Data Vault 2.0: Was Sie wissen müssen

Angesichts steigender Datenmengen, dynamischer Modellierungsanforderungen und der Notwendigkeit einer verbesserten betrieblichen Effizienz müssen sich Unternehmen mit intelligenten Lösungen für eine effiziente Datenverwaltung und -analyse ausstatten.

Hier kommt Data Vault 2.0 ins Spiel. Es ersetzt Data Vault 1.0, die ursprüngliche Datenmodellierungsmethode, die speziell für Data Warehousing entwickelt wurde. Mit seiner Grundlage auf der skalierbaren Hub-and-Spoke-Architektur bot Data Vault 1.0 einen Rahmen für eine nachvollziehbare, überprüfbare und flexible Datenverwaltung in komplexen Geschäftsumgebungen.

Data Vault 2.0 baut auf den Stärken seines Vorgängers auf und ist noch besser Data Warehouse-Automatisierung durch die Einführung verbesserter Skalierbarkeit, Agilität und Anpassungsfähigkeit. Es wurde für die effiziente Handhabung und Verarbeitung großer Mengen unterschiedlicher Daten entwickelt und bietet eine einheitliche und organisierte Ansicht der Informationen. Mit seiner Fähigkeit, sich an sich ändernde Datentypen anzupassen und Datenverarbeitungsfunktionen in Echtzeit anzubieten, versetzt es Unternehmen in die Lage, zeitnahe, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Dies wird weiter untermauert durch BARCs StudieDies zeigt, dass 45 % der Führungskräfte Data Vault 2.0 eingeführt haben, vor allem wegen seiner Fähigkeit, die Datenbereitstellung zu beschleunigen.

Was ist Data Vault 2.0?

Data Vault 2.0 ist eine moderne Datenmodellierungsmethodik, die eine solide Grundlage für die Verwaltung der Datenbestände eines Unternehmens bieten soll. Es dient als umfassendes Framework, das die Integration, Speicherung und den Abruf von Daten auf eine Weise unterstützt, die äußerst anpassungsfähig, skalierbar und der geschäftlichen Agilität förderlich ist. Dieser Ansatz ist besonders wertvoll im Zeitalter von Big Data, wo Unternehmen sich schnell an veränderte Geschäftsanforderungen anpassen und verschiedene Datenquellen integrieren müssen.

Was ist neu in Data Vault 2.0?

Im Jahr 2013 führten Dan Linstedt und Michael Olschimke Data Vault 2.0 als Reaktion auf die sich weiterentwickelnde Datenverwaltungslandschaft ein und führten Data Vault 1.0 auf ein neues Niveau. Unter Beibehaltung der Hub-and-Spoke-Struktur seines Vorgängers führt das Upgrade neue, innovative Konzepte ein, um seine Effizienz und Anpassungsfähigkeit zu verbessern.

Drei Schlüsselkomponenten dieses Systems sind der Business Vault, der Raw Vault sowie die Information Mart- und Data Mart-Schichten.

1. Roher Tresor: Im Gegensatz zum Business Vault dient der Raw Vault als primärer Speicher für Originalquelldaten. Es bewahrt die Integrität der Daten und stellt sicher, dass die ursprünglichen, unveränderten Daten immer für Referenzzwecke oder zur weiteren Verarbeitung verfügbar sind.
2. Geschäftstresor: Diese Komponente von Data Vault 2.0 ist ein dediziertes Repository für geschäftsspezifische Regeln und Transformationen. Es optimiert Daten, um präzise Geschäftsanforderungen zu erfüllen, und stellt sicher, dass die Daten auf die spezifischen Bedürfnisse und den Kontext des Unternehmens zugeschnitten sind.
3. Information-Mart- und Data-Mart-Schichten: Diese Ebenen in Data Vault 2.0 bieten erweiterte Analyse- und Berichtsfunktionen. Sie stellen eine nahtlose Verbindung zwischen Rohdaten und umsetzbaren Erkenntnissen her und ermöglichen es Unternehmen, ihre Rohdaten problemlos in aussagekräftige Informationen umzuwandeln, die die Entscheidungsfindung vorantreiben können.

