{"id":60235,"date":"2023-10-24T00:30:12","date_gmt":"2023-10-23T22:30:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.scalefree.com\/blog\/monitoring-eines-data-vault-basierten-edw\/"},"modified":"2026-08-21T10:03:29","modified_gmt":"2026-08-21T08:03:29","slug":"monitoring-eines-data-vault-basierten-edw","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/data-warehouse\/monitoring-eines-data-vault-basierten-edw\/","title":{"rendered":"Monitoring eines Data Vault-basierten EDW"},"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]\n<h3>Einleitung<\/h3>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]In diesem Newsletter geben wir Ihnen einen \u00dcberblick \u00fcber die M\u00f6glichkeiten zur \u00dcberwachung Ihrer L\u00f6sung innerhalb eines <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/expertise\/enterprise-data-warehouse\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Enterprise Data Warehouse (EDW)<\/a>, das auf Data Vault 2.0 basiert.<br \/>\nDie vorgestellten Monitoring-Ans\u00e4tze zeigen Ihnen verschiedene Wege auf, um fundierte Einblicke in die Performance Ihrer Data-Warehouse-L\u00f6sung zu gewinnen. Das Ziel besteht darin, n\u00fctzliche Informationen \u00fcber die technischen Daten Ihres EDW zu gewinnen und diese gezielt zu nutzen: zur Fehlernachverfolgung, zur Identifikation von Engp\u00e4ssen in Lade- und Transformationsprozessen sowie zur Steigerung der Gesamtperformance Ihres Data Warehouse. <\/p>\n<p>In unserer Webinar-Session sind wir tiefer in das Thema technischer Test- und Monitoring-Methoden f\u00fcr ein Data Vault-basiertes EDW eingetaucht. Dabei wurden alle EDW-Schichten abgedeckt und Performance-Einblicke mit Schwerpunkt auf der Modellierung von Metrics Vaults und Marts unter Ber\u00fccksichtigung der Quelldaten vermittelt. <\/p>\n<p>Sehen Sie sich die Aufzeichnung <a href=\"https:\/\/us02web.zoom.us\/webinar\/register\/WN_g3dY8PW2QTmAvWHKLgRXSA#\/registration\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">hier<\/a> kostenlos an![\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text]\n<h3>Was Sie erwartet<\/h3>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]Sie erhalten einen \u00dcberblick \u00fcber verschiedene Metriken und Metadatenarten zur \u00dcberwachung Ihrer L\u00f6sung. Im n\u00e4chsten Schritt wird der Modellierungsansatz zur Erfassung und sp\u00e4teren Analyse der Daten f\u00fcr die verschiedenen Schichten Ihres EDW behandelt vom klassischen Metrics Vault bis hin zu den Metrics Marts. Dar\u00fcber hinaus werden relevante Monitoring-Bereiche mit Fokus auf potenzielle Herausforderungen innerhalb Ihrer Architektur thematisiert. Der Schwerpunkt dieses Newsletters liegt darauf, wie Metadaten bereitgestellt und f\u00fcr wertvolle Erkenntnisse nutzbar gemacht werden k\u00f6nnen.[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text]\n<h3>Modellierung von Metadaten<\/h3>\n[\/vc_column_text][vc_column_text text_direction=&#8220;default&#8220;]Im Folgenden werden vier Instanzen behandelt, die n\u00fctzliche technische Daten enthalten: der Metrics Vault und der darauf aufbauende Metrics Mart, der Meta Mart sowie der Error Mart. Jede dieser Komponenten erf\u00fcllt ihren eigenen Zweck, auch wenn sich Modellierung und Datenquellen \u00e4hneln k\u00f6nnen. Die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen den Modellierungsans\u00e4tzen dieser \u00fcberwiegend technischen Tabellen und ihren Datenquellen werden in den folgenden Abschnitten erl\u00e4utert.