Data Vault ist ein innovativer Ansatz zur Datenverwaltung, der eine flexible und skalierbare Methode zur Modellierung bietet. Erfahre alles, was du wissen musst, und wie du lernst, die verschiedenen Formen der Datenspeicherung zu beherrschen!
Alle Unternehmen nutzen mittlerweile Big Data. In allen Branchen spielen Daten eine zentrale Rolle für die Entscheidungsfindung und die Wettbewerbsfähigkeit von Organisationen.
Daher ist die Modellierung und effiziente Verwaltung dieser Ressourcen zu einer entscheidenden Herausforderung geworden. Und in einem sich ständig verändernden Umfeld können diese Aufgaben sehr komplex sein.
Um diese Herausforderungen zu meistern, hat ein neuer Ansatz zur Datenspeicherung, der Anfang der 2000er Jahre von dem IT-Experten Dan Linstedt erfunden wurde, einen Aufschwung erlebt: Data Vault.
Was ist ein Data Vault?
Im Vergleich zu herkömmlichen Methoden der Datenmodellierung wie Data Warehouses oder Data Lakes zeichnet sich der Data Vault durch seine Anpassungsfähigkeit an die sich ändernden Bedürfnisse moderner Unternehmen aus.
Dadurch hat er sich als vielversprechende Alternative etabliert, die von immer mehr Organisationen auf der ganzen Welt übernommen wird.
Der Ansatz basiert auf drei wesentlichen Komponenten: Hubs, Links (Verbindungen) und Satellites. Diese Einheiten interagieren miteinander, um ein skalierbares, hochgradig verfolgbares Datenmodell zu bilden.
Hubs spielen eine Schlüsselrolle als zentrale Repositories, in denen die eindeutigen Identifikationsschlüssel der Geschäftseinheiten gespeichert werden.
Sie sind so konzipiert, dass sie die grundlegenden Elemente des Informationssystems repräsentieren, wie z. B. Kunden, Produkte oder Mitarbeiter.
Aufgrund ihrer minimalen Natur bieten sie eine solide Grundlage für die Integration neuer Datenquellen. Und das bei gleichzeitiger Gewährleistung der Integrität und Qualität der Informationen.
Links sind ihrerseits für die Verbindung zwischen den Hubs und die Schaffung von Beziehungen zwischen den Entitäten verantwortlich. Sie erfassen die komplexen Verbindungen zwischen den Entitäten und tragen so zu einem besseren Verständnis der Funktionsweise des Informationssystems bei.
Dieser Ansatz vereinfacht die Verwaltung von Beziehungen, die sich im Laufe der Zeit verändern, erheblich. Er erleichtert auch das Hinzufügen neuer Verbindungen, ohne die Gesamtstruktur des Modells zu verändern.
Die Satelliten schließlich enthalten die Attribute der in den Hubs gespeicherten Entitäten sowie kontextbezogene, historische und zeitliche Informationen. Aus diesem Grund gewährleistet der Data Vault eine vollständige Rückverfolgbarkeit der Daten.
Er ermöglicht es, in die Vergangenheit zu gehen und zu analysieren, wie sich die Informationen durch Änderungen und Aktualisierungen verändert haben.
Durch die iterative Kombination dieser drei Elemente bietet der Data Vault einen hochflexiblen Ansatz für die Datenmodellierung und ermöglicht es Unternehmen, sich schnell an Marktveränderungen, neue Datenquellen und sich ständig ändernde Analyseanforderungen anzupassen.
Welche Vorteile haben Unternehmen?
Mehrere Schlüsselprinzipien machen den Data Vault zu einem einzigartigen und leistungsstarken Ansatz für die Datenverwaltung. Zunächst einmal ermöglicht sein modularer Aufbau, dass er sich an die sich ändernden Bedürfnisse eines Unternehmens anpassen kann.
Es ermöglicht das einfache Hinzufügen neuer Datenquellen, ohne die Gesamtstruktur des Modells in Frage zu stellen.
Dadurch werden Regressionsprobleme vermieden und die Zeit, die für die Integration neuer Informationen benötigt wird, verkürzt. Organisationen, die sich im digitalen Wandel befinden, erhalten somit die Skalierbarkeit, die sie benötigen.
💡Ein weiterer Pluspunkt: Der Data Vault erlaubt einen iterativen Ansatz bei der Datenmodellierung. Du kannst deinen Tresor schrittweise aufbauen, indem du mit den wichtigsten Hubs, Satelliten und Links beginnst und das Modell dann nach und nach mit neuen Einheiten und Beziehungen erweiterst.
