Daten-automatisierung für Data Vault Modellierung

Eine Übersicht darüber, ob die Data-Vault-Modellierung ein geeigneter Ansatz für Ihr analytisches Datenprojekt ist.

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Einführung

Was ist Data-Vault-Modellierung?

Immer mehr Organisationen erwägen die Implementierung von Data Vault in ihrer neuen analytischen Datenlösung im Rahmen der Modernisierung ihrer BI-Systeme. Aber funktioniert das auch für Ihre Organisation?

Die Data-Vault-Modellierung ist eine Datenbankmodellierungsmethode, die speziell für analytische Datenlösungen mit einer hohen Anzahl struktureller Änderungen entwickelt wurde. Das grundlegende Konzept von Data Vault besteht darin, Informationen so aufzuteilen, dass eine einfache Integration und Historisierung der Daten ermöglicht wird. Darüber hinaus kann das Modell ohne Migration der vorhandenen Tabellen erweitert werden. Mit diesen drei Arten von Tabellen – Hubs, Links und Satellites – können umfassende und erweiterbare Datenmodelle erstellt werden.
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Data Vault wird in der Regel für die Modellierung des Cores von analytischen Datenlösungen mit vielen verschiedenen Quellsystemen verwendet. BI-Benutzer greifen nicht direkt auf die Data-Vault-Tabellen zu, sondern führen ihre Abfragen und Berichte auf dimensionalen Data Marts aus, die aus der Data-Vault-Schicht geladen werden.

Use cases

Wann verwende ich Data Vault?

Der Data-Vault-Ansatz ist für die folgenden Szenarien geeignet:

Agile analytische Datenprojekte
Agile Softwareprojekte haben in der Regel kurze Entwicklungszyklen mit sich schnell ändernden Anforderungen und häufigen Erweiterungen des Datenmodells.
Analytische Datenlösungen mit mehreren Datenquellen
Reporting basierend auf Informationen aus verschiedenen Quellsystemen ist nur möglich, wenn die Daten zuvor integriert wurden.
Groß angelegte analytische Datenprojekte
Data Vault ist besonders geeignet für unternehmensweite analytische Datenlösungen mit hoher Komplexität und Daten aus verschiedenen Geschäftsbereichen.

Datenmodellierung mit biGENIUS-X

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Vorteile

Warum sollte ich Data Vault verwenden?

Der Data-Vault-Ansatz bietet verschiedene Vorteile, die für Ihre Organisation von Nutzen sein könnten.

Integration von Daten aus verschiedenen Quellsystemen

Die Quelldaten werden unter Verwendung gemeinsamer Geschäftsschlüssel integriert und in Hubs gespeichert. Die erforderlichen Geschäftsattribute werden in separaten Satelliten pro Quellsystem gespeichert. Dadurch wird die Kombination von Informationen für weitere Berichte erleichtert.

Paralleles Laden von Daten aus verschiedenen Quellsystemen

Mit Data Vault gibt es keine vordefinierte Lade-Reihenfolge. Das bedeutet, Datenquellen können unabhängig voneinander in den Data Vault geladen werden.

Vollständige Historisierung aller Attribute

Die Versionierung aller Attribute in den Satelliten ermöglicht es Ihnen, alle in der Vergangenheit vorgenommenen Änderungen nachzuverfolgen und Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt extrahieren zu können.

Leichte Erweiterbarkeit der Datenmodelle

Zusätzliche Entitäten oder Attribute, die für neue Anforderungen verwendet werden, werden als neue Tabellen in Data Vault implementiert. Bestehende Tabellen werden in der Regel nicht geändert. Auf diese Weise wird Datenmigration vermieden.

Einfache und einheitliche ETL-Prozesse

Das Laden von Hubs, Links und Satelliten erfolgt nach einheitlichen Regeln, die immer auf die gleiche Weise konstruiert sind.

biGENIUS-X Features

Siehe Beispiel-Demo

Warum biGENIUS?

Hauptvorteile der Datenautomatisierung für die Data-Vault-Modellierung

Profitieren Sie von fortgeschrittener Datenautomatisierung, um die Nachteile des Data-Vault-Modellierungsansatzes zu minimieren.

Reduzierung der Entwicklungsaufwände

Die Anzahl der ETL-Prozesse steigt mit einer hohen Anzahl von Tabellen (Hubs, Links und Satelliten), die aus einer hohen Anzahl von Modellerweiterungen und Datenmodellen generiert werden. Smarte Datenautomatisierung kann dazu beitragen, diesen Prozess zu beschleunigen.

Konsistente Verwendung von Konventionen

Intelligente Datenautomatisierung hilft Ihnen dabei, die richtigen Beziehungen in Data Vault zu verwenden, um ungeeignete Beziehungen zu vermeiden, die die Integration verschiedener Quellen erschweren und die Komplexität beim Laden von Datenmarts erhöhen könnten.

Zuverlässige Designmuster

Smarte Datenautomatisierung hilft Ihnen bei konsistenten Designmustern, sodass Ihr Entwicklungsteam sich keine Gedanken über die ETL-Prozesse für verschiedene Objekte machen muss.

Höhere Effizienz bedeutet geringere Kosten

Durch die Verwendung von intelligenter Datenautomatisierung und der dadurch erzielten Zeitersparnis von bis zu 80% können Sie und Ihr Team Ihre Ressourcen auf die Verbesserung anderer Aspekte Ihres Unternehmens konzentrieren.

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