{"id":59681,"date":"2018-02-05T11:01:49","date_gmt":"2018-02-05T10:01:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.scalefree.com\/blog\/hybride-architektur-in-data-vault-2-0\/"},"modified":"2026-07-17T10:58:22","modified_gmt":"2026-07-17T08:58:22","slug":"hybride-architektur-in-data-vault-2-0","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/datenarchitektur\/hybride-architektur-in-data-vault-2-0\/","title":{"rendered":"Hybride Architektur in Data Vault 2.0"},"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>Hybride Architektur in Data Vault 2.0<\/h2>\n<p>Business-Anwender erwarten von ihren Data-Warehouse-Systemen, dass sie immer mehr Daten hinsichtlich Vielfalt, Volumen und Geschwindigkeit laden und aufbereiten. Auch die Arbeitslast typischer Data-Warehouse-Umgebungen steigt immer weiter an, insbesondere wenn die erste Version des Warehouses bei den ersten Anwendern ein Erfolg war. Skalierbarkeit hat daher mehrere Dimensionen. Letzten Monat haben wir \u00fcber <a href=\"http:\/\/blog.scalefree.com\/2017\/12\/04\/visual-data-vault-by-example-satellites-modeling-in-the-health-care-industry\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" data-cke-saved-href=\"http:\/\/blog.scalefree.com\/2017\/12\/04\/visual-data-vault-by-example-satellites-modeling-in-the-health-care-industry\/\">Satellites<\/a> gesprochen, die eine wichtige Rolle bei der Skalierbarkeit spielen. Nun erkl\u00e4ren wir, wie Sie strukturierte und unstrukturierte Daten mit einer hybriden Architektur kombinieren.[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220; custom_height=&#8220;30&#8243;][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=\"#logische-data-vault-2-0-architektur\">Logische Data-Vault-2.0-Architektur<\/a><li><a href=\"#hybride-architektur\">Hybride Architektur<\/a><li><a href=\"#fazit\">Fazit<\/a><\/ul><\/div>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220; custom_height=&#8220;30&#8243;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2><span style=\"font-weight: 400\">Logische Data-Vault-2.0-Architektur<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Die <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/data-vault-2-0\/#architecture\">Data-Vault-2.0-Architektur<\/a> basiert auf drei Schichten: der Staging Area, die die Rohdaten aus den Quellsystemen sammelt, der <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/consulting\/enterprise-data-warehouse\/\">Enterprise-Data-Warehouse<\/a>-Schicht, die als <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/data-vault-2-0\/#modeling\">Data-Vault-2.0-Modell<\/a> aufgebaut ist, und der Information-Delivery-Schicht mit <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/scalefree-newsletter\/about-information-marts-in-data-vault-2-0\/\">Information Marts<\/a> als Star-Schemata und anderen Strukturen. Die Architektur unterst\u00fctzt sowohl das Batch-Laden aus Quellsystemen als auch das Laden in Echtzeit \u00fcber den Enterprise Service Bus (ESB) oder jede andere serviceorientierte Architektur (SOA). <\/span><\/p>\n<p>Das folgende Diagramm zeigt die grundlegende logische <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/data-vault-2-0\/\">Data-Vault-2.0<\/a>-Architektur:[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][image_with_animation image_url=&#8220;29698&#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;center&#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; el_class=&#8220;Architecture&#8220;][vc_custom_heading text=&#8220;Figure 1: Logical Data Vault 2.0 Architecture&#8220; font_container=&#8220;tag:div|text_align:center&#8220; google_fonts=&#8220;font_family:Droid%20Serif%3Aregular%2Citalic%2C700%2C700italic|font_style:400%20regular%3A400%3Anormal&#8220;][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400\">In diesem Fall werden strukturierte Daten aus Quellsystemen zuerst in die Staging Area geladen, um die Systembelastung der operativen Quellsysteme zu minimieren. Anschlie\u00dfend werden sie unver\u00e4ndert in den Raw Data Vault geladen, der die Enterprise-Data-Warehouse-Schicht darstellt. Nachdem die Daten in dieses Data-Vault-Modell (bestehend aus Hubs, Links und Satellites) geladen wurden, werden im Business Vault Business-Regeln auf die Daten des Raw Data Vaults angewendet. Sobald die Business-Logik angewendet wurde, werden die Daten aus dem Raw Data Vault und dem Business Vault zusammengef\u00fchrt und f\u00fcr die Information Delivery in den Information Marts in das Business-Modell umstrukturiert. Der Business-Anwender nutzt Dashboard- oder Reporting-Anwendungen, um auf die Informationen in den Information Marts zuzugreifen     <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Die Architektur erm\u00f6glicht die Implementierung der Business-Regeln im Business Vault durch eine Kombination verschiedener Technologien, wie beispielsweise SQL-basierte Virtualisierung (typischerweise \u00fcber SQL-Views) und externe Tools wie Business-Rule-Management-Systeme (BRMS).