Den Unterschied verstehen: Data Vault 1.0 vs. Data Vault 2.0

Der Hauptunterschied zwischen den beiden liegt in ihrer Umsetzung. Data Vault 2.0 verfolgt einen bahnbrechenden Ansatz, indem es Hash-Schlüssel als Ersatzschlüssel für Hubs, Links und Satelliten verwendet und so die herkömmlichen Sequenznummern effektiv ersetzt. Dies verbessert die Datenleistung, Skalierbarkeit und Nachverfolgbarkeit erheblich.

Darüber hinaus führt Data Vault 2.0 das Konzept der Business Keys ein, bei denen es sich um eindeutige Identifikatoren oder natürliche Schlüssel handelt, die die Kerngeschäftseinheiten innerhalb einer Organisation darstellen. Data Vault 2.0 legt umfassende Standards und Richtlinien für die Benennung, Modellierung, das Laden und Dokumentieren von Daten fest. Dies stellt eine Grundlage für Qualität, Klarheit und Verwaltbarkeit sicher und macht Data Vault 2.0 zu einer umfassenden Lösung für modernes Data Warehousing.

Aspekt	Datentresor 1.0	Datentresor 2.0
Hash-Schlüssel	Hash-Schlüssel waren kein zentrales Konzept, da sie die Datenintegrität und Rückverfolgbarkeit einschränkten.	Priorisiert Hash-Schlüssel, gewährleistet die Datenintegrität und verbessert die Rückverfolgbarkeit für mehr Datensicherheit.
Ladevorgänge	Ladevorgänge in Data Vault 1.0 können komplex sein und häufig Sequenznummern beinhalten, was sich negativ auf die Effizienz auswirkt.	Vereinfacht Ladevorgänge, steigert die Effizienz und macht komplexe Sequenznummern überflüssig.
Abhängigkeiten	Hatte erhebliche Abhängigkeiten, die möglicherweise das Laden der Daten aufgrund der sequentiellen Verarbeitung verlangsamten.	Reduziert Abhängigkeiten und ermöglicht eine schnellere Datenverarbeitung durch Parallelisierung.
Skalierbarkeit	Aufgrund von Designeinschränkungen standen wir vor Herausforderungen bei großen Datensätzen.	Behandelt große Datenmengen effizient und eignet sich daher für komplexe Datensätze.
Agilität	Weniger anpassungsfähig an Änderungen in Datenquellen und Geschäftsanforderungen.	Agil und reaktionsfähig auf Veränderungen, ideal für dynamische Umgebungen.
Tech-Agnostizismus	Begrenzte Flexibilität bei Technologietools und Plattformen.	Vielseitiger, geeignet für verschiedene Technologien und Plattformen.

 

Der Vorteil von Data Vault 2.0

Der Bedarf an Data Vault 2.0 ergab sich aus der sich ändernden Dynamik der Datenlandschaft. Als Unternehmen begannen, größere Mengen unterschiedlicher Datenquellen zu verarbeiten und agilere Entwicklungspraktiken einzuführen, wurde deutlich, dass Data Vault 1.0 zwar zunächst effektiv war, aber bestimmte Einschränkungen aufwies. Die Technologie:

• Es fiel mir schwer, mich an veränderte Datentypen anzupassen.
• Große Datenmengen konnten nicht verarbeitet werden.
• Es fehlten Möglichkeiten zur Datenverarbeitung in Echtzeit.
• Passt nicht gut zu den aktuellen Technologie- oder Data-Governance-Anforderungen.

2.0 wurde entwickelt, um die Probleme mit der ursprünglichen Data Vault-Methodik zu beheben und den modernen Datenmanagement- und Analyseanforderungen besser gerecht zu werden. Hier sind einige Hauptgründe, warum Data Vault 2.0 benötigt wurde:

