Die Data-Vault-2.0-Schichten
Diese Ausgabe behandelt Write-Backs in das Enterprise-Data-Warehouse und zeigt, wie die Data-Vault-2.0-Architektur diese ermöglicht. Viele kennen bereits die klassische Drei-Schichten-Architektur von Data Warehouses, die auch in Data Vault 2.0 verwendet wird. Die erste Schicht bildet die Staging Area, welche die Rohdaten (Raw Data) aus den Quellsystemen aufnimmt. Die zweite Schicht ist die Enterprise-Data-Warehouse-Schicht mit dem Data-Vault-2.0-Modell. Die dritte Schicht umfasst die Information Marts, welche die Daten in verschiedenen Strukturen wie Star- oder Snowflake-Schemata bereitstellen.
Abbildung 1: Data-Vault-2.0-Architektur
Diese Architektur bietet optimale Voraussetzungen für Write-Backs von Daten. Grundsätzlich gibt es zwei Wege: das Zurückschreiben von Daten in das Enterprise-Data-Warehouse sowie direkt in die Quellsysteme. Dieser Artikel befasst sich mit dem Write-Back in das Enterprise-Data-Warehouse, während ein nachfolgender Beitrag das Write-Back in die Quellsysteme beleuchtet.
In this article:
Write-Backs im Enterprise-Data-Warehouse (EDW)
Die IT-gesteuerte Architektur aus Abbildung 1 lässt sich um einen benutzergesteuerten Bereich erweitern. Das Zurückschreiben in das EDW bedeutet keineswegs, dass Anwender bestehende, IT-geführte Daten direkt ändern dürfen. Vielmehr erhalten Sie die Möglichkeit, Daten aus dem Enterprise-Data-Warehouse in einen eigenen Benutzerbereich (User Space) zu laden. Diesen Bereich können Sie eigenverantwortlich für Analysen nutzen. Insbesondere Power User und Data Scientists, die nicht mit allen Feinheiten von Data Vault 2.0 vertraut sein müssen, erstellen so schnell eigene Lösungen, ohne den zentralen Datenbestand zu gefährden. Individuell entwickelte Logiken und Daten lassen sich anschließend geordnet über diesen User Space in das Enterprise-Data-Warehouse zurückschreiben.
Dieser Ansatz wird als Managed Self-Service BI bezeichnet. Er bietet eine kontrollierte und sichere Umgebung für die Datenbereitstellung. Power User und Data Scientists erhalten exakt Zugriff auf die Daten, die sie gemäß den geltenden Sicherheitsrichtlinien sehen dürfen. Um Engpässe bei Speicher und Rechenleistung zu vermeiden, sind die User Spaces kapazitätsmäßig begrenzt. Darüber hinaus bleibt das EDW vollständig „managed“: Neben den Sicherheitsstandards werden auch organisatorische und regulatorische Vorgaben eingehalten, etwa die datenschutzkonforme Verarbeitung personenbezogener Daten. Mit diesem Setup lassen sich individuelle Lösungen flexibel erstellen und für die Bereitstellung spezifischer Informationen wiederverwenden. Zudem verkürzt sich der Bereitstellungsprozess neuer Fachlogiken (Business Rules) erheblich, da die Lösung bereits in einer produktionsnahen Umgebung läuft.
Abbildung 2: Managed Self-Service BI
Durch Managed Self-Service BI können Power User und Data Scientists die zentralen IT-Bestände eigenständig um eigene Daten und Berechnungen ergänzen. Diese Write-Backs sind nicht zeitlich befristet. Sie bleiben so lange bestehen, bis ein formaler Prozess gestartet wird, um die Lösung zu industrialisieren – sie also dauerhaft in die IT-gesteuerten Bereiche des EDW zu überführen.
Fazit
Managed Self-Service BI befähigt Fachanwender, eigene Lösungen zu entwickeln und Ihr Unternehmen konsequent auf datengetriebene Entscheidungen auszurichten. Dieser Ansatz basiert auf verlässlichen Fakten und spart wertvolle Zeit sowie Kosten. Der gezielte Einsatz von Write-Backs in Data Vault 2.0 ist ein zentraler Erfolgsfaktor, mit dem Sie und Ihre Organisation proaktiver und effizienter agieren.