[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text]\n<h4>Metrics Vault<\/h4>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]Der Metrics Vault wird verwendet, um definierte Metriken zu erfassen, die aus ETL\/ELT-Datenfl\u00fcssen stammen. Er ist keine obligatorische Komponente von Data Vault. Wird er jedoch implementiert, profitiert Ihre L\u00f6sung von verschiedenen Vorteilen und technischen Funktionen, wie zum Beispiel: <\/p>\n<ul>\n<li>Fehlerpr\u00fcfung (Error Inspection)<\/li>\n<li>Ursachenanalyse (Root Cause Analysis)<\/li>\n<li>Performance-Metriken<\/li>\n<\/ul>\n<p>Im Hinblick auf Datenfl\u00fcsse liegt der Fokus auf der Identifizierung von Fehlern sowie auf Ursachenanalysen von Systemausf\u00e4llen, um gezielte Ma\u00dfnahmen zur k\u00fcnftigen Fehlervermeidung abzuleiten.<\/p>\n<p>Die Metriken selbst k\u00f6nnen aus unterschiedlichen Quellen stammen \u2013 etwa der Datenplattform, der ETL\/ELT-Pipeline oder dem von Ihnen verwendeten EDW-Job-Orchestrierungs-Tool. Aus diesem Grund empfehlen wir, diese Datenquellen nach denselben Mustern und Standards zu modellieren, die Sie auch f\u00fcr die Erstellung des Raw Data Vault nutzen. Dies gew\u00e4hrleistet eine skalierbare L\u00f6sung zur Erfassung und Verarbeitung Ihrer Metriken.[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text]\n<h4>Metrics Mart<\/h4>\n[\/vc_column_text][vc_column_text text_direction=&#8220;default&#8220;]Im Metrics Vault werden die Daten im Hinblick auf Speicherung, Skalierbarkeit und Flexibilit\u00e4t modelliert und optimiert. Um die gesammelten Daten auswerten zu k\u00f6nnen, muss das Modell den Anforderungen der Endbenutzer entsprechen. Aus diesem Grund ist der Metrics Mart Teil des Information Delivery Layer. Da der Metrics Vault ausschlie\u00dflich daf\u00fcr aufgebaut ist, Daten f\u00fcr den Metrics Mart bereitzustellen, werden mit diesem Ansatz die Standards der Data Vault 2.0-Architektur konsequent eingehalten. Der Metrics Mart ist ein zweckgebundener <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/blog\/data-vault\/about-information-marts-in-data-vault-2-0\/\">Information Mart<\/a>, der prim\u00e4r aus dem Metrics Vault gespeist wird. F\u00fcr die Umsetzung kommen sowohl die Materialisierung als physische Tabellen als auch die Virtualisierung \u00fcber Views in Betracht. Der Virtualisierungsansatz ist hierbei h\u00e4ufig vorzuziehen, da die Bereitstellungsgeschwindigkeit (Deployment Speed) von dieser Entscheidung profitiert.      <\/p>\n<p>Wie oben erw\u00e4hnt, bildet der Metrics Vault die Hauptdatenquelle f\u00fcr den Metrics Mart, wenngleich er nicht darauf beschr\u00e4nkt ist. In bestimmten F\u00e4llen kann sich der Fachbereich dazu entscheiden, Business Objects mit Metriken zu verkn\u00fcpfen, um die Performance konkreter Gesch\u00e4ftsobjekte nachzuverfolgen. Dies tr\u00e4gt ebenfalls dazu bei, die Performance weiter zu optimieren.  <\/p>\n<p>Das Datenmodell des Metrics Mart ist nicht starr vorgegeben und variiert je nach Anforderung der Endbenutzer. Daher kann ein dimensionales Modell die passende L\u00f6sung sein, ist jedoch nicht zwingend erforderlich. Stammen Daten direkt aus Quellwerkzeugen, kann mitunter deren Ursprungsstruktur beibehalten werden, um eine effizientere Datenanalyse zu erm\u00f6glichen.[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text]\n<h4>Meta Mart<\/h4>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]Metadaten werden direkt im Meta Mart gespeichert. Diese Marts speisen sich nicht aus dem Raw Data Vault; daher existiert kein Meta Vault als Quelle f\u00fcr eine Virtualisierung. Folglich wird der Meta Mart in Form von Tabellen materialisiert. Der Aufbau \u00e4hnelt dem anderer Information Marts: Die fachlichen Anforderungen bestimmen das exakte Modell des Meta Marts, da dessen Kernfunktion darin besteht, Daten f\u00fcr den maximalen gesch\u00e4ftlichen Nutzen bereitzustellen. Je nach Anwendungsfall wird dies als dimensionales Modell oder in der dritten Normalform umgesetzt.