glossar
Data Vault ist eine Modellierungstechnik für Data Warehouses, welche insbesondere für agile Data Warehouses geeignet ist. Es handelt es sich um einen hybriden Modellierungsansatz, welcher die relationale Modellierung in der dritten Normalform mit dem Sternschema verknüpft. Durch die Art der Modellierung sind spätere Anpassungen und Erweiterungen aufgrund von organisatorischen Veränderungen im Unternehmen oder veränderter Informationsbedürfnisse sehr flexibel möglich.
Um die Modellierungstechnik Data Vault einzusetzen, ist eine relationale Datenbank erforderlich, wie beispielsweise der Microsoft SQL-Server. Darin werden die Daten aus den Quellsystemen konsistent gespeichert und beispielsweise für Business Intelligence-Anwendungen bereitgestellt.
Data Vault besteht im Wesentlichen aus folgenden Ebenen:
Raw Vault-Ebene: Speicherung und Historisierung der Rohdaten
Business Vault-Ebene: Enthält harmonisierte und transformierte Daten auf Basis von Geschäftsregeln.
Data Mart-Ebene: Stellt Informationen für Analyse und Berichtswesen zur Verfügung
Unter Data Vault versteht man lediglich die Modellierungstechnik. Data Vault 2.0 umfasst ein Paket aus Modellierungs-, Architektur- und Methodologieansätzen.
Die Data Vault-Modellierung besteht im Wesentlichen aus folgenden Kategorien:
Hub: Speicherung der eindeutigen Business Keys, die Geschäftsobjekte identifizieren, z.B. Kunden- oder Vertragsnummer.
Link: Verbindungen zwischen Hubs bzw. den Geschäftsobjekten; es kann sich beispielsweise um hierarchische Beziehungen, Geschäftsvorgänge oder Indentitätsbeziehungen handeln. Links unterstützen immer many-to-many-Beziehungen, unabhängig davon, ob diese verwendet werden.
Satellit: Speicherung aller deskriptiven Informationen / Attribute zu einem Hub oder einem Link.
Durch die Aufteilung der Informationen in Hubs, Links und Satelliten werden in einer Data Vault-Modellierung neue Informationen immer über neue Tabellen hinzugefügt. Hierdurch kann die Anzahl der Tabellen eines Data Vault-Modells schnell anwachsen. Ein erfahrener Berater sollte daher besonders zu Beginn einer Data Vault-Modellierung hinzugezogen werden.
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