• Sich entwickelnde Datenökosysteme: Data Vault 1.0 wurde in den frühen 2000er Jahren entwickelt, als Datenökosysteme im Vergleich zu heute einfacher und weniger komplex waren. Mit dem Aufkommen von Big Data, Cloud Computing und Advanced Analytics sind Datenarchitekturen komplexer geworden. Data Vault 2.0 musste besser in diese modernen, komplexen Datenumgebungen passen.
• Integration mit modernen Technologien: Data Vault 1.0 wurde hauptsächlich für relationale Datenbanken entwickelt. Data Vault 2.0 erweitert seine Fähigkeiten auf die Arbeit mit Big-Data-Plattformen und NoSQL-Datenbanken und ermöglicht es Unternehmen, ein breiteres Spektrum an Datenquellen zu integrieren.
• Steigende Datenmengen bewältigen: Data Vault 2.0 bietet eine bessere Skalierbarkeit und Flexibilität für die nahtlose Verarbeitung großer und unterschiedlicher Datenmengen aus verschiedenen Quellen. Es nutzt Technologien wie verteiltes Rechnen und Parallelverarbeitung, um die Effizienz sicherzustellen.
• Industriestandards: Im Laufe der Zeit haben sich Industriestandards und Best Practices für das Datenmanagement weiterentwickelt. Data Vault 2.0 integriert diese aktualisierten Standards und ist besser auf die Daten-Governance- und Compliance-Anforderungen abgestimmt.
• Geschäftszentrierter Fokus: Der Schwerpunkt von Data Vault 2.0 liegt darauf, durch die Einführung des Konzepts des Business Data Vault sicherzustellen, dass die Datenmodellierung und -speicherung eng an den Zielen eines Unternehmens ausgerichtet ist. Dadurch können IT- und Geschäftsteams besser zusammenarbeiten und sichergestellt werden, dass Datenlösungen wirklich den Anforderungen des Unternehmens entsprechen.

Vorteile von Data Vault 2.0

Data Vault 2.0 bietet drei wesentliche Vorteile: Skalierbarkeit, Anpassungsfähigkeit und Überprüfbarkeit. Lassen Sie uns diese Vorteile im Detail untersuchen:

Skalierbarkeit

Skalierbarkeit ist von entscheidender Bedeutung, da die Datenmengen ständig wachsen und Unternehmen Systeme benötigen, die dieser ständig wachsenden Nachfrage gerecht werden. Stellen Sie sich zum Beispiel ein Einzelhandelsunternehmen vor, das während der Weihnachtszeit einen Anstieg der Online-Verkäufe verzeichnet. Ohne ein skalierbares Datenmanagementsystem kann es für das Unternehmen schwierig werden, die gestiegene Menge an Transaktionsdaten effizient zu verarbeiten und zu analysieren. Data Vault 2.0 adressiert die Skalierbarkeit auf verschiedene Weise:

• Trennung von Bedenken: Es unterteilt Daten in drei Schichten (Rohdaten, Business Data Vault und Information Delivery Layer), sodass jede Schicht unabhängig skaliert werden kann. Dadurch wird sichergestellt, dass Ressourcen nach Bedarf zugewiesen werden können, wodurch die Leistung in Zeiten hoher Nachfrage wie der Ferienzeit optimiert wird.
• Parallelisierung: Es fördert die Parallelisierung von Datenlade- und -verarbeitungsaufgaben und verteilt Arbeitslasten auf mehrere Server oder Ressourcen. Dies erhöht die Effizienz und stellt sicher, dass umfangreiche Datensätze, wie z. B. ein Anstieg der Weihnachtsverkäufe, effizient verarbeitet werden können.

Anpassungsfähigkeit

Anpassungsfähigkeit ist von entscheidender Bedeutung, da sich Geschäftsanforderungen, Datenquellen und Datenstrukturen ändern können. Beispielsweise muss eine Gesundheitsorganisation möglicherweise neue Arten von Patientendaten integrieren oder sich an sich entwickelnde Vorschriften anpassen. Data Vault 2.0 bietet Anpassungsfähigkeit durch mehrere Methoden:

• Flexibilität: Sein inhärentes Design ist aufgrund seiner modularen Struktur aus Hubs, Links und Satelliten flexibel und agil. Dies ermöglicht eine einfache Integration neuer Datenquellen, beispielsweise neuer Patientendaten, ohne die bestehende Struktur zu stören.
• Zukunftssicher: Seine Architektur ist nicht an bestimmte Geschäftsregeln oder Datenquellen gebunden, sodass sich die Datenarchitektur mit sich ändernden Geschäftsanforderungen oder Vorschriften weiterentwickeln kann, um sicherzustellen, dass die Gesundheitsorganisation die Vorschriften einhält.

