Data Vault Modellierung Beispiel – Fünf Gründe Für Automatisierung Von Data Warehouses - Onlineportal Von It Management
Data Vault kann tatsächlich mehr Agilität in DWH Projekte bringen. Ein Grundsatz im DV ist, dass es nur zusätzliche Objekte geben kann und keine Änderungen an bestehenden Strukturen durchgeführt werden. Durch diese und andere klare Regeln ist die Modellierung eines Data Vault erstaunlich stringent und passt sich dennoch dem unruhigen Fahrwasser im Datengeschäft an. Wichtig ist es dennoch nochmals hervorzuheben, dass ein Data Vault eben gerade nicht die traditionellen Data Warehouse Modellierungsmethoden ablösen will oder sollte. Meinem Verständnis nach ist es eine sinnvolle Ergänzung einer DWH Architektur. Primär wird sie von mir genutzt, um Quellen zu harmonisieren und ihre Strukturen homogen zu gestalten. Das vereinfacht die weitere Nutzung dieser Daten in der DWH Strecke ungemein. Gerade im Kontext Verarbeitung von Daten in Echtzeit kann diese Investition helfen. Braucht nun wirkliches jedes (neue) Data Warehouse ein Data Vault? Eher nicht. Es kommt wie so häufig mal wieder drauf an.
Die Data-Vault-Modellierung teilt alle zu einem Geschäftskennwort (z. B. Kunde oder Produkt) gehörenden Informationen in drei Kategorien ein und legt sie in drei Typen von Datenbanktabellen ab: Hubs (Beschreibung, wie z. Kundennummer), Links (Beziehung, die zwei oder mehrere Hubs verknüpft) und Satelliten (Attribut, das ein Kennwort oder eine Beziehung beschreibt, zum Beispiel das Auslaufdatum eines Produkts). Alle drei Entitäten sind strikt voneinander getrennt und nur über Links, die auf die Hubs verweisen, miteinander verknüpft. Dadurch ist es möglich, Daten aus mehreren Quellsystemen flexibel zu integrieren, ohne den Rahmen des Data Vault Modells zu verändern. Die Entwicklung und Wartung von Data Vaults ist jedoch komplex. Unternehmen, die Data Vault-Projekte in nicht automatisierten Data Warehouses starten, kommen zwar anfangs meistens gut zurecht, doch spätestens bei der Integration größerer Mengen neuer Datenquellen fangen die Fehler und damit auch die Probleme an. Schon ein winziges Versehen kann enorme Auswirkungen haben, dessen Behebung bei manueller Programmierung mit einem großen Zeitaufwand verbunden ist.
Beispielsweise können abhängig von ihrer Änderungshäufigkeit die Attribute desselben Quellsystems in mehrere Satelliten unterteilt werden. Diese Praxis wird den Aufwand für die Datenumstrukturierung weiter minimieren. Es gibt keine "Verbindung" zwischen einem Satelliten und seinem Hub, da ein Kind nicht von mehreren Eltern geteilt wird (im neuronalen System wird ein Dendrit nicht von mehreren Neuronen geteilt). Der untergeordnete Satellit speichert den Ersatzschlüssel des übergeordneten Hubs. Verknüpfung Die Verbindung verbindet zwei Hubs (oder mehr). Wir können jeden Link mit einer oder mehreren Metadaten vervollständigen, um seine Erstellung, seine Aktualisierungen usw. Der Link speichert die Ersetzungsschlüssel der Hubs. Bei der herkömmlichen Modellierung handelt es sich bei der Verknüpfung um eine "Viele-zu-Viele" -Beziehung zwischen Entitäten (Beispiel: Ein Kunde wird von mehreren Verkäufern geworben, ein Verkäufer spricht mehrere Kunden an). Bei der Data Vault-Modellierung werden Satelliten-Hubs (Neuronen) unabhängig von der Kardinalität der Beziehung (viele-zu-viele oder nicht) immer durch Links (Synapsen) verbunden.
