Es ist nur eine Anpassung im Information Mart Layer notwendig, um Daten aus beiden Satelliten (wenn gefordert) konsolidiert zur Verfügung zu stellen. Data Vault Vergleich mit anderen DWH Design Ansätzen Für den Vergleich von Data Vault mit Inmon (3NF) und Kimball verweisen wir auf ein Blog Artikel von Roelant Vos (Quelle:): Vergleich von Data Vault mit klassischen Data Warehouse Architekturen Zusammenfassung Diese Artikel gibt Ihnen einen ersten Einblick in das Thema Data Vault. In Zukunft gehen wir auf weitere Teilaspekte im Detail ein. Haben Sie Fragen oder Anmerkungen zum Blogartikel? Dann teilen Sie es uns gerne in den Kommentaren mit.
Data Vault Modellierung Beispiel Von
Mit Data Vault wurde von Dan Linstedt eine neue Modellierungsform entwickelt, die diesen Anforderungen in konzeptioneller und methodischer Sicht gerecht wird. Ein neuer Ansatz, der für Datenmodellierung bei DWHs empfehlenswert ist. Data Vault Modellierung ist ein detailorientierter, historisch aufgebauter und eindeutiger verbundener Satz von normalisierten Tabellen, die ein oder mehrere funktionelle Gebiete (Themen) des Geschäfts abdecken. Es ist eine hybride Annäherung, welche die besten Eigenschaften der 3. Normalform und des Starschemas vereint. Das Design ist flexibel, skalierbar, konsistent und an die Bedürfnisse der Unternehmen anpassbar. Es ist ein Datenmodell, das spezifisch aufgebaut wird, um den Bedarf von heutigen Unternehmens-Data-Warehouse-Systemen zu decken. Beispiel 1: Ausgangslage: Ein großer Sozialversicherungsanbieter stellt sein führendes operatives System um. Das Data Warehouse muss deswegen neu konzipiert, entworfen und realisiert werden. Diverse Nachbarsysteme müssen integriert werden.
Data Vault Modellierung Beispiel 1
In automatisierten Data Warehouses funktioniert dagegen auch ein sehr komplexer Data Vault bereits nach kurzer Zeit. Fazit
Immer mehr Unternehmen verstehen mittlerweile, welche Bedeutung Daten sowie deren Visualisierung und Nutzung für die Entscheidungsfindung haben. Wenn es um flexible und zeitkritische Business-Anforderungen geht, stoßen klassische Data Warehouse-Lösungen schnell an ihre Grenzen. Mit einer Data Warehouse Automatisierung können Firmen hingegen erhebliche Zeit- und Kosteinsparungen realisieren und erreichen gleichzeitig eine höhere Flexibilität, Aktualität und Qualität ihrer Daten.
Data Vault Modellierung Beispiel 2018
Für mich ist der Grad an Stabilität eines geplanten Data Warehouses entscheidend. Inwiefern werden die Quellen als auch die Anforderungen stabil bleiben oder ist mit diversen Erweiterungen und Änderungen zu rechnen? Sofern diese Frage nicht beantwortet werden können oder die Antwort nicht belastbar genug ist, empfehle ich den Einsatz eines Data Vaults, um ein wenig Ruhe in die Strukturen zu bekommen. In Abgrenzung zu klassischen DWH Modellierungen liefert das Data Vault Konzept auch Muster für die Bewirtschaftung mit. Unter anderem ist die Wiederholbarkeit von Bewirtschaftungsjobs möglich ohne sich mit der Herausforderung von möglichen Dubletten beschäftigen zu müssen. Wer sich schon länger mit DWH Umgebungen beschäftigt, weiß diese Eigenschaft durchaus schätzen zu lernen. Wenn wir kurz noch gedanklich in der SQL Server Welt bleiben, stellen sich natürlich Fragen, wie denn nun ein Data Vault zum Beispiel mittels der Analysis Services genutzt werden können. Diese erwarten ja einen klassischen Stern als Quelle.
Nur hier sind inhaltliche Veränderungen, auch weiche Geschäftsregeln genannt, erlaubt. Die Data Mart stellt das Fachbereichsmodell im Business Vault als leicht abfragbares Star Schema bzw. als Cube zur Verfügung. Die Datenmodellierung erfolgt hier meist dimensional im Stil von Ralph Kimball. Business Intelligence ( BI) & Analytics bezeichnet die Analysetools und Dashboards, die zur Auswertung und Anzeige der Informationen eingesetzt werden. Data Vault ist technologieunabhängig. Die Methode funktioniert mit relationalen und Big Data Technologien. Eine persistierte Stage bzw. ein Data Lake ist oft die Basis für die oberen DWH Layer. Das Featureset für Machine Learning und KI Algorithmen kann sowohl aus Rohdaten als auch aus Businessdaten erzeugt werden. Die Ergebnisse werden einfach als Satellit wieder zurückgeschrieben. Bei Streaming Anwendungen wird direkt in den Raw Vault geschrieben.
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