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Vorteile von Data Vault Data Vault bietet viele positive Aspekte für das Unternehmen. Diese stelle ich Ihnen kurz vor. Vorteile für das Business Data Warehousing ist kein IT Selbstzweck. Ziel ist vielmehr die maximale Unterstützung des Unternehmens mit der Bereitstellung aller notwendigen und integrierten Daten für Analysen und Berichtswesen. Was bedeutet das für Unternehmen konkret: Verwaltung und Einhaltung von Compliance Anforderungen (Basel, BCBS 239) Aufdeckung von Geschäftsproblemen, die vorher nicht sichtbar waren Massive Reduzierung von Entwicklungszeit bei der Implementierung von Business Anforderungen Frühere Return of Investment (ROI) Skalierbares Data Warehouse Nachvollziehbarkeit aller Daten bis zum Quellsystem Technische Vorteile Data Vault hat auch in technischer Hinsicht einige positive Aspekte zu bieten. Dabei handelt es sich um: Near-Real-Time Beladung (neben klassischen Batch Lauf) Big Data Processing (>Terabytes) Nahtlose Integration von NoSQL/unstrukturierten Daten Iterative, agile Entwicklungszyklen mit inkrementellen Ausbau des DWHs Wenige, automatisierbare ETL Patterns Data Vault Architektur Data Vault verfolgt mit der Top-Down-Architektur und der Bottom-Up-Implementierung einen hybriden Ansatz.
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.
In Data-Warehouse-Systemen sind für anfrageorientierte Schichten (Data Marts) multidimensionale Modellierungsmethoden State-of-the-Art. Bei den vorgelagerten Integrationsschichten (Core Warehouse, Enterprise Data Warehouse) kommen hingegen klassische Modellierungsmethoden (ER-Modellierung, Normalisierung) zum Einsatz, die ursprünglich für transaktionsorientierte Systeme entwickelt wurden. Diese Kern-Technologien und Standard-Vorgehensweisen sind langjährig erprobt und haben sich in der Praxis bewährt. Auf der anderen Seite sind aktuelle Anforderungen hinsichtlich kürzerer Aktualisierungsintervalle, höherer Ladeperformance bei wachsender Datenmenge und gleichzeitig agiler Adaptierbarkeit mit den traditionellen Methoden oft nicht mehr effizient umsetzbar. Hier müssen neben neuen technologischen Pfaden (z. B. In-Memory-Datenbanken, Big-Data-Technologie) auch konzeptionell und methodisch neue Wege beschritten werden. Ein Lösungsansatz zur Optimierung eines Core Warehouse ist die von Dan Linstedt entwickelte Modellierungsmethode Data Vault, die seit vielen Jahren erprobt ist und zunehmend auch im deutschsprachigen Raum Verwendung findet.
In Business-Intelligence-Systemen fragen Benutzer-Tools (von der Softwareindustrie hergestellt oder intern entwickelt) sogenannte " dimensionale " Datenmodelle ab, die aus anderen Modellen erstellt wurden. Das Erstellen von Dimensionsmodellen aus der Data Vault-Modellierung ist nicht komplizierter als das Erstellen aus anderen Modellen. Andererseits ist das Gegenteil komplex (aufgrund des sehr modularen Aufbaus eines Data Vault-Modells). Werkzeuge Es sind bereits Tools zur Automatisierung von Data Vault-Modellierungsaufgaben verfügbar. Offensichtlich ist der Grad der Unterstützung von Werkzeug zu Werkzeug sehr unterschiedlich.
Zusätzlich werden Vorgehensweisen zur Umsetzung von Data-Vault-ETL-Prozessen und modernen Data-Warehouse-Architekturen vorgestellt. Darüber hinaus sind die Teilnehmer nach dem Seminarbesuch in der Lage, auf der Basis von Data Vault agile Entwicklungsmethoden effizient in der Praxis umzusetzen. Das Seminar ermöglicht den Teilnehmern auch, den Einsatz von Data Vault für eigene Projekte zu bewerten oder effektiv als Entwickler in einem Data-Vault-Projekt zu starten. Zielgruppe Datenmodellierer, Designer, Architekten, Projektleiter Voraussetzungen Vorausgesetzt wird Grundlagenwissen über Datenbanken, relationale Datenmodellierung, Grundkenntnisse DWH-Architekturen und ETL-Prozesse. Hard- Software Voraussetzungen Die Inhalte werden in Vortragsform vermittelt und anhand von Beispielen und Übungsaufgaben durch die Teilnehmer weiter vertieft. Alle TDWI-Intensivseminare werden mit einer Teilnehmergruppengröße ab mind. 3 Teilnehmern garantiert durchgeführt. Sprachen Seminar: Deutsch Informationen In der Teilnahmegebühr sind folgende Leistungen enthalten: der Seminarvortrag, ein persönlicher Schulungsordner mit ausführlichen, begleitenden Seminarunterlagen Ihre persönliche Teilnahmebescheinigung Catering inkl. Begrüßungskaffee, Mittagessen plus 2 Getränke, diverse Tagungsgetränke sowie 2 Kaffeepausen mit Snacks ein kostenloses, 1-jähriges Abonnement der Fachzeitschrift BI-Spektrum Teilnahmegebühr: Weitere Informationen zu den Teilnahmegebühren finden Sie hier.
Das ermöglicht die Definition einer optimalen und modernen Architektur, begrenzt und kontrolliert aber gleichzeitig den Implementierungsumfang. Das führt zu früheren Releases – Stichwort: Agile Data Warehouse.