{"id":59920,"date":"2025-08-20T01:00:50","date_gmt":"2025-08-19T23:00:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.scalefree.com\/blog\/agile-entwicklung-im-data-warehousing-mit-data-vault-2-0\/"},"modified":"2026-07-31T16:29:52","modified_gmt":"2026-07-31T14:29:52","slug":"agile-entwicklung-im-data-warehousing-mit-data-vault-2-0","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/agile\/agile-entwicklung-im-data-warehousing-mit-data-vault-2-0\/","title":{"rendered":"Agile Entwicklung im Data Warehousing mit 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;][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;\">Agile Entwicklung im Data Warehousing: Ausgangslage<\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Agile Methoden bringen Flexibilit\u00e4t und Anpassungsf\u00e4higkeit ins Data Warehousing und passen daher hervorragend zu modernen Ans\u00e4tzen wie <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/consulting\/data-vault-2-0\/\">Data Vault 2.0<\/a>. Ein h\u00e4ufiges Problem bei Data-Warehouse-Projekten ist das Fehlen eines klar definierten Scopes sowie nicht optimierte Prozesse \u2013 etwa beim gesteuerten Zugriff, beim Umgang mit der DSGVO <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/blog\/data-vault\/still-struggling-with-gdpr\/\">(GDPR)<\/a>, bei der Revisionssicherheit (Auditability), der Dokumentation oder der Infrastruktur. Zudem starten Data-Warehouse-Projekte selbst bei vorhandenem Scope oft ohne echten Fokus auf den gesch\u00e4ftlichen Mehrwert (Business Value). Dies liegt meist daran, dass die Anwendungsf\u00e4lle (Use Cases) nicht klar kommuniziert werden und Datenarchitekten der konkrete Ansatzpunkt fehlt. In der Folge bleibt der erhoffte Mehrwert f\u00fcr das Unternehmen aus.    <\/span><\/p>\n<div class=\"content-list-wrapper\"><p class=\"content-heading\">In this article:<\/p><ul class=\"content-list\"><li><a href=\"#data-vault-2-0-methodik\">Data-Vault-2.0-Methodik <\/a><li><a href=\"#der-scope-eines-sprints\">Der Scope eines Sprints<\/a><li><a href=\"#definition-des-projekts\">Definition des Projekts<\/a><li><a href=\"#agile-entwicklung\">Agile Entwicklung<\/a><li><a href=\"#review-in-der-agilen-entwicklung\">Review in der agilen Entwicklung<\/a><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;\">Data-Vault-2.0-Methodik <\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Es wird h\u00e4ufig f\u00e4lschlicherweise angenommen, dass Data Vault 2.0 lediglich eine Modellierungstechnik sei. Data Vault 2.0 umfasst jedoch weit mehr: eine <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/consulting\/data-vault-2-0\/#modeling\">Modellierungstechnik<\/a>, eine Referenz<a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/consulting\/data-vault-2-0\/#architecture\">architektur<\/a> und eine eigene <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/consulting\/data-vault-2-0\/#methodology\">Methodik<\/a>. Diese Methodik integriert etablierte Projektmanagement-Werkzeuge wie CMMI, Six Sigma und Scrum, um die beschriebenen Herausforderungen zu l\u00f6sen. W\u00e4hrend CMMI und Six Sigma \u00fcbergeordnete Projektmanagement-Themen abdecken, kommt Scrum vor allem im Entwicklungsteam zum Einsatz und bildet den Rahmen f\u00fcr einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess. Der Einsatz agiler Entwicklung in Data-Vault-2.0-Projekten wird im Folgenden n\u00e4her erl\u00e4utert.     <\/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;\">Der Scope eines Sprints<\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text]<span style=\"font-weight: 400;\">Der erste Schritt beim agilen Aufsetzen eines Data-Warehouse-Projekts besteht darin, das Projektziel pr\u00e4gnant auf ein bis zwei Seiten zu definieren. Im Gegensatz zu klassischen Wasserfall-Projekten ist es das Ziel, in kontinuierlichen Iterationen (Sprints) funktionierende und nutzbare Teilergebnisse \u2013 wie Berichte oder Dashboards \u2013 zu erzeugen. Das bedeutet, dass nicht das gesamte Projekt vorab im Detail geplant werden muss. Stattdessen l\u00e4sst sich das Data Warehouse rund um ein zentrales Zielbild aufbauen, bevor die ersten Sprints konkret geplant werden. Um den genannten Problemen entgegenzuwirken, muss der Schwerpunkt der Sprints konsequent auf dem gesch\u00e4ftlichen Mehrwert liegen. Daf\u00fcr ist es entscheidend, im Sinne eines kontinuierlichen Verbesserungsprozesses fortlaufend Feedback von den Fachanwendern (Business Usern) einzuholen.    <\/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;\">Definition des Projekts<\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Sowohl der Scope eines Sprints als auch die Architektur folgen einem Business-Value-getriebenen Ansatz, der vertikal statt horizontal aufgebaut ist. Das bedeutet, dass die Entwicklung nicht Schicht f\u00fcr Schicht, sondern Feature f\u00fcr Feature erfolgt. Eine bew\u00e4hrte Vorgehensweise ist hierbei der Tracer-Bullet-Ansatz: Ausgehend vom gesch\u00e4ftlichen Mehrwert, der durch einen Bericht, ein Dashboard oder einen <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/scalefree-newsletter\/about-information-marts-in-data-vault-2-0\/\">Information Mart <\/a>definiert wird, werden die ben\u00f6tigten <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/data-vault\/aufteilung-einer-satellite-entitaet-basierend-auf-den-quelldaten\/\">Quelldaten<\/a> identifiziert, durch alle Schichten modelliert und geladen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wie in Abbildung 1 dargestellt, wird nicht von Anfang an die gesamte Staging-Area-Schicht aufgebaut, sondern nur der Teil, der f\u00fcr die Daten im aktuellen Scope ben\u00f6tigt wird \u2013 in diesem Fall f\u00fcr den SalesReport.<\/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;\">Agile Entwicklung<\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text]<span style=\"font-weight: 400;\">Bevor eine neue Funktionalit\u00e4t in einem Sprint implementiert werden kann, muss sie klar definiert werden. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Aufgabe liegt beim Product Owner, der f\u00fcr das Verfassen und Priorisieren der User Stories verantwortlich ist. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Wie bereits erl\u00e4utert, besteht das Ziel eines Sprints darin, funktionierende und nutzbare Teilergebnisse (Features) bereitzustellen. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Dar\u00fcber hinaus m\u00fcssen technische Themen (Tech Topics) ber\u00fccksichtigt werden. Zur Unterst\u00fctzung der Sprint-Planung existieren verschiedene Methoden wie Planning Poker oder die Function-Point-Analyse, auf die in einem separaten<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/data-vault\/aufwandsschaetzung-in-data-vault-2-0-projekten\/\"> Artikel<\/a><\/span> <span style=\"font-weight: 400;\">n\u00e4her eingegangen wird.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein wichtiger Indikator f\u00fcr den Projektverlauf ist die Evaluierung des laufenden Sprints. Gelingt es dem Entwicklungsteam nicht, ein Feature innerhalb eines Sprints umzusetzen, deutet dies h\u00e4ufig darauf hin, dass der Scope zu gro\u00df gew\u00e4hlt wurde.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Um dem vorzubeugen, sollten alle Arbeitspakete entfernt werden, die f\u00fcr das jeweilige Feature nicht zwingend erforderlich sind. Aus Sorge vor Verlust z\u00f6gern Fachanwender jedoch oft, diese Arbeitspakete zu streichen.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Um dieser Sorge zu begegnen, sollte den Fachanwendern verdeutlicht werden, dass diese Arbeitspakete nicht verworfen, sondern lediglich in sp\u00e4tere Sprints verschoben und vor\u00fcbergehend im Backlog gef\u00fchrt werden.