

{"id":59636,"date":"2023-03-28T00:30:21","date_gmt":"2023-03-27T22:30:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.scalefree.com\/blog\/kurzanleitung-fuer-eine-data-vault-2-0-implementierung\/"},"modified":"2026-07-14T14:24:34","modified_gmt":"2026-07-14T12:24:34","slug":"kurzanleitung-fuer-eine-data-vault-2-0-implementierung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/data-vault\/kurzanleitung-fuer-eine-data-vault-2-0-implementierung\/","title":{"rendered":"Kurzanleitung f\u00fcr eine Data Vault 2.0-Implementierung"},"content":{"rendered":"[vc_row type=&#8220;in_container&#8220; full_screen_row_position=&#8220;middle&#8220; column_margin=&#8220;default&#8220; column_direction=&#8220;default&#8220; column_direction_tablet=&#8220;default&#8220; column_direction_phone=&#8220;default&#8220; scene_position=&#8220;center&#8220; text_color=&#8220;dark&#8220; text_align=&#8220;left&#8220; row_border_radius=&#8220;none&#8220; row_border_radius_applies=&#8220;bg&#8220; overflow=&#8220;visible&#8220; overlay_strength=&#8220;0.3&#8243; gradient_direction=&#8220;left_to_right&#8220; shape_divider_position=&#8220;bottom&#8220; bg_image_animation=&#8220;none&#8220;][vc_column column_padding=&#8220;no-extra-padding&#8220; column_padding_tablet=&#8220;inherit&#8220; column_padding_phone=&#8220;inherit&#8220; column_padding_position=&#8220;all&#8220; column_element_direction_desktop=&#8220;default&#8220; column_element_spacing=&#8220;default&#8220; desktop_text_alignment=&#8220;default&#8220; tablet_text_alignment=&#8220;default&#8220; phone_text_alignment=&#8220;default&#8220; background_color_opacity=&#8220;1&#8243; background_hover_color_opacity=&#8220;1&#8243; column_backdrop_filter=&#8220;none&#8220; column_shadow=&#8220;none&#8220; column_border_radius=&#8220;none&#8220; column_link_target=&#8220;_self&#8220; column_position=&#8220;default&#8220; gradient_direction=&#8220;left_to_right&#8220; overlay_strength=&#8220;0.3&#8243; width=&#8220;1\/1&#8243; tablet_width_inherit=&#8220;default&#8220; animation_type=&#8220;default&#8220; bg_image_animation=&#8220;none&#8220; border_type=&#8220;simple&#8220; column_border_width=&#8220;none&#8220; column_border_style=&#8220;solid&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2 class=\"entry-title\">Data Vault 2.0-Implementierung<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Es wird oft angenommen, dass <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/consulting\/data-vault-2-0\/\">Data Vault 2.0<\/a> lediglich eine Modellierungstechnik ist. Doch der Ansatz umfasst weit mehr als das: Er ist eine vollst\u00e4ndige BI-L\u00f6sung, die sich aus <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/blog\/agile\/agile-development-in-data-warehousing-with-data-vault-2-0\/\">agiler Methodik<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/blog\/architecture\/data-quality-in-the-data-vault-architecture\/\">Architektur<\/a>, Implementierung und Modellierung zusammensetzt. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Warum also sollten Sie Data Vault nutzen?<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Data Vault 2.0<\/span> <span style=\"font-weight: 400;\">erm\u00f6glicht es Ihnen, automatisierte Ladeprozesse und -muster zu erstellen und Modelle auf einfache Weise zu generieren<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Plattformunabh\u00e4ngigkeit<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Auditierbarkeit (Revisionssicherheit) <\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Skalierbarkeit<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Unterst\u00fctzung von ELT- anstelle von <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/blog\/tools\/running-modern-etl-processes-with-framework-based-tools-part-1\/\">ETL-Prozessen<\/a><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nachdem wir das \u201eWarum\u201c beantwortet haben, fragen Sie sich vielleicht, welche Schritte erforderlich sind, um Data Vault 2.0 in Ihrem Projekt zu implementieren.