Obwohl 37 % der Unternehmen zentrale Data Warehouses einsetzen, besteht eine erhebliche Lücke zwischen der Implementierung und der effektiven Verwaltung der wachsenden Datenmengen. Herkömmliche Datenmodellierungstechniken haben oft Probleme mit den sich verändernden Geschäftsanforderungen und der Datenintegration. Doch was wäre, wenn es eine Möglichkeit gäbe, ein Data Warehouse zu entwerfen, das flexibel, skalierbar und zukunftssicher ist? 

Data Vault ist ein innovativer Ansatz für die Datenmodellierung, der sich immer mehr durchsetzt, da er komplexe Datenumgebungen bewältigen kann. Wenn Sie die Vorteile von Data Vault kennen, werden Sie verstehen, wie sie die perfekte Lösung für Ihr Unternehmen sein können.

Was ist ein Data Vault? 

Data Vault ist eine Methode zur Datenmodellierung, die in den 1990er Jahren von Dan Linstedt entwickelt wurde. Sie wurde für den Aufbau flexibler Data Warehouses entwickelt, die heterogene Daten aus verschiedenen Quellen unter Wahrung der Datenintegrität verarbeiten. Es eignet sich hervorragend für die langfristige Speicherung historischer Daten und lässt sich problemlos an neue Datenquellen und Geschäftsanforderungen anpassen.

Data Warehousing wächst rapide und ist entscheidend für Geschäftsentscheidungen und Datenoptimierungen – lesen Sie in unserem Artikel mehr darüber, wie führende Unternehmen diesen Sektor vorantreiben.

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3 Typen von Data-Vault-Modellierungseinheiten

Die Hauptstärke eines Data Vault-Modells liegt in seinen drei grundlegenden Entitätstypen: Hubs, Links und Satelliten. Jeder dieser Typen spielt eine bestimmte Rolle bei der Speicherung und Organisation von Daten. Lassen Sie uns diese im Detail besprechen:

1. Hubs (Knotenpunkte)

Hubs sind die zentrale Säule Ihres Data Vaults, die die eindeutigen Geschäftsschlüssel (z. B. Kunden-ID, Bestell-ID) und die zugehörigen Metadaten erfassen. Sie sind die zentralen Bezugspunkte für die Verknüpfung anderer Tabellen (z. B. Satelliten und Links), um die Konsistenz und Integrität des gesamten Data Warehouse zu gewährleisten.

Hubs enthalten in der Regel langsam wechselnde Dimensionen (SCDs). Das bedeutet, dass ihre Kernattribute, wie z. B. Kunden-ID oder Produktcode, im Laufe der Zeit relativ stabil bleiben. Das Modell ermöglicht jedoch das Hinzufügen neuer beschreibender Attribute zu einem Hub, wenn sich die Geschäftsanforderungen weiterentwickeln.

2. Links (Verknüpfungen)

Links dienen als Brücken zwischen den Hubs in Ihrem Data Vault. Sie stellen Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten her und ermöglichen es Ihnen, deren Interaktion und den Datenfluss in Ihrem System zu verstehen.  

Eine Verknüpfungstabelle könnte zum Beispiel den Kunden-Hub mit dem Produkt-Hub verbinden und zeigen, welche Produkte jeder Kunde gekauft hat. Die Links enthalten Fremdschlüssel, die auf die Primärschlüssel der verbundenen Hubs verweisen.

3. Satellites (Satelliten)

Satelliten speichern beschreibende Attribute und Kontext für Hubs und Links. Im Gegensatz zu Hubs sind Satelliten sehr flüchtig und können sich häufig ändern, wenn neue Daten eintreffen. Sie enthalten die grundlegenden Details über Ihre Geschäftsprozesse, wie z. B. Transaktionsdaten, Bestellmengen oder Sensormesswerte. 

Satelliten enthalten in der Regel Fremdschlüssel, die auf den entsprechenden Hub oder Link verweisen, sowie beschreibende Attribute für die enthaltenen Daten.

Unterschiede zwischen Data Vault 1.0 und Data Vault 2.0

Die ursprüngliche Data Vault-Methodik, die oft als Data Vault 1.0 bezeichnet wird, bildete eine solide Grundlage für den Aufbau flexibler und skalierbarer Data Warehouses. Da die Datenökosysteme jedoch immer komplexer wurden und die Datenmengen explodierten, wurde eine verbesserte Version entwickelt: Data Vault 2.0. Obwohl beide Versionen die gleichen Grundprinzipien haben, bietet Data Vault 2.0 wichtige Verbesserungen für die Bewältigung moderner Datenanforderungen.

Hier finden Sie eine detaillierte Tabelle, in der die Gemeinsamkeiten und Unterschiede der beiden Versionen verglichen werden:

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Unterschiede zwischen Data Vault und Data Mesh

Data Vault und Data Mesh sind im Bereich der Datenverwaltung auf dem Vormarsch, aber sie befassen sich mit unterschiedlichen Aspekten der Datenarchitektur. Im Folgenden finden Sie eine Aufschlüsselung der wichtigsten Unterschiede und wie sie sich gegenseitig ergänzen können.