<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Es ist jedoch auch m\u00f6glich, unstrukturierte NoSQL-Datenbanksysteme \u00fcber eine hybride Architektur zu integrieren. Aufgrund der Plattformunabh\u00e4ngigkeit von Data Vault 2.0 kann NoSQL f\u00fcr jede Data-Warehouse-Schicht verwendet werden \u2013 einschlie\u00dflich der Staging Area, der Enterprise-Data-Warehouse-Schicht und der Information-Delivery-Schicht. Daher kann die NoSQL-Datenbank als Staging Area genutzt werden, um Daten in die relationale Data-Vault-Schicht zu laden. Sie kann jedoch auch in beide Richtungen \u00fcber einen <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/data-vault\/hash-keys-in-data-vault\/\">gehashten Business Key<\/a> in die Data-Vault-Schicht integriert werden. In diesem Fall handelt es sich um eine hybride Architekturl\u00f6sung, bei der die Information Marts Daten aus beiden Umgebungen beziehen.    <\/span>[\/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\">Hybride Architektur<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Die Standard-<a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/data-vault-2-0\/\">Data-Vault-2.0<\/a>-Architektur in Abbildung 1 konzentriert sich auf strukturierte Daten. Da immer mehr Unternehmensdaten semistrukturiert oder unstrukturiert vorliegen, ist es Best Practice f\u00fcr ein neues Enterprise Data Warehouse, eine hybride Architektur auf Basis eines Hadoop-Clusters zu verwenden, wie in der folgenden Abbildung dargestellt: <\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][image_with_animation image_url=&#8220;29697&#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;center&#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; el_class=&#8220;Hybrid_architecture&#8220;][vc_custom_heading text=&#8220;Figure 2: Hybrid Data Vault 2.0 Architecture&#8220; font_container=&#8220;tag:div|text_align:center&#8220; google_fonts=&#8220;font_family:Droid%20Serif%3Aregular%2Citalic%2C700%2C700italic|font_style:400%20regular%3A400%3Anormal&#8220;][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400\">In dieser modifizierten hybriden Architektur wird die relationale Staging Area durch eine HDFS-basierte Staging Area ersetzt, die sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten erfasst. Auch wenn die Erfassung strukturierter Daten im HDFS auf den ersten Blick wie ein zus\u00e4tzlicher Overhead erscheint, verringert diese Strategie die Belastung der Quellsysteme, da sie sicherstellt, dass die Quelldaten unabh\u00e4ngig von strukturellen \u00c4nderungen stets extrahiert werden k\u00f6nnen. Die Daten werden dann mit Apache Drill, Hive External oder \u00e4hnlichen Technologien extrahiert.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Zudem ist es m\u00f6glich, den Raw Data Vault und den Business Vault (die strukturierten Daten im Data-Vault-Modell) in <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/tools\/data-vault-2-0-mit-hadoop-und-hive-spark\/\">Hive<\/a> Internal zu speichern.<\/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 Integration einer hybriden Architektur in Data Vault 2.0 erm\u00f6glicht es Unternehmen, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten durch die Nutzung von Plattformen wie Hadoop effektiv zu verwalten. Dieser Ansatz verbessert die Skalierbarkeit sowie Flexibilit\u00e4t und erm\u00f6glicht eine effiziente Datenverarbeitung und -speicherung. Indem traditionelle relationale Staging Areas durch HDFS-basierte Systeme ersetzt werden, k\u00f6nnen Unternehmen die Belastung der Quellsysteme reduzieren und eine nahtlose Datenextraktion gew\u00e4hrleisten.[\/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":59682,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3947],"tags":[],"class_list":["post-59681","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-datenarchitektur"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO Pro 4.9.10 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"Business-Anwender erwarten von ihren Data-Warehouse-Systemen, dass sie immer mehr Daten laden und aufbereiten. 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