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dies h\u00e4ngt von vielen Faktoren ab, wie beispielsweise Ihrem Business Case, der gew\u00fcnschten Architektur, der Lademethode Ihrer Datenquellen oder dem Sprint-Plan Ihres Projekts. <\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220; el_class=&#8220;webinar-box&#8220;]\n<h2>Schritt-f\u00fcr-Schritt-Anleitung f\u00fcr eine Data Vault 2.0-Implementierung<\/h2>\n<p>F\u00fcr Einsteiger kann es zun\u00e4chst \u00fcberw\u00e4ltigend sein, mit der Nutzung von Data Vault 2.0 zu beginnen und zu verstehen, wie und wo die Implementierung ansetzen soll. Dieses Webinar bietet eine grundlegende Anleitung, die die erforderlichen Schritte zeigt, um eine Data Vault 2.0-Implementierung auf Basis einer Gesch\u00e4ftsanforderung von Grund auf zu realisieren. Dies wird anhand eines praktischen Beispiels demonstriert, das von der Erfassung der ersten Anforderungen bis hin zum fertigen, bereitgestellten Produkt reicht.[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][nectar_btn size=&#8220;jumbo&#8220; open_new_tab=&#8220;true&#8220; button_style=&#8220;regular&#8220; button_color_2=&#8220;Accent-Color&#8220; icon_family=&#8220;none&#8220; el_class=&#8220;ctaBtn&#8220; text=&#8220;Watch Webinar Part 1&#8243; url=&#8220;https:\/\/us02web.zoom.us\/webinar\/register\/WN_B3Va4E34Q1KqIHb_S5QMPg&#8220; margin_right=&#8220;30px&#8220;][nectar_btn size=&#8220;jumbo&#8220; open_new_tab=&#8220;true&#8220; button_style=&#8220;regular&#8220; button_color_2=&#8220;Accent-Color&#8220; icon_family=&#8220;none&#8220; el_class=&#8220;ctaBtn&#8220; text=&#8220;Watch Webinar Part 2&#8243; url=&#8220;https:\/\/us02web.zoom.us\/webinar\/register\/WN_ywnCCY-3Swik0ZEmqyT5iQ&#8220; margin_right=&#8220;30px&#8220;][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<div class=\"content-list-wrapper\"><p class=\"content-heading\">In this article:<\/p><ul class=\"content-list\"><li><a href=\"#feature-by-feature-architektur-in-data-vault-2-0\">Feature-by-Feature-Architektur in Data Vault 2.0<\/a><ul><li><a href=\"#1-extract\">1. Extract<\/a><\/li><li><a href=\"#2-transform\">2. Transform<\/a><\/li><li><a href=\"#3-load\">3. Load<\/a><\/li><li><a href=\"#4-geschaeftsanforderungen-modellieren\">4. Gesch\u00e4ftsanforderungen modellieren<\/a><\/li><li><a href=\"#5-business-logic-anwenden\">5. Business Logic anwenden<\/a><\/li><li><a href=\"#6-einen-information-mart-aufbauen\">6. Einen Information Mart aufbauen<\/a><\/li><li><a href=\"#7-daten-visualisieren\">7. Daten visualisieren<\/a><\/li><\/ul><li><a href=\"#fazit\">Fazit<\/a><\/ul><\/div>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Feature-by-Feature-Architektur in Data Vault 2.0<\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Eines ist sicher: Die Architektur sollte vertikal und nicht horizontal aufgebaut werden. Das bedeutet nicht Schicht f\u00fcr Schicht, sondern Feature f\u00fcr Feature.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein g\u00e4ngiger Ansatz hierbei ist der Tracer-Bullet-Ansatz. Auf Basis des gesch\u00e4ftlichen Nutzens (Business Value), der durch einen Bericht, ein Dashboard oder einen Information Mart definiert wird, m\u00fcssen die Quelldaten identifiziert, modelliert und durch alle Schichten der Architektur geladen werden.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nehmen wir beispielsweise an, die gesch\u00e4ftliche Anforderung best\u00fcnde darin, ein Dashboard zur Analyse der Ums\u00e4tze des Unternehmens zu erstellen:<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">1. Extract<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Zuerst m\u00fcssen wir die Daten aus den Quellsystemen extrahieren und diese im Originalzustand laden. In diesem Beispiel legen wir sie in einer transienten Staging Area ab, Sie k\u00f6nnen jedoch ebenso eine persistente Staging Area in einem <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/blog\/data-vault\/data-vault-2-0-best-of-breed-from-data-warehousing-and-data-lakes\/\">Data Lake<\/a> w\u00e4hlen. <\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">2. Transform<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Als N\u00e4chstes sollten Sie, falls erforderlich, mithilfe