<\/span>[\/vc_column_text][image_with_animation image_url=&#8220;30281&#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;][vc_custom_heading text=&#8220;Figure1 : 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; css=&#8220;&#8220;][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Dank des flexiblen und skalierbaren Data-Vault-Modells lassen sich die Schichten beim n\u00e4chsten Feature mit minimalem bis gar keinem Re-Engineering erweitern. Dies ist m\u00f6glich, da Data Vault aus einem Raw-Data-Vault- und einem <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/consulting\/data-vault-2-0\/#business-vault\">Business-Vault<\/a>-Modell besteht. Es kombiniert somit die logische Architektur mit der Perspektive der Datenmodellierung. Der Raw Data Vault wird datengetrieben modelliert, indem die Daten \u00fcber Business Keys integriert werden. Hierbei werden ausschlie\u00dflich Hard Business Rules wie Datentypkonvertierungen oder<a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/data-vault\/hash-keys-in-data-vault\/\"> Hash-Key<\/a>-Berechnungen angewendet. S\u00e4mtliche Soft Business Rules kommen erst im Business Vault zum Tragen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hier werden Daten in wertvolle Informationen verwandelt. Aus diesem Grund erfordert der Raw Data Vault kaum Refactoring und l\u00e4sst sich unbegrenzt erweitern.<\/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;\">Review in der agilen Entwicklung<\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text]<span style=\"font-weight: 400;\">Ein wesentlicher Erfolgsfaktor agiler Projekte ist die regelm\u00e4\u00dfige \u00dcberpr\u00fcfung und Optimierung. Vor dem Start des n\u00e4chsten Sprints stehen f\u00fcr das Team folgende Meetings an: <\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Das Sprint-Review-Meeting: Hier werden die gelieferten Features \u00fcberpr\u00fcft. In der Regel nehmen das Entwicklungsteam, der Product Owner, der Scrum Master und die Endanwender daran teil <\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Das Retrospektive-Meeting: Dieses Meeting schlie\u00dft meist direkt an das Review-Meeting an und dient dazu, Verbesserungspotenziale im Arbeitsprozess zu identifizieren.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Das Backlog Refinement<\/b>:<span style=\"font-weight: 400;\"> Zur Priorisierung der User Stories und zur Kl\u00e4rung der anstehenden Aufgaben f\u00fcr das Team.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Das Sprint Planning: <span style=\"font-weight: 400;\">Um auf Basis von Aufwandssch\u00e4tzungen festzulegen, welche User Stories im kommenden Sprint umgesetzt werden.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die konsequente Durchf\u00fchrung dieser Meetings ist essenziell, um Fehlerquellen fr\u00fchzeitig zu erkennen. So lassen sich die Projektergebnisse kontinuierlich verbessern und die Entwicklungsprozesse iterativ optimieren.  <\/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;\">Fazit <\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Data Vault 2.0 ist nicht nur eine skalierbare und flexible Modellierungstechnik, sondern eine ganzheitliche Methodik zur Umsetzung der Unternehmensvision im <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/trainings\/agile-data-warehousing\/\">Data Warehousing<\/a> und der Informationsbereitstellung (Information Delivery). Durch die Verbindung agiler Prinzipien mit einem klaren Fokus auf den gesch\u00e4ftlichen Mehrwert (Business Value) stellt Data Vault 2.0 sicher, dass Data-Warehouse-Projekte verl\u00e4ssliche, nutzbringende und hochwertige Ergebnisse f\u00fcr das Unternehmen liefern.  <\/span>[\/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":59817,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3945],"tags":[],"class_list":["post-59920","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-agile"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO Pro 5.0.0.1 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"Agile Methoden bringen Flexibilit\u00e4t und Anpassungsf\u00e4higkeit ins Data Warehousing und passen perfekt zu Data Vault 2.0. Erfahren Sie mehr!\" \/>\n\t<meta name=\"robots\" content=\"max-image-preview:large\" \/>\n\t<meta name=\"author\" content=\"Marc Winkelmann\"\/>\n\t<meta name=\"keywords\" content=\"agile daten\" \/>\n\t<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/agile\/agile-entwicklung-im-data-warehousing-mit-data-vault-2-0\/\" \/>\n\t<meta name=\"generator\" content=\"All in One SEO Pro (AIOSEO) 5.0.0.1\" \/>\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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