[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text]\n<h4>Error Mart<\/h4>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]Der Error Mart ist ein weiterer Information Mart. Auch hier h\u00e4ngt die genaue Implementierung des Modells vom jeweiligen Fachbereich ab, wenngleich in der Praxis meist ein dimensionales Modell gew\u00e4hlt wird. Das Ziel des Error Marts ist es, fehlerhafte Datens\u00e4tze, sogenannte \u201eUgly Data\u201c abzufangen. Dabei handelt es sich um Daten, die von Ihren Transformationswerkzeugen abgewiesen wurden, beispielsweise aufgrund definierter Soft Rules. Da sich Soft Rules im Zeitverlauf ver\u00e4ndern k\u00f6nnen, passen sich auch Ihre Error Marts entsprechend an. Diese Fehlerdaten stammen nicht aus dem Raw Data Vault, weshalb es keinen Error Vault gibt. Die Daten f\u00fcr die Error Marts speisen sich aus verschiedenen Quellen, \u00fcberwiegend jedoch direkt aus der ETL\/ELT-Engine.[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text]\n<h3>Verwaltung von Metadaten<\/h3>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]Nachdem im vorherigen Abschnitt beschrieben wurde, wie ausgew\u00e4hlte Information Marts modelliert werden und welchem Zweck sie dienen, widmet sich dieser Abschnitt den Details der Datenbeladung. Dazu betrachten wir die zugrunde liegenden Daten, deren Ursprung sowie die jeweiligen Anwendungsf\u00e4lle genauer.[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text]\n<h4>Business Metadata<\/h4>\n[\/vc_column_text][vc_column_text text_direction=&#8220;default&#8220;]Business Metadata sind definiert als Metadaten mit direkter Relevanz f\u00fcr den Fachbereich. Obwohl die fachliche Verantwortung je nach Unternehmensstruktur variieren kann, liegt die technische Datenverwaltung beim Data-Warehouse-Team. Der Meta Mart deckt diesen Bereich der Metadaten ab.  <\/p>\n<p>Zu den Metadaten, die Sie erfassen sollten, geh\u00f6ren unter anderem:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Fachliche Spaltennamen<\/strong><br \/>\nEntscheidet sich der Fachbereich f\u00fcr Abk\u00fcrzungen in Pr\u00e4fixen oder Suffixen, m\u00fcssen diese dokumentiert werden, um eine einheitliche und verst\u00e4ndliche Begrifflichkeit im Business zu gew\u00e4hrleisten.<\/li>\n<li><strong>Fachliche Definitionen<\/strong><br \/>\nSie bilden das Fundament f\u00fcr alle nachfolgenden Datenanalysen. Eine l\u00fcckenlose fachliche Beschreibung der Attribute und Tabellen belegt zudem deren Notwendigkeit. Kann der Fachbereich keine Definition f\u00fcr eine Spalte oder Tabelle liefern, sollte gepr\u00fcft werden, ob das Element im Information Mart ben\u00f6tigt wird oder fachlich neu definiert werden muss.   <\/li>\n<li><strong>Ontologien und Taxonomien<\/strong><br \/>\nSie liefern Kontext zum Business Object hinter den Quelldaten \u2013 etwa Klassifizierungen, Hierarchien sowie Beziehungen zu anderen Objekten.<\/li>\n<li><strong>Physische Tabellen- und Spaltennamen<\/strong><br \/>\nSie stellen die Verkn\u00fcpfung zwischen den fachlichen Namen der Business Objects und den Bezeichnungen der physischen Tabellen und Spalten her. <\/li>\n<li><strong>Record Source<\/strong><br \/>\nSie beschreibt die Datenquellen in fachlicher Sprache. Das Ziel besteht nicht im rein technischen Verweis auf Datenbanken, sondern in der Vermittlung der gesch\u00e4ftlichen Bedeutung der jeweiligen Quellen.  <\/li>\n<li><strong>Tabellenspezifikation<\/strong><br \/>\nSie dokumentiert den Zweck der Quelltabelle und der Daten sowie die relevanten Spaltennamen und Schl\u00fcssel.<\/li>\n<li><strong>Exception-Handling Rules<\/strong><br \/>\nSie erfassen potenzielle Fehler sowie Datenqualit\u00e4tsprobleme und legen fest, wie der <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/blog\/tools\/running-modern-etl-processes-with-framework-based-tools-part-1\/\">ETL\/ELT-Prozess<\/a> bei Ausnahmen verf\u00e4hrt.<\/li>\n<li><strong>Fachliche Definitionen der Quellsysteme<\/strong><br \/>\nSie erl\u00e4utern die fachliche Bedeutung der Attribute aus den Quellsystemen.<\/li>\n<li><strong>Business Rules<\/strong><br \/>\nSie erzeugen neue Daten auf Basis von Gesch\u00e4ftslogiken. Entwickler ben\u00f6tigen ein klares Verst\u00e4ndnis dieser Regeln und Transformationen, um fachliche Anforderungen exakt umzusetzen. Als Business Metadata werden Gesch\u00e4ftsregeln fachlich verst\u00e4ndlich formuliert, wobei stets sauber zwischen Hard Rules und Soft Rules unterschieden werden sollte.   <\/li>\n<\/ul>\n[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text]\n<h4>Technical Metadata<\/h4>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]W\u00e4hrend Business Metadata in erster Linie dem Fachbereich dienen, profitiert vor allem das Data-Warehouse-Team von den Technical Metadata, die ebenfalls im Meta Mart hinterlegt werden. Diese Metadaten stammen \u00fcberwiegend direkt aus den beteiligten Systemkomponenten, wie die folgenden Beispiele zeigen: <\/p>\n<ul>\n<li><strong>Quellsysteme<\/strong><br \/>\nSie liefern eine technische Spezifikation der Quellsysteme, beispielsweise Datenbanknamen, Schnittstellen oder Speicherpfade von Flat Files.<\/li>\n<li><strong>Datenmodelle<\/strong><br \/>\nSie stellen eine essenzielle technische Referenz dar, veranschaulichen die Beziehungen zwischen den genutzten Tabellen und k\u00f6nnen grafisch aufbereitet werden. <\/li>\n<li><strong>Datendefinitionen<\/strong><br \/>\nSie beschreiben die Daten auf technischer Ebene und umfassen Details zu Tabellen- und Spaltennamen, Datentypen, Constraints sowie Standardwerten. <\/li>\n<li><strong>Business Rules<\/strong><br \/>\nGesch\u00e4ftsregeln sind ebenso Teil der Technical Metadata. Hier liegt der Fokus auf der technischen Ausgestaltung der Logiken, die in den ETL\/ELT-Tools implementiert werden. Hard Rules und Soft Rules m\u00fcssen hierbei analog zu den Business Metadata klar getrennt werden.  <\/li>\n<li><strong>Volumetrie<\/strong><br \/>\nSie dokumentiert Ladeprozesse, Tabellengr\u00f6\u00dfen und Datenwachstum, um die Auslastung und Skalierung des Data Warehouse pr\u00e4zise zu steuern.<\/li>\n<li><strong>Ontologien und Taxonomien<\/strong><br \/>\nTechnische Metadaten konkretisieren Begriffsk\u00fcrzel, Attributstrukturen, Business-Key-Konventionen, Hierarchien sowie Neudefinitionen (Re-defines).<\/li>\n<li><strong>Datenqualit\u00e4t<\/strong><br \/>\nDiese Metadaten erfassen Qualit\u00e4tsmetriken und Regeln zur technischen Standardisierung der Quelldaten.