eines Transformationstools grundlegende Transformationsregeln (Hard Rules) anwenden. Seien Sie hierbei vorsichtig, da an dieser Stelle noch keine fachlichen Berechnungen (Business Rules) durchgef\u00fchrt werden sollten. Es gibt viele verschiedene <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/expertise\/understanding-automation\/\">Data-Warehouse-Automatisierung<\/a>stools, aus denen Sie w\u00e4hlen k\u00f6nnen: <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/trainings\/dbt-and-data-vault-2-0-course\/\">dbt<\/a>, Coalesce, <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/trainings\/data-vault-2-0-automation-with-wherescape-workshop\/\">WhereScape<\/a> etc. <\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][image_with_animation image_url=&#8220;32573&#8243; image_size=&#8220;full&#8220; animation_type=&#8220;entrance&#8220; animation=&#8220;None&#8220; animation_movement_type=&#8220;transform_y&#8220; hover_animation=&#8220;none&#8220; alignment=&#8220;&#8220; border_radius=&#8220;none&#8220; box_shadow=&#8220;none&#8220; image_loading=&#8220;lazy-load&#8220; max_width=&#8220;100%&#8220; max_width_mobile=&#8220;default&#8220;][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">3. Load<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Laden Sie Ihre Daten aus der Staging Area (Raw Stage) in den Raw Vault.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">4. Gesch\u00e4ftsanforderungen modellieren<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Modellieren Sie die Data Vault-Entit\u00e4ten, die zur Erf\u00fcllung der Gesch\u00e4ftsanforderung ben\u00f6tigt werden. Liegen beispielsweise Verkaufstransaktionen und Kundendaten vor, modellieren wir einen <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/datenmodellierung\/der-wert-von-non-historized-links\/\">Non-historized Link<\/a> (auch bekannt als Transactional Link) und einen Customer Hub sowie alle zus\u00e4tzlichen Satelliten zur Speicherung der <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/blog\/architecture\/capturing-semi-structured-descriptive-data\/\">beschreibenden Kundendaten<\/a>, die letztendlich im Sales-Dashboard dargestellt werden sollen. <\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">5. Business Logic anwenden<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Als N\u00e4chstes m\u00fcssen einige Berechnungen und Aggregationen durchgef\u00fchrt werden. Daher erstellen wir die Business Logic auf Basis der Raw-Vault-Entit\u00e4ten und laden diese in den Business Vault.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">6. Einen Information Mart aufbauen<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nun k\u00f6nnten wir die im Raw Vault und Business Vault gespeicherten Daten direkt f\u00fcr Diagramme und Dashboards nutzen. Wir m\u00f6chten die Daten jedoch so strukturieren, dass sie von den Fachanwendern leicht gelesen und abgerufen werden k\u00f6nnen. Daher erstellen wir einen <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/scalefree-newsletter\/about-information-marts-in-data-vault-2-0-2\/\">Information Mart<\/a> auf Basis eines Sternschemas (Star Schema) mit einer Faktentabelle (Fact Table) und Dimensionen.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">7. Daten visualisieren<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Um das Sales-Dashboard in einem BI-Visualisierungstool wie Power BI oder Tableau zu erstellen, rufen wir die Daten direkt aus dem Sternschema im Information Mart ab. Dieser ist \u00fcber das Data Warehouse angebunden und enth\u00e4lt alle ben\u00f6tigten Informationen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Data Vault 2.0 bietet einen agilen, skalierbaren und flexiblen Ansatz f\u00fcr die <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/trainings\/agile-data-warehousing\/\">Data-Warehouse-Automatisierung.