Ein solcher Ansatz ermöglicht es Unternehmen, schnell funktionierende analytische Lösungen einzusetzen und diese auf der Grundlage von Feedback und neuen Geschäftsanforderungen kontinuierlich zu verbessern.
Diese Technologie bietet also eine kürzere Vorlaufzeit für die Umsetzung von Datenverwaltungs- und -analyseprojekten. Die für die Entscheidungsfindung entscheidenden Informationen sind schneller verfügbar.
Sie bietet auch eine höhere Toleranz gegenüber Veränderungen und vereinfacht die Integration von Informationen trotz der zunehmenden Anzahl interner und externer Datenquellen.
In einer Zeit, in der die Rückverfolgbarkeit von Daten zu einer gesetzlichen und geschäftlichen Anforderung geworden ist, zeichnet sich der Data Vault außerdem durch seinen rigorosen Ansatz bei der Historisierung aus.
Jede Änderung, Hinzufügung oder Löschung von Daten wird in den Satellites gespeichert und ermöglicht so eine genaue Rekonstruktion vergangener Ereignisse. Dies ist besonders nützlich für Audits, rückblickende Analysen und behördliche Berichte.
Der Data Vault bietet auch ausgeklügelte Mechanismen zur Verwaltung von Identifikationsschlüsseln, wodurch potenzielle Konflikte vermieden und die Datenintegrität sichergestellt werden.
Hubs fungieren als eindeutige Einstiegspunkte für Entitäten, und die Schlüssel werden sorgfältig verwaltet, um ihre Eindeutigkeit und Stabilität zu gewährleisten. Die Verwaltung von Beziehungen und Aggregationen zwischen Entitäten wird dadurch erheblich vereinfacht, ebenso wie die Pflege des Modells.
Wie implementiert man einen Data Vault?
Die Umsetzung eines Data-Vault-Projekts erfordert einen methodischen Ansatz und die Zusammenarbeit von Geschäftsteams, Datenarchitekten und IT-Fachleuten. Sie besteht aus mehreren Schritten. Zunächst werden die geschäftlichen Anforderungen des Unternehmens verstanden und die Ziele der Data-Vault-Implementierung ermittelt.
Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit mit den Beteiligten, um Schlüsselinstanzen, Beziehungen, Leistungsindikatoren und Anforderungen an die Nachvollziehbarkeit und Prüfbarkeit zu definieren.
Auf der Grundlage dieser Anforderungen entwerfen die Datenarchitekten das Data-Vault-Modell, indem sie die geeigneten Hubs, Links und Satelliten identifizieren. Diese Phase erfordert sorgfältige Überlegungen zur Struktur des Modells.
Anschließend müssen die am besten geeigneten Technologien und Werkzeuge ausgewählt werden. Eine sorgfältige Auswahl von Datenbankverwaltungsplattformen, ETL-Tools (Extraktion, Transformation und Laden) und Datenintegrationslösungen ist erforderlich.
Sobald das Datenmodell entworfen und die Tools ausgewählt sind, kann die Phase des ersten Ladens der Daten beginnen. Dazu gehört die Extraktion der Daten aus verschiedenen Quellen, ihre Umwandlung in die Anforderungen des Vaults und das Laden der Daten in die Hubs, Links und Satelliten.
Da das Data-Vault-Modell nun steht, wird die Datenintegration zu einem kontinuierlichen, iterativen Prozess. Neue Quellen können mit der Erstellung neuer Hubs, Links und Satellites hinzugefügt werden. Auch Aktualisierungen des Modells können vorgenommen werden.
Um den Nutzern eine sinnvolle Interaktion mit den Daten zu ermöglichen, ist es auch entscheidend, Zugriffs- und Visualisierungsebenen zu entwickeln: Berichte, Dashboards, Analysewerkzeuge…
Natürlich hängt der Erfolg der Data-Vault-Implementierung von der Fähigkeit der Benutzer ab, diesen neuen Vorteil zu nutzen. Schulungen und eine klare Kommunikation über die Vorteile sind daher unerlässlich.
Fazit: Der Data Vault, eine ideale Methode zur Datenspeicherung für Big Data
In einer Zeit, in der Unternehmen mit riesigen Datenmengen und immer höheren analytischen Anforderungen konfrontiert sind, bietet der Data Vault und sein modulares Design die nötige Flexibilität.
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