{"id":59516,"date":"2017-06-06T00:15:23","date_gmt":"2017-06-05T22:15:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.scalefree.com\/blog\/data-vault-modellierung-visuelles-beispiel-scalefree\/"},"modified":"2026-07-09T12:46:42","modified_gmt":"2026-07-09T10:46:42","slug":"data-vault-modellierung-visuelles-beispiel-scalefree","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/datenmodellierung\/data-vault-modellierung-visuelles-beispiel-scalefree\/","title":{"rendered":"Data-Vault-Modellierung: Visuelles Beispiel \u2013 Scalefree"},"content":{"rendered":"[vc_row type=“in_container“ full_screen_row_position=“middle“ column_margin=“default“ column_direction=“default“ column_direction_tablet=“default“ column_direction_phone=“default“ scene_position=“center“ text_color=“dark“ text_align=“left“ row_border_radius=“none“ row_border_radius_applies=“bg“ overflow=“visible“ overlay_strength=“0.3″ gradient_direction=“left_to_right“ shape_divider_position=“bottom“ bg_image_animation=“none“ gradient_type=“default“ shape_type=““][vc_column column_padding=“no-extra-padding“ column_padding_tablet=“inherit“ column_padding_phone=“inherit“ column_padding_position=“all“ column_element_direction_desktop=“default“ column_element_spacing=“default“ desktop_text_alignment=“default“ tablet_text_alignment=“default“ phone_text_alignment=“default“ background_color_opacity=“1″ background_hover_color_opacity=“1″ column_backdrop_filter=“none“ column_shadow=“none“ column_border_radius=“none“ column_link_target=“_self“ column_position=“default“ gradient_direction=“left_to_right“ overlay_strength=“0.3″ width=“1\/1″ tablet_width_inherit=“default“ animation_type=“default“ bg_image_animation=“none“ border_type=“simple“ column_border_width=“none“ column_border_style=“solid“][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]\n

Visuelles Beispiel einer Data-Vault-Modellierung<\/h2>\n

Durch die Erg\u00e4nzung von Architektur- und Prozessdefinitionen in Data Vault 2.0 hat Dan Linstedt die Data-Vault-Modellierung <\/a>standardisiert.<\/p>\n

Basierend auf diesen standardisierten Symbolen wurde die Visual-Data-Vault-Modellierungssprache entwickelt, die Enterprise-Data-Warehouse<\/a>-Architekten zur Erstellung von Data-Vault-Modellen nutzen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Die Autoren des Buches \u201eBuilding a Scalable Data Warehouse\u201c<\/a>, die auch die Gr\u00fcnder von Scalefree sind, ben\u00f6tigten einen visuellen Ansatz, um die Data-Vault-Konzepte im Buch darzustellen.<\/p>\n

Zu diesem Zweck entwickelten sie die grafische Data-Vault-Modellierungssprache, die sich auf die logischen Aspekte von Data Vault konzentriert.<\/p>\n

Die Microsoft-Visio-Stencils und ein detailliertes Whitepaper stehen auf www.visualdatavault.com<\/a> zum kostenlosen Download zur Verf\u00fcgung.[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“ custom_height=“30″][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]\n

Hubs in Visual Data Vault<\/span><\/h2>\n

Business-Keys spielen in jedem Unternehmen eine wichtige Rolle, da Gesch\u00e4ftstransaktionen und Beziehungen zwischen Gesch\u00e4ftsobjekten auf sie verweisen.<\/p>\n

Immer wenn ein Unternehmen Gesch\u00e4ftsobjekte identifiziert und nachverfolgt, kommen Business-Keys<\/a> in allen Gesch\u00e4ftsprozessen zum Einsatz.<\/p>\n

Dies ist einer der Gr\u00fcnde, warum Data Vault<\/a> auf den Business-Keys basiert. In der Data-Vault-Modellierung werden Business-Keys in Hub-Entit\u00e4ten gespeichert. <\/p>\n

Die Herausforderung besteht darin, die Business-Keys zu identifizieren, die ein Gesch\u00e4ftsobjekt eindeutig repr\u00e4sentieren. Das kann ein einzelner Business-Key sein, aber auch ein Composite-Key oder ein Smart-Key. <\/p>\n

Die erste Abbildung zeigt einen Hub mit nur einem Business-Key-Attribut:[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“ custom_height=“30″][image_with_animation image_url=“29713″ image_size=“medium_large“ animation_type=“entrance“ animation=“None“ animation_movement_type=“transform_y“ hover_animation=“none“ alignment=“center“ border_radius=“none“ box_shadow=“none“ image_loading=“default“ max_width=“75%“ max_width_mobile=“default“][divider line_type=“No Line“ custom_height=“30″][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]Hier reicht das Attribut \u201eInvoice Number\u201c aus, um die Rechnung zu identifizieren. Es ist kein weiteres Attribut erforderlich (wie beispielsweise das Rechnungsjahr). <\/p>\n

