

{"id":8809,"date":"2019-08-13T12:06:42","date_gmt":"2019-08-13T10:06:42","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.scalefree.com\/?p=8809"},"modified":"2026-05-11T11:16:47","modified_gmt":"2026-05-11T09:16:47","slug":"data-vault-anwendungsfalle-1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/data-vault\/data-vault-use-cases-1\/","title":{"rendered":"Data Vault Anwendungsf\u00e4lle abseits des klassischen Reportings \u2013 Teil 1"},"content":{"rendered":"<div id=\"fws_6a133a61aa2f2\"  data-column-margin=\"default\" data-midnight=\"dark\"  class=\"wpb_row vc_row-fluid vc_row\"  style=\"padding-top: 0px; padding-bottom: 0px; \"><div class=\"row-bg-wrap\" data-bg-animation=\"none\" data-bg-animation-delay=\"\" data-bg-overlay=\"false\"><div class=\"inner-wrap row-bg-layer\" ><div class=\"row-bg viewport-desktop\"  style=\"\"><\/div><\/div><\/div><div class=\"row_col_wrap_12 col span_12 dark left\">\n\t<div  class=\"vc_col-sm-12 wpb_column column_container vc_column_container col no-extra-padding inherit_tablet inherit_phone\"  data-padding-pos=\"all\" data-has-bg-color=\"false\" data-bg-color=\"\" data-bg-opacity=\"1\" data-animation=\"\" data-delay=\"0\" >\n\t\t<div class=\"vc_column-inner\" >\n\t\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t\t\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<h2>Enterprise Data Warehouses mit Data Vault 2.0<\/h2>\n<p>W\u00e4hrend <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/consultingterprise-data-warehouse\/\">Enterprise Data Warehouses (EDWs)<\/a> traditionell f\u00fcr Reporting und Dashboards genutzt werden, geht ihr wahres Potenzial mit Data Vault weit \u00fcber diesen grundlegenden Anwendungen hinaus. <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/beratung\/data-vault-2-0\/\">Data Vault 2.0<\/a> bietet eine beispiellose Flexibilit\u00e4t und Skalierbarkeit, die es Unternehmen erm\u00f6glicht, neue Anwendungsf\u00e4lle wie Datenbereinigung, operative Prozessautomatisierung und pr\u00e4diktive Analysen zu realisieren.\nDieser Artikel zeigt, wie Data Vault 2.0 Unternehmen dabei unterst\u00fctzt, zentrale Datenbereinigungsregeln anzuwenden, die Datenqualit\u00e4t direkt an der Quelle zu verbessern und Total Quality Management (TQM) umzusetzen. Durch die volle Aussch\u00f6pfung der M\u00f6glichkeiten ihres EDWs k\u00f6nnen Unternehmen \u00fcber reine Analysen hinausgehen und nachhaltige, agile sowie wirkungsvolle Datenstrategien entwickeln.<\/p>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"divider-wrap\" data-alignment=\"default\"><div style=\"height: 25px;\" class=\"divider\"><\/div><\/div>\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element  webinar-box\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<h2>Mit Data Vault 2.0 \u00fcber die Standard-Reporting hinausgehen<\/h2>\n<p>Reporting und Dashboarding sind in der Gesch\u00e4ftswelt zum Standard geworden, wenn es um die Ermittlung von KPIs und anderen Kennzahlen geht. Um diesen Berichtsprozess zu unterst\u00fctzen, haben sich <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/consultingterprise-data-warehouse\/\">Enterprise Data Warehouses<\/a> etabliert. Aufgrund der zunehmenden Datenmengen und -vielfalt ist jedoch der Bedarf nach Methoden entstanden, mit denen sich die vorhandenen Daten so nutzen lassen, dass zus\u00e4tzlicher Nutzen f\u00fcr die individuellen Anforderungen eines Unternehmens geschaffen wird. Data Vault 2.0 bietet eine breite Palette an Methoden zur Entscheidungsunterst\u00fctzung, die \u00fcber das klassische Reporting hinausgehen, und liefert dar\u00fcber hinaus wertvolle Informationen mit Blick auf zuk\u00fcnftige Entwicklungen. \u00dcberzeugen Sie sich selbst und begleiten Sie uns, wenn wir Ihnen verschiedene Ans\u00e4tze und L\u00f6sungen vorstellen, mit denen Sie das volle Potenzial Ihrer Daten aussch\u00f6pfen k\u00f6nnen.