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Vorteile eines Data Vault

Da die Datenmengen wachsen, muss ein Data Warehouse mehr sein als nur ein statischer Speicherort. Data Vault bietet einen überzeugenden Ansatz, bei dem Flexibilität, Skalierbarkeit und die Fähigkeit, mit Veränderungen umzugehen, im Vordergrund stehen. Im Folgenden finden Sie einige der wichtigsten Vorteile, die ein Data Vault-Modell für Ihr Data Warehouse bietet:

Agilität und Anpassungsfähigkeit

Der größte Vorteil eines Data Vault ist die Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Datenquellen und Geschäftsanforderungen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenmodellen, die starr werden können und erhebliche Nacharbeiten erfordern, wenn neue Daten eingeführt werden, ermöglicht das nichtflüchtige Design des Data Vault die reibungslose Integration neuer Datenquellen, ohne die bestehende Struktur zu verändern. Dies macht ihn ideal für Unternehmen mit sich entwickelnden Datenökosystemen oder solchen, die ein zukünftiges Wachstum erwarten.

Vereinfachte Datenintegration

Die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen kann eine komplexe Herausforderung sein. Der Data Vault konzentriert sich auf die Aufbewahrung historischer Daten und stellt sicher, dass alle eingehenden Daten genau so erfasst werden, wie sie eingegangen sind. Dadurch entfällt die Notwendigkeit einer komplexen Datentransformation im Vorfeld, was den Integrationsprozess vereinfacht und das Fehlerrisiko verringert.

Verbesserte Datenverknüpfung und Prüfbarkeit

Mit einem Data Vault lässt sich die Herkunft aller Daten eindeutig nachweisen. Sie können ihren Ursprung und alle Umwandlungen, die sie durchlaufen haben, leicht nachvollziehen. Dies ist entscheidend für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die Gewährleistung der Datenqualität. Darüber hinaus ermöglicht die Historie des Data Vault den Rückblick auf vergangene Datenpunkte, was für Trendanalysen und forensische Untersuchungen von großem Nutzen sein kann.

Skalierbarkeit und Leistung

Ein Data Vault ist darauf ausgelegt, große und wachsende Datenmengen zu verarbeiten. Durch die Verwendung von Hash-Schlüsseln in Data Vault 2.0 wird die Abfrageleistung verbessert und die parallele Verarbeitung vereinfacht, so dass es sich effizient für die Verwaltung großer Datenmengen eignet. Darüber hinaus ermöglicht das modulare Design eine einfache Erweiterung, wenn der Datenspeicherbedarf steigt.

Geringere Entwicklungszeit und -kosten

Der standardisierte Ansatz des Data Vault und der Fokus auf Einfachheit können zu schnelleren Entwicklungszeiten für Ihr Data Warehouse führen. Der modulare Aufbau ermöglicht die parallele Entwicklung verschiedener Datendomänen, was den Prozess weiter beschleunigt. Darüber hinaus können Data Vaults dazu beitragen, die Gesamtkosten für die Datenverwaltung zu senken, indem sie die Datenintegration vereinfachen und den Bedarf an komplexen Transformationen verringern.

Data Governance ermöglicht funktionierende Rahmenbedingungen und Standards für die Verwaltung, Zugriffskontrolle und Nutzung von großen Datenmengen, um das Potenzial von Datenanalysen optimal zu nutzen.

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Herausforderungen und Überlegungen

Data Vaults bieten verschiedene Vorteile für Unternehmen, aber es gibt auch einige Herausforderungen und Überlegungen, die mit ihnen verbunden sind:

• Anfangsinvestitionen: Die Implementierung eines Data Vault-Modells kann Anfangsinvestitionen in Schulungen und möglicherweise neue Datenverwaltungstools erfordern. Dies kann für Unternehmen mit begrenzten Budgets oder Ressourcen eine Herausforderung darstellen, da Vorlaufkosten und Zeit für die Schulung der Mitarbeiter erforderlich sind.
• Komplexität des Designs: Während die Kernkonzepte von Data Vaults relativ leicht zu verstehen sind, erfordert die Entwicklung eines komplexen Data Vault-Modells Fachwissen über bewährte Datenmodellierungsverfahren. Ein Mangel an internem Fachwissen kann zu Ineffizienzen oder einer suboptimalen Data Vault-Implementierung führen.
• Sicherstellung der Datenqualität: Der Data Vault eignet sich hervorragend zur Erfassung aller eingehenden Daten, aber er bereinigt oder transformiert sie nicht. Die Implementierung von Datenqualitätsprüfungen und -prozessen ist nach wie vor entscheidend.

Warum sollten Unternehmen Data Vault verwenden?

Trotz dieser Überlegungen bietet Data Vault Unternehmen, die ein zukunftssicheres Data Warehouse aufbauen wollen, bemerkenswerte Vorteile. Aufgrund seiner Flexibilität, der Konzentration auf Data Governance und der effizienten Handhabung großer Datenmengen eignet er sich für Unternehmen in verschiedenen Branchen. 

Ein Data Vault ist ein überzeugender Ansatz, den Sie in Betracht ziehen sollten, wenn Ihr Unternehmen:  

• Probleme mit der Integration von Daten aus verschiedenen Quellen hat
• einen sich entwickelnden Datenbedarf antizipiert
• eine skalierbare und überprüfbare Datengrundlage benötigt

Data Vault bietet einen leistungsstarken und anpassungsfähigen Ansatz für das Data Warehousing in Ihrem Unternehmen. Aufgrund seiner Kernprinzipien der Aufbewahrung historischer Daten, des nichtflüchtigen Designs und der Konzentration auf die Integration eignet sich Data Vault hervorragend für Unternehmen, die mit sich entwickelnden Datenquellen, komplexen Datenökosystemen und dem Bedarf an Skalierbarkeit konfrontiert sind. Wenn Sie die Vorteile von Data Vault nutzen, können Sie ein Data Warehouse aufbauen, das flexibel und prüfbar ist und datengesteuerte Entscheidungen in Ihrem Unternehmen ermöglicht.