<\/a> Wie im Beispiel gezeigt, haben wir nur die Data Vault-Tabellen modelliert, die f\u00fcr die Bew\u00e4ltigung der gestellten Aufgabe \u2013 der Erstellung eines Sales-Dashboards \u2013 erforderlich waren. Auf diese Weise k\u00f6nnen Sie Ihre Datenlandschaft bedarfsgerecht skalieren, ohne das gesamte Unternehmen auf einmal abbilden zu m\u00fcssen   <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Antwort auf die Frage, wie Data Vault 2.0 implementiert werden soll, l\u00e4sst sich in einer einfachen Phrase zusammenfassen: Fokussieren Sie sich auf den Business Value!<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wenn Sie eine detaillierte Erkl\u00e4rung dieser schrittweisen Implementierung inklusive einer Demonstration mit realen Daten und dbt als Transformationstool sehen m\u00f6chten, schauen Sie sich gerne unsere <a href=\"https:\/\/us02web.zoom.us\/webinar\/register\/WN_B3Va4E34Q1KqIHb_S5QMPg#\/registration\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Webinar-Aufzeichnung<\/a> an.<\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2>Fazit<\/h2>\n<p>Die Implementierung von Data Vault 2.0 folgt einem strukturierten Ansatz, der mit der Extraktion von Daten aus Quellsystemen in eine Staging Area beginnt, gefolgt von den minimal erforderlichen Transformationen und dem Laden in den Raw Vault. Anschlie\u00dfend bestimmen die Gesch\u00e4ftsanforderungen die Modellierung der Data Vault-Entit\u00e4ten, die Anwendung der Business Logic, den Aufbau von Information Marts und die Datenvisualisierung. Diese Feature-by-Feature-Methodik gew\u00e4hrleistet Skalierbarkeit sowie Flexibilit\u00e4t und erm\u00f6glicht es Unternehmen, sich auf die schrittweise Bereitstellung von Business Value zu konzentrieren. Durch die Ausrichtung der Entwicklungsaktivit\u00e4ten an konkreten gesch\u00e4ftlichen Anforderungen lassen sich Data-Warehouse-L\u00f6sungen effizient aufbauen und kontinuierlich erweitern.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>[vc_row type=&#8220;in_container&#8220; full_screen_row_position=&#8220;middle&#8220; column_margin=&#8220;default&#8220; column_direction=&#8220;default&#8220; column_direction_tablet=&#8220;default&#8220; column_direction_phone=&#8220;default&#8220; scene_position=&#8220;center&#8220; text_color=&#8220;dark&#8220; text_align=&#8220;left&#8220; row_border_radius=&#8220;none&#8220; row_border_radius_applies=&#8220;bg&#8220; overflow=&#8220;visible&#8220; overlay_strength=&#8220;0.3&#8243; gradient_direction=&#8220;left_to_right&#8220; shape_divider_position=&#8220;bottom&#8220; bg_image_animation=&#8220;none&#8220;][vc_column column_padding=&#8220;no-extra-padding&#8220; column_padding_tablet=&#8220;inherit&#8220; column_padding_phone=&#8220;inherit&#8220; column_padding_position=&#8220;all&#8220; column_element_direction_desktop=&#8220;default&#8220; column_element_spacing=&#8220;default&#8220; desktop_text_alignment=&#8220;default&#8220; tablet_text_alignment=&#8220;default&#8220; phone_text_alignment=&#8220;default&#8220; background_color_opacity=&#8220;1&#8243; background_hover_color_opacity=&#8220;1&#8243; column_backdrop_filter=&#8220;none&#8220; column_shadow=&#8220;none&#8220;&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":91,"featured_media":59638,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3986,3948],"tags":[],"class_list":["post-59636","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-anfaenger","category-data-vault"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO Pro 4.9.10 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"Es wird oft angenommen, dass Data Vault 2.0 lediglich eine Modellierungstechnik ist, doch der Ansatz umfasst weit mehr. Erfahren Sie jetzt, wie die Implementierung gelingt!\" \/>\n\t<meta name=\"robots\" content=\"max-image-preview:large\" \/>\n\t<meta name=\"author\" content=\"Marc Winkelmann\"\/>\n\t<meta name=\"keywords\" content=\"anf\u00e4nger,data vault\" \/>\n\t<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/data-vault\/kurzanleitung-fuer-eine-data-vault-2-0-implementierung\/\" \/>\n\t<meta name=\"generator\" content=\"All in One SEO Pro (AIOSEO) 4.9.10\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:site_name\" content=\"Scalefree \u2013 Scalefree provides expert Data Vault solutions and certified training. 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