Überprüfbarkeit

Überprüfbarkeit ist von entscheidender Bedeutung für die Gewährleistung von Transparenz, Rechenschaftspflicht und Einhaltung von Data-Governance-Standards. Ohne sie könnten Unternehmen Schwierigkeiten haben, Änderungen an Daten zu verfolgen oder die Datenqualität aufrechtzuerhalten. Im Finanzsektor ist es beispielsweise zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften von entscheidender Bedeutung, jede an Finanztransaktionsdaten vorgenommene Änderung zu verfolgen. Data Vault 2.0 verbessert die Prüfbarkeit auf verschiedene Weise:

• Rückverfolgbarkeit: Es umfasst Tracking-Mechanismen, die Metadaten im Zusammenhang mit Datenquellen, Transformationen und Datenherkunft erfassen. Diese detaillierte Dokumentation stellt sicher, dass jede Änderung an Finanztransaktionsdaten bis zu ihrem Ursprung zurückverfolgt werden kann.
• Versionierung: Es ermöglicht die Datenversionierung und ermöglicht es Finanzorganisationen, historische Aufzeichnungen über Datenänderungen im Laufe der Zeit zu führen, was für Audits und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften von unschätzbarem Wert ist.

Data Vault 2.0: Ein Blick in die Zukunft

Wenn wir in die Zukunft blicken, stellt sich die Frage: Wird Data Vault 2.0 angesichts des technologischen Fortschritts und der zunehmenden Menge und Komplexität von Daten weiterhin relevant bleiben?

Die Antwort ist ja. Data Vault 2.0 ist darauf ausgelegt, die Herausforderungen von Big Data zu bewältigen und Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, darunter soziale Medien, IoT-Geräte und traditionelle Datenbanken. Seine Fähigkeit, riesige Datenmengen zu verwalten, den Datenverlauf zu pflegen und die Datenkonsistenz sicherzustellen, macht es ideal für große Unternehmen, die eine langfristige historische Datenspeicherung anstreben.

Um die Relevanz von Data Vault 2.0 in der Zukunft weiter hervorzuheben, diskutieren wir einige aufkommende Trends im Datenbereich und wie dieser Ansatz sie erleichtert:

1. Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz (KI): Die Integration von ML und KI in das Datenmanagement revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen Daten verarbeiten und analysieren. Die Fähigkeit von Data Vault 2.0, große Datenmengen zu verarbeiten und die Parallelverarbeitung zu unterstützen, stellt sicher, dass Datenwissenschaftler und KI-Praktiker Zugang zu sauberen, umfassenden Datensätzen haben, um ihre Modelle zu trainieren und zu verfeinern. Sein Fokus auf Datenherkunft und Rückverfolgbarkeit steht im Einklang mit der Notwendigkeit von Transparenz und Rechenschaftspflicht in der KI, insbesondere in Branchen wie dem Gesundheitswesen und dem Finanzwesen.
2. Aufstieg von Hybrid- und Multi-Cloud-Infrastrukturen: Da Unternehmen zunehmend Hybrid- und Multi-Cloud-Strategien anwenden, ist die Kompatibilität von Data Vault 2.0 mit verschiedenen Cloud-Plattformen und lokalen Systemen ein erheblicher Vorteil. Sein modularer Aufbau ermöglicht eine nahtlose Integration mit verschiedenen Cloud-Plattformen und ermöglicht so eine effiziente und sichere Datenspeicherung und -verarbeitung.
3. Self-Service-Analytics: Der Trend zu Self-Service-Analysen wird zunehmen und es Geschäftsanwendern ermöglichen, Daten unabhängig zu untersuchen und zu analysieren. Die strukturierte Architektur von Data Vault bietet eine Grundlage für Self-Service-Analysen und ermöglicht es technisch nicht versierten Benutzern, sicher durch Daten zu navigieren und Daten abzufragen. Durch die Förderung einer datengesteuerten Kultur und die Verringerung der Abhängigkeit von der IT für die Datenbereitstellung beschleunigt Data Vault die Entscheidungsfindung und Innovation innerhalb von Organisationen.