In anderen F\u00e4llen ist es nicht so einfach, wie das folgende Diagramm zeigt:[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“ custom_height=“30″][image_with_animation image_url=“29712″ image_size=“full“ animation_type=“entrance“ animation=“None“ animation_movement_type=“transform_y“ hover_animation=“none“ alignment=“center“ border_radius=“none“ box_shadow=“none“ image_loading=“default“ max_width=“100%“ max_width_mobile=“default“][divider line_type=“No Line“ custom_height=“30″][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]In diesem Data-Vault-Modellierungsfall wird der Buchhalter durch ein \u201eCountry Code\u201c-Attribut (wie den ISO2-Code) und ein \u201eEmployee Number\u201c-Attribut identifiziert.<\/p>\n

Ein Attribut allein w\u00fcrde nicht ausreichen, um den Buchhalter zu identifizieren: Die \u201eEmployee Number\u201c an sich k\u00f6nnte sich l\u00e4nder\u00fcbergreifend \u00fcberschneiden und nur eine lokale Bedeutung haben (die \u201eEmployee Number\u201c 10006 k\u00f6nnte in mehreren L\u00e4ndern verwendet werden und in jedem Land einen anderen Buchhalter identifizieren).<\/p>\n

Daher wird der lokale Schl\u00fcssel um den \u201eCountry Code\u201c erweitert, um den Buchhalter eindeutig zu identifizieren. Bitte beachten Sie, dass der \u201eCountry Code\u201c in den Quelldaten enthalten sein muss, damit dies ein g\u00fcltiges Modell in Data Vault ist (letztendlich modellieren wir Quelldaten im Raw Data Vault<\/a>, nicht das Zielmodell des Fachbereichs). <\/p>\n

Ein weiteres Beispiel erweitert dieses Konzept zu einem sogenannten Smart-Key:[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“ custom_height=“30″][image_with_animation image_url=“29711″ image_size=“full“ animation_type=“entrance“ animation=“None“ animation_movement_type=“transform_y“ hover_animation=“none“ alignment=“center“ border_radius=“none“ box_shadow=“none“ image_loading=“default“ max_width=“100%“ max_width_mobile=“default“][divider line_type=“No Line“ custom_height=“30″][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]Hier besteht die IBAN, die zur internationalen Identifizierung von Bankkonten dient, aus vier physischen Elementen:<\/p>\n

    \n
  1. Country Code<\/li>\n
  2. Checking number<\/li>\n
  3. Account number<\/li>\n
  4. Bank Identifier code<\/li>\n<\/ol>\n

    Um einen Smart-Key zu modellieren (einen Schl\u00fcssel, der aus mehreren Teilen oder Schl\u00fcsseln besteht), f\u00fcgen Sie dem Hub einen Smart-Key und anschlie\u00dfend Business-Keys hinzu, um die einzelnen Segmente des Smart-Keys zu identifizieren.<\/p>\n

    Wie Sie in der obigen Abbildung sehen k\u00f6nnen, \u00e4hnelt das logische Symbol eines Smart-Keys dem eines Business-Keys. Die Symbole unterscheiden sich jedoch geringf\u00fcgig, und die Form deutet auf einen Stapel hin. <\/p>\n

    In diesem Data-Vault-Modellierungsbeispiel wird jeder Business-Key als einzelnes Attribut in der Hub-Entit\u00e4t modelliert. Die Kombination identifiziert ein Gesch\u00e4ftsobjekt im Unternehmen. Die \u201eChecking Number\u201c wird eigentlich nicht modelliert, da sie keinen gesch\u00e4ftlichen Nutzen hat (au\u00dfer der Funktion als technische Pr\u00fcfsumme). <\/p>\n

    Es ist jedoch nicht falsch, wenn Sie diese ebenfalls dem Modell hinzuf\u00fcgen.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    [vc_row type=“in_container“ full_screen_row_position=“middle“ column_margin=“default“ column_direction=“default“ column_direction_tablet=“default“ column_direction_phone=“default“ scene_position=“center“ text_color=“dark“ text_align=“left“ row_border_radius=“none“ row_border_radius_applies=“bg“ overflow=“visible“ overlay_strength=“0.3″ gradient_direction=“left_to_right“ shape_divider_position=“bottom“ bg_image_animation=“none“ gradient_type=“default“ shape_type=““][vc_column column_padding=“no-extra-padding“ column_padding_tablet=“inherit“ column_padding_phone=“inherit“ column_padding_position=“all“ column_element_direction_desktop=“default“ column_element_spacing=“default“ desktop_text_alignment=“default“ tablet_text_alignment=“default“ phone_text_alignment=“default“ background_color_opacity=“1″ background_hover_color_opacity=“1″…<\/p>\n","protected":false},"author":91,"featured_media":59517,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3933],"tags":[],"class_list":["post-59516","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-datenmodellierung"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t