Neues Konzept schnell umgesetzt Um Data Vault umzusetzen, muss die Data-Warehouse-Architektur nicht neu aufgesetzt werden. Die Implementierung neuer Funktionen ist durch die Methode direkt möglich, wobei das Konzept bereits parallel angewendet werden kann, so dass bestehende Bestandteile nicht verloren gehen. "Um Data Vault umzusetzen, muss die Data-Warehouse-Architektur nicht neu aufgesetzt werden. " Stefan M ü ller, it-novum GmbH Eine nützliche Hilfestellung bieten Frameworks. Das Ziehen einer Ebene zwischen Entwickler und Data Warehouse minimiert die Komplexität, wenn es um die Implementierung geht. So unterstützt das Pentaho Data Vault Framework Organisationen beim Entwickeln, Bereitstellen und Betreiben von Data Vaults. Damit lassen sich neue Datenquellen einfach integrieren, denn es müssen keine ETL -Strecken entwickelt werden, da die ETL-Jobs vollständig parametrisiert sind. Mit dem Framework sind auch komplizierte Use Cases möglich, zum Beispiel der Umgang mit fehlenden Datensätze oder multiaktiven Satelliten.Bei Veränderungen kann schnell reagiert werden, so dass sich Data Vault für die Herstellung von Agilität eignet, um Data Warehouses für zukünftige Herausforderungen fit zu machen. Über den Autor: Stefan Müller ist Director Big Data Analytics bei der it-novum GmbH. Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder. Erfahren Sie mehr über Big Data So funktioniert das Quantum Scalar Security Framework Von: Ulrike Rieß-Marchive Data Lakehouse Von: Brien Posey Übersicht: Die Cloud-Dienste von AWS, Microsoft und Google Von: Tobias Servaty-Wendehost Datameer Spectrum: Datenaufbereitung in der Cloud Von: Tobias Servaty-Wendehost
Sie entkoppelt die Quellsysteme vom Datawarehouse. Die Integration erfolgt über zwei Schichten, die im Data Vault Stil nach Dan Linstedt modelliert werden: Der Raw Data Vault integriert die Rohdaten der Quellsysteme über gemeinsame Geschäftsschlüssel in den Hubs und verknüpft diese mit Links. Der beschreibende Geschäftskontext wird über quellsystemspezifische Satelliten historisiert. Alle verfügbaren Attribute der Quellsysteme werden so einem Geschäftsobjekt zugeordnet. Dadurch eignet sich Data Vault auch sehr gut für analytisches Master Data Management. Nur harte Geschäftsregeln wie Deduplizierung, Datentypkonversionen, Normalisierung und Denormalisierung sind im Raw Data Vault erlaubt. Der Business Vault konsolidiert die Quellsystemattribute in ein Fachbereichsmodell und implementiert die Geschäftsregeln des Fachbereichs. Geschäftsregeln ändern sich schnell. Durch die strikte Trennung der Rohdaten im Raw Data Vault von den Geschäftsregeln im Business Vault können diese Änderungen schnell umgesetzt werden.
- Manage it | IT-Strategien und Lösungen
- Personalisierte geschenke licht
- Betreutes wohnen in kiel und umgebung
- Wt Metall Hundeanhänger, Gebrauchte Auto-Anhänger kaufen | eBay Kleinanzeigen
- Data Vault-Modellierung - frwiki.wiki
- Augenarzt in kirchhain
- Vw t5 standheizung bedienungsanleitung pdf
- Razer phone ersatzteile manual
- Zettelmeyer zl 602 ersatzteile
- Lustige bilder engel und teufel cinebar
- Kaminbausatz selber bauen theremin bausatz
- Landschaftspark hachinger tal parken
- Gebrauchte ghost bikes
- 2 zimmer wohnung köln kaufen ohne
- Linie 28 regensburg sonntag hamburg
- Rezepte rehkeule mit kraeuterkruste 1
- Sturm der liebe folge 2399
- Zfa praktische prüfung übungen structural
- Finstral wintergarten erfahrungen
- Schrebergarten kaufen münchen
- Weihnachtsmarkt in miltenberg 2013 relatif
October 8, 2022, 10:26 pm