<\/p>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"divider-wrap\" data-alignment=\"default\"><div style=\"height: 25px;\" class=\"divider\"><\/div><\/div><a class=\"nectar-button jumbo regular accent-color  regular-button ctaBtn\"  role=\"button\" style=\"\" target=\"_blank\" href=\"https:\/\/us02web.zoom.us\/webinar\/register\/WN_AKKNh_sLS4GJWoRYZh3Z1g#\/registration\" data-color-override=\"false\" data-hover-color-override=\"false\" data-hover-text-color-override=\"#fff\"><span>Webinar-Aufzeichnung ansehen<\/span><\/a><div class=\"divider-wrap\" data-alignment=\"default\"><div style=\"height: 25px;\" class=\"divider\"><\/div><\/div>\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<div class=\"content-list-wrapper\"><p class=\"content-heading\">In diesem Artikel:<\/p><ul class=\"content-list\"><li><a href=\"#flexibility-and-scalability\">Flexibilit\u00e4t und Skalierbarkeit<\/a><li><a href=\"#data-vault-use-cases\">Data Vault Anwendungsf\u00e4lle<\/a><li><a href=\"#data-cleansing-within-an-operational-system\">Datenbereinigung (innerhalb eines operativen Systems)<\/a><li><a href=\"#conclusion\">Fazit<\/a><\/ul><\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"divider-wrap\" data-alignment=\"default\"><div style=\"height: 25px;\" class=\"divider\"><\/div><\/div>\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<h2>Flexibilit\u00e4t und Skalierbarkeit<\/h2>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<p>Einfach ausgedr\u00fcckt sammelt ein <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/expertiseterprise-data-warehouse\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Enterprise Data Warehouse (EDW)<\/a> Daten aus internen und externen Quellen eines Unternehmens, um sie f\u00fcr einfaches Reporting und Dashboards bereitzustellen. H\u00e4ufig werden auf diese Daten analytische Transformationen angewendet, um die Reports und Dashboards noch n\u00fctzlicher und wertvoller zu gestalten. Dabei bleiben jedoch oft weitere wertvolle Anwendungsf\u00e4lle ungenutzt, die beim Aufbau eines Data Warehouses h\u00e4ufig \u00fcbersehen werden. Denn EDWs verf\u00fcgen \u00fcber ein bislang ungenutztes Potenzial, das weit \u00fcber die reine Auswertung vergangener Statistiken hinausgeht. Um diese Potenziale zu erschlie\u00dfen, bringt Data Vault ein hohes Ma\u00df an Flexibilit\u00e4t und Skalierbarkeit mit, um dies auf agile Weise zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"divider-wrap\" data-alignment=\"default\"><div style=\"height: 35px;\" class=\"divider\"><\/div><\/div>\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Data Vault Anwendungsf\u00e4lle<\/span><\/h2>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<p>Zun\u00e4chst einmal wird das Data Warehouse h\u00e4ufig lediglich zur Datensammlung und Vorverarbeitung von Informationen f\u00fcr Reporting- und Dashboard-Zwecke genutzt. Wer jedoch nur diesen einen Aspekt eines EDW aussch\u00f6pft, vergibt die Chance, das volle Potenzial der Daten zu nutzen, indem er das EDW auf solche grundlegenden Anwendungsf\u00e4lle beschr\u00e4nkt.<\/p>\n<p>Dabei l\u00e4sst sich eine Vielzahl von Use Cases realisieren, beispielsweise zur Optimierung und Automatisierung operativer Prozesse, f\u00fcr Prognosen und Vorhersagen, zur R\u00fcckf\u00fchrung von Daten in operative Systeme als neuen Input oder zur Ausl\u00f6sung von Ereignissen au\u00dferhalb des Data Warehouses \u2013 um nur einige der zahlreichen M\u00f6glichkeiten zu nennen.<\/p>\n<p><!