Data Vault 2.0: Nutzung fortschrittlicher Tools und Automatisierung

Die Implementierung und Wartung eines Datentresors ist ein aufwändiger Prozess, der ein hohes Maß an Fachwissen und einen erheblichen Zeitaufwand erfordert. Der Einsatz fortschrittlicher Data-Warehouse-Tools, die auf Data Vault 2.0 zugeschnitten sind, kann diese Prozesse jedoch erheblich vereinfachen. Diese Tools bieten den Vorteil der Automatisierung in jeder Phase – vom Entwurf und der Modellierung bis hin zur Bereitstellung und Wartung – und steigern so die Effizienz erheblich. Lassen Sie uns untersuchen, wie diese Tools jede Phase des Data Vault 2.0-Prozesses verändern und ihn für Unternehmen zugänglicher und verwaltbarer machen.

Designphase

In der Entwurfsphase unterstützen fortschrittliche Tools die Erstellung des Entwurfs des Datentresors. Sie ermöglichen die einfache Zuordnung von Geschäftskonzepten zu Datentresorstrukturen und führen zu einem gut strukturierten und effizienten Design. Das Ergebnis ist ein zeiteffizienter Prozess, der potenzielle Fehler minimiert und so ein genaueres und effektiveres Design gewährleistet.

Modellierungsphase

Während der Modellierungsphase automatisieren diese Tools die Generierung von Datentresormodellen basierend auf dem ursprünglichen Entwurf. Dazu gehört die Schaffung von Hubs, Links und Satelliten, die die Kernkomponenten jedes Datentresors sind. Der Automatisierungsprozess beschleunigt die Modellierungsphase erheblich und garantiert Konsistenz und Genauigkeit der Modelle.

Bereitstellungsphase

In der Bereitstellungsphase optimieren automatisierte Lösungen den Prozess der Befüllung des Datentresors mit Daten aus verschiedenen Quellen. Sie automatisieren die Extraktions-, Transformations- und Ladeprozesse (ETL) und sorgen so für einen reibungslosen und effizienten Datenfluss in den Datentresor. Dies beschleunigt den Bereitstellungsprozess und verringert das Risiko von Datenfehlern.

Wartungsphase

Während der Wartungsphase bieten diese Lösungen weiterhin einen Mehrwert, indem sie Routineaufgaben und Prüfungen automatisieren. Dadurch wird sichergestellt, dass der Datentresor im Laufe der Zeit genau, aktuell und effizient bleibt, wodurch der manuelle Aufwand für die Wartung reduziert und die allgemeine Langlebigkeit und Zuverlässigkeit des Datentresors erhöht wird

Zusammenfassung

Data Vault 2.0 erweist sich als äußerst effektives System zum Aufbau agiler und überprüfbarer Data Warehouses. Seine einzigartige Datenmodellierungsmethodik bietet einen ganzheitlichen Ansatz für den Entwurf, die Entwicklung und den Einsatz von Data Warehouses. Da die Nachfrage nach agilen und überprüfbaren Data Warehouses wächst, wird die Rolle spezialisierter Tools und Automatisierung bei der Erleichterung der effektiven Implementierung von Data Vault 2.0 immer wichtiger. Das ist wo Astera ins Spiel kommt.

Astera ist eine End-to-End-Datenverwaltungslösung der Enterprise-Klasse, die es Unternehmen ermöglicht, den Prozess der Erstellung eines Datentresors zu vereinfachen. Mit Funktionen, die perfekt auf die Prinzipien von Data Vault 2.0 abgestimmt sind, Astera bietet Unternehmen eine robuste, skalierbare und flexible Data-Warehousing-Lösung. Es wurde im Hinblick auf Benutzerfreundlichkeit und Effizienz entwickelt und ermöglicht es Unternehmen, den Prozess der Erstellung eines Datentresors mit nur wenigen Klicks zu automatisieren.

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