Wenn ihr euch schon öfter gefragt habt, ob sich klassische DWH-Strukturen und Modellierungen anders gestalten lassen als nach dem klassischen Ansatz, der oft sehr wartungsintensiv ist, speziell bei neuen Datenbedürfnissen und Datenanforderungen, solltet ihr euch mit dem Data Vault 2.0 Modellierungskonzept näher beschäftigen. Im heutigen Beitrag möchte ich euch das Konzept kurz vorstellen.

In der heutigen dynamischen Geschäftswelt müssen Unternehmen ihre Datenlandschaft ständig an neue Marktbedürfnisse und regulatorische Anforderungen anpassen. Traditionelle Data Warehouse-Modelle stoßen hierbei oft an ihre Grenzen, da sie zu starr und komplex sind, um schnell und kosteneffizient auf Veränderungen reagieren zu können. Hier kommt Data Vault 2.0 ins Spiel, eine innovative Methode, die eine flexible und skalierbare Alternative zur klassischen Datenmodellierung bietet.

Data Vault 2.0 ist ein Datenmodellierungsansatz, der in den 1990er Jahren von Dan Linstedt entwickelt wurde. Ursprünglich für die National Security Agency und das Department of Defense entworfen, zielt Data Vault 2.0 darauf ab, Data Warehouses so zu gestalten, dass sie leicht erweiterbar und auditierbar sind. Im Jahr 2000 wurde der Ansatz erstmals veröffentlicht und hat seitdem durch zahlreiche Artikel und Bücher an Bekanntheit gewonnen.

Data Vault basiert auf drei Hauptkomponenten:

Dies ist das zentrale Element, in dem die einzigartigen Geschäfts-Keys (Geschäftsobjekte) gespeichert werden, wie z.B. Kundennummern oder Rechnungsnummern.

Links verbinden Hubs miteinander und stellen die Beziehungen zwischen den Geschäftsobjekten dar. Sie unterstützen N:M Beziehungen und ermöglichen so eine flexible Verknüpfung von Daten.

Satelliten enthalten die beschreibenden Attribute der Geschäftsobjekte (Hub) oder deren Beziehungen (Link), wie z.B. Namen oder Geburtsdaten.

Diese Struktur ermöglicht es, Änderungen an den Quelldaten durch das Hinzufügen neuer Tabellen statt durch das Ändern bestehender Tabellen zu bewältigen.

Wie anstehend dargestellt, stehen Satellit, Hub und Link miteinander in Beziehung:

Ein wesentlicher Vorteil von Data Vault ist die „INSERT-Only“-Philosophie, bei der nur neue Daten hinzugefügt und keine bestehenden Daten überschrieben werden. Dies beschleunigt den Ladeprozess erheblich und macht das Modell besonders robust und anpassungsfähig. Zudem ermöglicht der Ansatz eine klare Trennung zwischen dem Raw Vault (rohe Quelldaten) und dem Business Vault (verarbeitete und bereinigte Daten), was die Datenqualität und -konsistenz weiter verbessert.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Verwendung von Hashing-Techniken zur Generierung eindeutiger Schlüssel. Dies verbessert die Lade- und Abfrageperformance erheblich, insbesondere in verteilten Big Data-Umgebungen. Hashing ermöglicht es, schnelle Joins durchzuführen und Änderungen in Attributen effizient zu erkennen.

Die Erstellung eines vollständigen Data Vault Modells bringt einige Herausforderungen mit sich. Hier sind die wichtigsten Punkte, die du beachten solltest:

• Zusammenarbeit mit den Fachbereichen: Ein erfolgreiches Data Vault Modell erfordert eine enge Zusammenarbeit mit den verschiedenen Abteilungen im Unternehmen. Nur so können die benötigten Daten richtig erfasst und genutzt werden.
• Gute Planung: Vor dem Start sollte eine gründliche Planung erfolgen. Es gibt oft mehrere Möglichkeiten zur Modellierung, und es ist wichtig, die beste Option für dein Unternehmen zu wählen.
• Handhabbarkeit des Modells: Die Anzahl der Tabellen kann schnell steigen, was viele unnötige Joins erforderlich machen könnte. Das sollte möglichst vermieden werden, um die Effizienz zu erhaltem und die Dokumentation nicht überboarden zu lassen.

Data Vault 2.0 ist eine mächtige und flexible Methode zur Datenmodellierung, die traditionelle Ansätze ergänzt und verbessert. Data Vault 2.0 bietet eine robuste Lösung für die Herausforderungen moderner Data Warehouses. Es ermöglicht eine schnelle und einfache Erweiterung, hohe Ladegeschwindigkeiten und eine zuverlässige Historisierung von Daten – alles wichtige Faktoren für den Erfolg in der heutigen datengetriebenen Geschäftswelt.

Ich hoffe, dieser Einblick in die Data Vault 2.0 Modellierung war hilfreich für euch. Wenn ihr Fragen habt oder mehr über die Modellierungsprinzipien erfahren möchtet, lasst es mich wissen! Nutz bitte dafür den unten angelegten Kontaktbereich.

Stefan Prokop
stefan.prokop@aschauerIT.at