--more--><\/p>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"img-with-aniamtion-wrap center\" data-max-width=\"75%\" data-max-width-mobile=\"100%\" data-shadow=\"none\" data-animation=\"none\" >\n      <div class=\"inner\">\n        <div class=\"hover-wrap\"> \n          <div class=\"hover-wrap-inner\">\n            <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"img-with-animation skip-lazy nectar-lazy\" data-delay=\"0\" height=\"1497\" width=\"1600\" data-animation=\"none\" data-nectar-img-src=\"https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/Data-Vault-Use-Cases_1.png\" src=\"data:image\/svg+xml;charset=utf-8,%3Csvg%20xmlns%3D'http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg'%20viewBox%3D'0%200%201600%201497'%2F%3E\" alt=\"Data Vault Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr die Berichterstattung\" data-nectar-img-srcset=\"https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/Data-Vault-Use-Cases_1.png 1600w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/Data-Vault-Use-Cases_1-300x281.png 300w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/Data-Vault-Use-Cases_1-1024x958.png 1024w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/Data-Vault-Use-Cases_1-768x719.png 768w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/Data-Vault-Use-Cases_1-1536x1437.png 1536w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/Data-Vault-Use-Cases_1-320x299.png 320w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/Data-Vault-Use-Cases_1-640x599.png 640w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/Data-Vault-Use-Cases_1-360x337.png 360w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/Data-Vault-Use-Cases_1-720x674.png 720w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/Data-Vault-Use-Cases_1-1080x1010.png 1080w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/Data-Vault-Use-Cases_1-800x749.png 800w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/Data-Vault-Use-Cases_1-1280x1198.png 1280w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/Data-Vault-Use-Cases_1-600x561.png 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 1600px) 100vw, 1600px\" \/>\n          <\/div>\n        <\/div>\n      <\/div>\n    <\/div><div style=\"text-align: center;font-family:Droid Serif;font-weight:400;font-style:normal\" class=\"vc_custom_heading vc_do_custom_heading\" >Abbildung 1: Data Vault Anwendungsf\u00e4lle<\/div><div class=\"divider-wrap\" data-alignment=\"default\"><div style=\"height: 15px;\" class=\"divider\"><\/div><\/div>\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Datenbereinigung (innerhalb eines operativen Systems)<\/span><\/h2>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<p>In Data Vault wird zwischen Rohdaten und Gesch\u00e4ftsdaten unterschieden. Rohdaten werden im Raw Data Vault gespeichert, Gesch\u00e4ftsdaten im <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/consulting\/data-vault-2-0\/#business-vault\">Business Vault<\/a>Innerhalb von Data Vault 2.0 dient der Raw Data Vault dazu, sowohl gute, schlechte als auch fehlerhafte (\u201eh\u00e4ssliche\u201c) Daten exakt so zu speichern, wie sie vom Quellsystem geliefert werden. Der Business Vault hingegen kann auf Basis definierter Gesch\u00e4ftsregeln jede gew\u00fcnschte fachliche Sichtweise ableiten \u2013 etwa durch die Berechnung einer KPI wie den Gewinn, gem\u00e4\u00df einer vom Fachanwender definierten Gesch\u00e4ftsregel.<\/p>\n<p>F\u00fcr Reporting- und Dashboard-Zwecke werden \u00fcblicherweise Datenbereinigungsregeln angewendet, um die Daten f\u00fcr die jeweilige Analyse besser nutzbar zu machen und somit Rohdaten in wertvolle Informationen zu transformieren. Diese Gesch\u00e4ftsregeln zur Datenbereinigung k\u00f6nnen jedoch auch genutzt werden, um die bereinigten Daten in das operative System zur\u00fcckzuschreiben. Idealerweise werden diese Regeln \u00fcber virtualisierte Tabellen und Views innerhalb des <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/consulting\/data-vault-2-0\/#business-vault\">Business Vault<\/a>&nbsp;umgesetzt. Die bereinigten Daten k\u00f6nnen anschlie\u00dfend wieder in das operative System zur\u00fcckflie\u00dfen, um das Konzept des Total Quality Management (TQM) zu realisieren, bei dem Fehler an der Wurzel behoben werden, die h\u00e4ufig im Quellsystem selbst liegt.