Es ist daher fraglich, ob diese Ansätze bei allen modernen Fragestellungen und Anforderungen der heutigen Zeit noch angemessen sind. Aus dieser Überlegung heraus entstand der Data Vault-Modellierungsansatz.
Herausforderungen klassischer Data Warehouses
Im Data Warehouse-Umfeld gibt es zwei bekannte Modellierungsansätze nach Kimball und Inmon, die seit unzähligen Jahren verwendet werden, wenn es um die Speicherung von Daten geht. Diese müssen sich jedoch immer mehr den wachsenden Herausforderungen stellen:
Neue Anforderungen
Größere Datenmengen
Wachsende IT-Kosten
Was ist Data Vault?
Data Vault ist eine Modellierungstechnik, die insbesondere für agile Data Warehouses geeignet ist. Sie bietet eine hohe Flexibilität bei Erweiterungen, eine vollständige Historisierung der Daten und erlaubt eine Parallelisierung der Datenladeprozesse.
Dieser hybride Ansatz vereint alle Vorteile der dritten Normalform mit dem Sternschema. Gerade in der heutigen Zeit müssen Unternehmen in immer kürzeren Zyklen ihre Geschäfte transformieren und diese Transformationen im Data Warehouse abbilden. Data Vault unterstützt genau diese Anforderungen, ohne die Komplexität des Data Warehouses im Laufe der Zeit wesentlich zu erhöhen. Anders als bei Kimball und Inmon entfallen dadurch die immer stärker wachsenden IT Kosten für die umfangreichen Implementierungs- und Testzyklen sowie eine lange Liste von möglichen Abhängigkeiten.
Vorgehensweise bei Data Vault
Die Datenintegrationsarchitektur des Data Vault-Ansatzes verfügt über robuste Standards und Definitionsmethoden, die Informationen zusammenführen, um sie sinnvoll zu nutzen. Das Modell besteht aus drei grundlegenden Tabellentypen:
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Hub (blau)
Enthält eine Liste eindeutiger Geschäftsschlüssel, wie z.B. KundennummernLink (orange)
Stellt Beziehungen zwischen den Geschäftsschlüsseln her. Links werden häufig verwendet, um Änderungen in der Datengranularität zu behandeln und die Auswirkungen des Hinzufügens eines neuen Geschäftsschlüssels zu einem verknüpften Hub zu reduzieren.
Satellit (türkis)
Enthält beschreibende Attribute, die sich im Laufe der Zeit ändern können. Wo Hubs und Links die Struktur des Datenmodells bilden, enthalten die Satelliten zeitliche und beschreibende Attribute einschließlich Metadaten, die sie mit ihrem übergeordneten Hub oder den Link-Tabellen verknüpfen.
- Massive Reduzierung von Entwicklungszeit bei der Implementierung von Business-Anforderungen
- Früherer Return of Investment (ROI)
- Skalierbares Data Warehouse
- Nachvollziehbarkeit aller Daten bis zum Quellsystem
- Near-Real-Time Beladung (neben klassischem Batch Lauf)
- Big Data Processing (>Terabytes)
- Iterative, agile Entwicklungszyklen mit inkrementellem Ausbau des DWHs
- Wenige, automatisierbare ETL Patterns
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Marc BastienSoftware Architect
marc.bastien@timetoact.de
Erfahren Sie mehr
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Konzeption individueller Business Intelligence-Lösungen
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Analytics & Business Intelligence
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Data Integration Service und Consulting für Ihr Unternehmen

Data Governance Consulting für Datenqualität und Sicherheit
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Data Lake & Data Warehousing zur Speicherung von Big Data
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Dashboards & Reports zur Visualisierung von Informationen
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IBM Cloud Pak for Data
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IBM Netezza Performance Server
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IBM Db2
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IBM Cloud Pak for Automation
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IBM Cloud Pak for Application
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Standardisiertes Datenmanagement schafft Basis für Reporting
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Operationalisierung von Data Science (MLOps)
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Proof-of-Value Workshop
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IBM Planning Analytics mit Watson
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IBM Cognos Analytics 11
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Anwendungen mit Application Modernization optimieren
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Application Development für Individualsoftware
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Data Science, Artificial Intelligence und Machine Learning
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Enterprise Architecture Management Consulting
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Talend Migration in Rekordzeit
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Administrationstiefe von IAM-Systemen
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Daten nutzen zur Digitalen Planung und Optimierung
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Talend Data Integration
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IBM SPSS Modeler
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IBM Watson Studio
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Talend Data Fabric
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Talend Real-Time Big Data Platform
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IBM Cloud Pak for Data System
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IBM DataStage
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Talend Application Integration / ESB
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IBM Watson® Knowledge Catalog
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Edge Computing
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Data Insights
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vdek führt neue Data-Warehouse-Lösung ein
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IT Asset Management – Kosten und Risiken nachhaltig senken
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Microsoft Azure Synapse Analytics
Jira Service Management von Atlassian
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IT Demand Management: IT-Bedarf erkennen und Kosten sparen
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FinOps Microsoft – Microsoft Cloud Kostenoptimierung
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IT-Controlling – Ermittlung und Verrechnung von IT-Kosten
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FinOps – Was ist das?
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FinOps Consulting
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Bamboo, Bitbucket, Sourcetree
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Mit Requirement Engineering alle Anforderungen kennen
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TIMETOACT erleichtert die Berichterstellung in IBM Cognos
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HCL Digital Xperience
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Flexibel mit Agiler Softwareentwicklung
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Vorteile und Umsetzung eines Single-Point-of-Truths
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In 6 Schritten zur passenden Data Analytics-Lösung
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IBM Cloud Pak for Data Accelerator
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Enterprise Application Integration Framework
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IBM Decision Optimization
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Individuelle & professionelle Beratung für Ihre Datenbanken
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Interaktives Onlineportal identifiziert passende Mitarbeiter
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Incident Kommunikationsmanagement
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GreenOps: Der Weg zu Transparenz und Effizienz in der Cloud
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Enterprise Content Management (ECM) Beratung

Strategische IT-Beratung anfragen » Vorteile sichern
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IT Service Management Beratung: Prozesse mit IT unterstützen
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Mit Nachhaltigkeit zu mehr Bewusstsein und Verantwortung
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CSRD mit grüner Technologie umsetzen
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IT-Security – Schutz vor Cyberangriffen
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Cloud Migration | Atlassian
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EU-Nachhaltigkeitsrichtlinie (CSRD) – das müssen Sie wissen!
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TIMETOACT realisiert integrierte Versicherungs-Software

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Projektmanagement standardisieren und optimieren | Atlassian
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Anwendungsmöglichkeiten
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CIAM als wertvolle Unterstützung im digitalen Vertrieb
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SQL Server als Datenbankmanagementsystem
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Enterprise Service Management
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Artificial Intelligence & Data Strategy
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Spoofing und Phishing
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Ein neues Zeitalter der Cyber Security
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Standardisiertes Datenmanagement bei TRUMPF
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HCL Connections
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