<\/li>\n<\/ul>\n[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text]\n<h4>Process Execution Metadata<\/h4>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]Process Execution Metadata werden im Gegensatz zu Business und Technical Metadata nicht vom Fachbereich oder von Quellanwendungen geliefert, sondern automatisiert vom Data-Warehouse-Team bzw. der Infrastruktur generiert, um Transparenz \u00fcber die ETL\/ELT-Pipelines zu schaffen. Das Hauptziel besteht darin, die Performance des Data Warehouse messbar zu machen und gezielt zu optimieren. Die Daten stammen prim\u00e4r aus dem eingesetzten ETL\/ELT-Tool und umfassen folgende Bereiche:  <\/p>\n<ul>\n<li><strong>Control-Flow-Metadaten<\/strong><br \/>\nDa ein Control Flow mindestens einen Data Flow ausf\u00fchrt, liefert er Statusdaten \u00fcber Abl\u00e4ufe und die Data Lineage s\u00e4mtlicher EDW-Komponenten.<\/li>\n<li><strong>Data-Flow-Metadaten<\/strong><br \/>\nSie dokumentieren die Datenfl\u00fcsse selbst, einschlie\u00dflich \u00fcbertragener Datenvolumina sowie abgewiesener Zeilen innerhalb von Lade- und Transformationsschritten. <\/li>\n<li><strong>Package-Metadaten<\/strong><br \/>\nSie fassen die Ausf\u00fchrungsinformationen eines Packages zusammen, welches in der Regel einen \u00fcbergeordneten Control Flow abbildet.<\/li>\n<li><strong>Prozess-Metadaten<\/strong><br \/>\nDa die meisten Packages automatisiert \u00fcber Scheduling-L\u00f6sungen laufen, protokollieren diese Metadaten Details zum ausl\u00f6senden Gesamtprozess. <\/li>\n<\/ul>\n<p>Process Execution Metadata sollten im Metrics Vault abgelegt und getrennt von den Business und Technical Metadata verwaltet werden.[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text]\n<h3>Fazit<\/h3>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]In diesem Newsletter haben wir Ihnen die zentralen Monitoring-Optionen f\u00fcr Ihr Data Vault-basiertes EDW vorgestellt. Wir haben erl\u00e4utert, wie spezialisierte Information Marts modelliert werden, aus welchen Quellen sie gespeist werden und wie Fachbereich und Data-Warehouse-Team davon profitieren. Zudem haben wir die verschiedenen Metadatenarten und ihre Einsatzbereiche strukturiert: von Business Metadata f\u00fcr den Fachbereich \u00fcber Technical Metadata f\u00fcr die technische Administration bis hin zu Process Execution Metadata f\u00fcr die \u00dcberwachung Ihrer ETL\/ELT-Pipelines. Damit verf\u00fcgen Sie \u00fcber eine verl\u00e4ssliche Grundlage, um Ihr EDW nach den Best Practices von Data Vault 2.0 professionell zu \u00fcberwachen. <\/p>\n<p>In unserem Webinar gehen wir noch weiter ins Detail. Nutzen Sie die Gelegenheit und sehen Sie sich die <a href=\"https:\/\/us02web.zoom.us\/webinar\/register\/WN_g3dY8PW2QTmAvWHKLgRXSA#\/registration\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Aufzeichnung<\/a> kostenlos an! Wir freuen uns darauf, Sie dort begr\u00fc\u00dfen zu d\u00fcrfen.<\/p>\n[\/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":99,"featured_media":59601,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3949],"tags":[],"class_list":["post-60235","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-data-warehouse"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO Pro 5.0.1.1 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"Erfahren Sie, wie Sie ein Data Vault-basiertes EDW effektiv \u00fcberwachen: Best Practices f\u00fcr Metrics Vault, Mart-Modellierung und Metadaten-Management.\" \/>\n\t<meta name=\"robots\" content=\"max-image-preview:large\" \/>\n\t<meta name=\"author\" content=\"Jan Paul Langner\"\/>\n\t<meta name=\"keywords\" content=\"data warehouse\" \/>\n\t<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/data-warehouse\/monitoring-eines-data-vault-basierten-edw\/\" \/>\n\t<meta name=\"generator\" content=\"All in One SEO Pro (AIOSEO) 5.0.1.1\" \/>\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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