<\/p>\n<p>Die Verwendung des EDW f\u00fcr die Datenbereinigung kann also mehrere Vorteile haben. Bei klassischen Datenbereinigungstools ist es oft nicht m\u00f6glich, komplexe Skripte auszuf\u00fchren. Die meisten Tools haben vordefinierte Listen von L\u00e4ndern usw., um einige ausgew\u00e4hlte Attribute zu bereinigen. Au\u00dferdem sind die meisten Tools f\u00fcr die Bereinigung von Daten aus nur einem einzelnen operatives Quellsystem konzipiert und lassen Inkonsistenzen zwischen mehreren operativen Systemen au\u00dfer Acht.<\/p>\n<p>Aus der Sicht von Data Vault sind Datenbereinigungsregeln gew\u00f6hnliche Gesch\u00e4ftsregeln. Das hei\u00dft, sie werden mit Hilfe von Business Satellites implementiert, h\u00e4ufig unter Einbeziehung von Referenztabellen. Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel f\u00fcr eine Datenbereinigung auf Basis einer <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/consulting\/data-vault-2-0\/#architechture\">Data Vault 2.0 Architektur<\/a>&nbsp;wie sie intern bei <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/\">Scalefree<\/a>.<\/p>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"divider-wrap\" data-alignment=\"default\"><div style=\"height: 25px;\" class=\"divider\"><\/div><\/div><div class=\"img-with-aniamtion-wrap center\" data-max-width=\"100%\" data-max-width-mobile=\"default\" data-shadow=\"none\" data-animation=\"none\" >\n      <div class=\"inner\">\n        <div class=\"hover-wrap\"> \n          <div class=\"hover-wrap-inner\">\n            <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"img-with-animation skip-lazy nectar-lazy\" data-delay=\"0\" height=\"583\" width=\"1000\" data-animation=\"none\" data-nectar-img-src=\"https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/08\/Data-Cleansing-focus-RGB-1000pc.png\" src=\"data:image\/svg+xml;charset=utf-8,%3Csvg%20xmlns%3D'http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg'%20viewBox%3D'0%200%201000%20583'%2F%3E\" alt=\"Datenbereinigung mit Data Vault 2.0\" data-nectar-img-srcset=\"https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/08\/Data-Cleansing-focus-RGB-1000pc.png 1000w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/08\/Data-Cleansing-focus-RGB-1000pc-300x175.png 300w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/08\/Data-Cleansing-focus-RGB-1000pc-768x448.png 768w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/08\/Data-Cleansing-focus-RGB-1000pc-320x187.png 320w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/08\/Data-Cleansing-focus-RGB-1000pc-640x373.png 640w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/08\/Data-Cleansing-focus-RGB-1000pc-360x210.png 360w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/08\/Data-Cleansing-focus-RGB-1000pc-720x420.png 720w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/08\/Data-Cleansing-focus-RGB-1000pc-800x466.png 800w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/08\/Data-Cleansing-focus-RGB-1000pc-600x350.png 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/>\n          <\/div>\n        <\/div>\n      <\/div>\n    <\/div><div style=\"text-align: center;font-family:Droid Serif;font-weight:400;font-style:normal\" class=\"vc_custom_heading vc_do_custom_heading\" >Abbildung 2: Datenbereinigung mit Data Vault 2.0<\/div><div class=\"divider-wrap\" data-alignment=\"default\"><div style=\"height: 15px;\" class=\"divider\"><\/div><\/div>\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<p>Das Scalefree-EDW dient als zentrale Bibliothek f\u00fcr Datenbereinigungsregeln, die in verschiedenen Systemen \u2013 sowohl im EDW als auch in operativen Systemen \u2013 verwendet werden k\u00f6nnen. Der dargestellte Datenbereinigungsprozess wird unter anderem genutzt, um Kundendatens\u00e4tze