Die Data-Vault-Architektur ist eine weit verbreitete Methodik im Data Warehousing, die ein hochgradig anpassungsf\u00e4higes Modell f\u00fcr die Verwaltung komplexer Datenumgebungen bietet. Sie organisiert Daten prim\u00e4r in drei Kernkomponenten: Hubs, Links und Satellites. Diese Elemente unterst\u00fctzen Business Keys, Beziehungen und deskriptive Daten, um eine umfassende Datenstruktur innerhalb des Raw-Data-Vault-Layers zu schaffen. Wie bei vielen Methoden treten in der Praxis jedoch h\u00e4ufig Datenelemente auf, die au\u00dferhalb der strikten Grenzen dieser Struktur liegen, was Fragen zur Flexibilit\u00e4t aufwirft. <\/p>\n
Dieser Artikel befasst sich mit dem Konzept eines \u201eMixed Models\u201c in Data Vault, bei dem Non-Data-Vault-Entit\u00e4ten neben Raw-Data-Vault-Komponenten koexistieren, und zeigt auf, wie diese in eine Business-Vault-Struktur integriert werden k\u00f6nnen. W\u00e4hrend der reine Data-Vault-Ansatz den Schwerpunkt auf Auditierbarkeit sowie Data Lineage legt und eine nahtlose Automatisierung erm\u00f6glicht, k\u00f6nnen Mixed Models bei umsichtigem Management durchaus eine pragmatische L\u00f6sung sein. Ist es also zul\u00e4ssig, Non-Data-Vault-Entit\u00e4ten mit dem Raw Data Vault innerhalb eines Business Vaults zu kombinieren? Betrachten wir dieses Thema im Detail. <\/p>\n
In this article:<\/p>
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Ein \u201eMixed Model\u201c in Data Vault bezeichnet ein Szenario, in dem traditionelle Data-Vault-Strukturen (Hubs, Links und Satellites) parallel zu anderen Non-Data-Vault-Tabellen oder -Entit\u00e4ten verwendet werden. Im Wesentlichen liegt der Gro\u00dfteil der Daten zwar im strukturierten Raw Data Vault, es existieren jedoch innerhalb derselben Datenbank weitere Datenkomponenten, die nicht der Data-Vault-Architektur entsprechen. Dies wirft Fragen bez\u00fcglich der Integration dieser unterschiedlichen Datentypen in den Business Vault auf. <\/p>\n
Der Business Vault ist als verfeinerte, operative Version des Raw Data Vaults konzipiert. Er reichert die Rohdaten mit Business-Logik und Transformationen an, um handlungsrelevante Erkenntnisse zu generieren. In Szenarien, in denen ein Mixed Model erforderlich ist, besteht das Ziel h\u00e4ufig darin, bestehende Non-Data-Vault-Tabellen zu nutzen, um gesch\u00e4ftliche Erkenntnisse zu gewinnen und gleichzeitig Eingriffe in das urspr\u00fcngliche Datenmodell zu minimieren. <\/p>\n
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Gem\u00e4\u00df den Data-Vault-Prinzipien besteht der ideale Ansatz darin, alle Daten als Hubs, Links und Satellites zu strukturieren, um Konsistenz, Auditierbarkeit und Lineage zu gew\u00e4hrleisten. Ein Mixed-Model-Ansatz kann jedoch mitunter notwendig sein. Beispielsweise verf\u00fcgen Sie m\u00f6glicherweise \u00fcber eine Datenbank, die im Raw Data Vault gespeicherte Daten mit Tabellen oder Entit\u00e4ten kombiniert, die keinen Data-Vault-Strukturen folgen. Ist dies also erlaubt? <\/p>\n
Die kurze Antwort lautet: Ja, Sie k\u00f6nnen Non-Data-Vault-Entit\u00e4ten technisch in den Business Vault integrieren, dies ist jedoch mit Vorbehalten verbunden. Im Folgenden betrachten wir die wesentlichen Auswirkungen im Detail: <\/p>\n
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Wenn Sie sich f\u00fcr ein Mixed Model entscheiden, ist es entscheidend, den zuk\u00fcnftigen \u00dcbergang zu einem vollst\u00e4ndig Data-Vault-konformen Design von vornherein einzuplanen. Hier sind einige Empfehlungen: <\/p>\n
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Stellen Sie sich einen Finanzdienstleister vor, der einen Raw Data Vault mit Transaktionsdaten betreibt, aber auch \u00fcber ein separates Schema f\u00fcr Kundenreferenztabellen verf\u00fcgt, etwa f\u00fcr soziodemografische Kundendaten und Standortdetails. Anstatt diese Tabellen direkt in den Business Vault zu integrieren, k\u00f6nnte das Unternehmen virtuelle Hubs und Links erstellen, die Kunden-IDs und Standorte mit Transaktionen verkn\u00fcpfen. Dies erm\u00f6glicht es, weiterhin innerhalb des Raw-Data-Vault-Frameworks zu arbeiten und gleichzeitig die schrittweise \u00dcberf\u00fchrung der Referenztabellen in regul\u00e4re Data-Vault-Standards vorzubereiten. <\/p>\n
Ein weiteres Beispiel ist ein gro\u00dfes Einzelhandelsunternehmen, in dem benutzergenerierte Datenmodelle im User Mart h\u00e4ufig zur Unterst\u00fctzung von Marketinganalysen verwendet werden. Hier k\u00f6nnte das Unternehmen ein tempor\u00e4res Mixed Model implementieren, das schnelle Analysen liefert, w\u00e4hrend parallel eine phasenweise Migration in vollwertige Data-Vault-Strukturen vorangetrieben wird. <\/p>\n
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Obwohl ein Mixed Model innerhalb der Data-Vault-Architektur nicht die reine Lehre darstellt, kann es als tempor\u00e4re, pragmatische L\u00f6sung dienen, wenn Non-Data-Vault-Entit\u00e4ten kurzfristig integriert werden m\u00fcssen. Virtuelle Hubs und Links, User Marts und klare Governance-Richtlinien helfen dabei, die durch nicht standardisierte Tabellen entstehende Komplexit\u00e4t zu beherrschen. Dennoch sollten Unternehmen der sukzessiven Migration aller Daten in das Data-Vault-Modell Priorit\u00e4t einr\u00e4umen, um die langfristigen Vorteile von Data Vault \u2013 wie vollst\u00e4ndige Auditierbarkeit, Data Lineage und Automatisierbarkeit \u2013 nachhaltig zu sichern. <\/p>\n
Letztlich gilt: Die St\u00e4rke von Data Vault liegt in seiner Flexibilit\u00e4t, Auditierbarkeit und Skalierbarkeit. Der Einsatz von Non-Data-Vault-Tabellen als \u00dcbergangsl\u00f6sung ist machbar \u2013 f\u00fcr eine zukunftssichere und verl\u00e4ssliche Informationsarchitektur bleibt ein vollst\u00e4ndig Data-Vault-konformes Modell jedoch die beste Wahl. <\/p>\n[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“ custom_height=“60″][vc_column_text]\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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