zu bereinigen sowie Telefonnummern und die zugeh\u00f6rigen Adressen zu standardisieren. Neben den <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/scalefree-newsletter\/about-information-marts-in-data-vault-2-0\/\">Information Marts<\/a>&nbsp;existiert der Interface Mart \u201eSales Interface\u201c, der die API des Vertriebssystems implementiert und Datenbereinigungsregeln aus dem Business Vault anwendet. Ein periodisch ausgef\u00fchrtes Skript l\u00e4dt die Daten aus dem Interface Mart \u00fcber die API in das Quellsystem. In diesem konkreten Fall ist das Skript in Python geschrieben.<\/p>\n<p>Ein wichtiger Aspekt dieses Prozesses ist die sorgf\u00e4ltige Dokumentation der Datenbereinigungsregeln. Eine interne Wissensplattform wird verwendet, um die Dokumentation jeder einzelnen Regel zu speichern. So kann jeder Mitarbeiter, der auf die Dokumentation zugreift, nachvollziehen, welche Regeln f\u00fcr die operativen Daten angewendet wird. Dies kann auch f\u00fcr Fachanwender von Nutzen sein, da sie dann verstehen k\u00f6nnen, warum ihre Daten \u00fcber Nacht korrigiert wurden.<\/p>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"divider-wrap\" data-alignment=\"default\"><div style=\"height: 25px;\" class=\"divider\"><\/div><\/div>\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Fazit<\/span><\/h2>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<p>Dank der Flexibilit\u00e4t von Data Vault k\u00f6nnen Unternehmen neue M\u00f6glichkeiten erschlie\u00dfen, die \u00fcber reines Reporting und Dashboarding hinausgehen. So kann das Data Warehouse zur Datenbereinigung innerhalb operativer Systeme eingesetzt werden, indem zentral definierte Bereinigungsregeln angewendet werden.<\/p>\n<p>Wenn Sie mehr \u00fcber Data Vault Anwendungsf\u00e4lle und die neuesten Technologien am Markt erfahren m\u00f6chten, bietet das World Wide Data Vault Consortium (WWDVC) eine hervorragende Gelegenheit dazu. Hier haben Sie die M\u00f6glichkeit, mit den erfahrensten Experten auf diesem Gebiet in direkten Austausch zu treten. In diesem Jahr findet die Konferenz erstmals vom 9. bis 13. September in Hannover, Deutschland, statt.<\/p>\n<p>Dort wird Ivan Schotsmans \u00fcber Informationsqualit\u00e4t im Data Warehouse sprechen. In seinem Vortrag zeigt er auf, wie aktuelle und zuk\u00fcnftige Herausforderungen der Data Warehouse Architektur bew\u00e4ltigt werden k\u00f6nnen, wie sich ein agiler Ansatz bei der Implementierung eines neuen Data Warehouse umsetzen l\u00e4sst und wie das Business st\u00e4rker eingebunden werden kann. Um diese Gelegenheit nicht zu verpassen, melden Sie sich noch heute an und sichern Sie sich spannende Vortr\u00e4ge von Wherescape, Vaultspeed sowie zahlreichen weiteren Anbietern und Experten!<\/p>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n\n\t\t\t<\/div> \n\t\t<\/div>\n\t<\/div> \n<\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Zun\u00e4chst einmal wird das data warehouse h\u00e4ufig nur zur Datenerfassung und -vorverarbeitung f\u00fcr Berichte und Dashboarding-Zwecke verwendet. Wenn man nur diesen einen Aspekt der...<\/p>","protected":false},"author":91,"featured_media":29660,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[101,1666],"tags":[],"class_list":["post-8809","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-data-vault","category-intermediate"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8809","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/91"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8809"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8809\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/29660"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8809"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8809"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8809"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}