Data Vault 2.0 : ce que vous devez savoir

Face à l’augmentation des volumes de données, aux exigences de modélisation dynamique et à la nécessité d’améliorer l’efficacité opérationnelle, les entreprises doivent s’équiper de solutions intelligentes pour une gestion et une analyse efficaces des données.

C'est là que Data Vault 2.0 entre en jeu. Il remplace Data Vault 1.0, la méthodologie originale de modélisation de données spécialement conçue pour l'entreposage de données. Grâce à sa base ancrée dans une architecture en étoile évolutive, Data Vault 1.0 a fourni un cadre pour une gestion des données traçable, auditable et flexible dans des environnements commerciaux complexes.

S'appuyant sur les atouts de son prédécesseur, Data Vault 2.0 élève automatisation de l'entrepôt de données en introduisant une évolutivité, une agilité et une adaptabilité améliorées. Il est conçu pour gérer et traiter efficacement de vastes volumes de données diverses, offrant une vue unifiée et organisée des informations. Grâce à sa capacité à s'adapter à l'évolution des types de données et à offrir des capacités de traitement des données en temps réel, elle permet aux entreprises de prendre des décisions opportunes et basées sur les données. Ceci est encore étayé par L'étude du BARC, qui révèle que 45 % des dirigeants ont adopté Data Vault 2.0, principalement pour sa capacité à accélérer la livraison des données.

Qu’est-ce que Data Vault 2.0 ?

Data Vault 2.0 est une méthodologie moderne de modélisation de données conçue pour fournir une base solide pour la gestion des actifs de données d'une organisation. Il constitue un cadre complet qui prend en charge l'intégration, le stockage et la récupération des données d'une manière hautement adaptable, évolutive et propice à l'agilité de l'entreprise. Cette approche est particulièrement utile à l’ère du Big Data, où les organisations doivent s’adapter rapidement à l’évolution des besoins commerciaux et intégrer diverses sources de données.

Quoi de neuf dans Data Vault 2.0 ?

En 2013, Dan Linstedt et Michael Olschimke ont introduit Data Vault 2.0 en réponse à l'évolution du paysage de la gestion des données, propulsant Data Vault 1.0 vers de nouveaux sommets. Tout en conservant la structure en étoile de son prédécesseur, la mise à niveau introduit de nouveaux concepts innovants pour améliorer son efficacité et son adaptabilité.

Les trois composants clés de ce système sont les couches Business Vault, Raw Vault et Information Mart et Data Mart.

1. Coffre brut : Contrairement au Business Vault, le Raw Vault sert de stockage principal pour les données sources d'origine. Il préserve l'intégrité des données, garantissant que les données originales non modifiées sont toujours disponibles pour référence ou traitement ultérieur.
2. Coffre-fort d'entreprise : Ce composant de Data Vault 2.0 est un référentiel dédié aux règles et transformations spécifiques à l'entreprise. Il optimise les données pour répondre aux exigences commerciales précises, garantissant que les données sont adaptées aux besoins et au contexte spécifiques de l'entreprise.
3. Couches du marché d'informations et du magasin de données : Ces couches de Data Vault 2.0 offrent des fonctionnalités avancées d’analyse et de reporting. Ils créent une connexion transparente entre les données brutes et les informations exploitables, permettant aux entreprises de transformer facilement leurs données brutes en informations significatives pouvant orienter la prise de décision.

Comprendre la différence : Data Vault 1.0 et Data Vault 2.0

La principale différence entre les deux réside dans leur mise en œuvre. Data Vault 2.0 adopte une approche révolutionnaire en utilisant des clés de hachage comme clés de substitution pour les hubs, les liaisons et les satellites, remplaçant ainsi les numéros de séquence conventionnels. Cela améliore considérablement les performances, l’évolutivité et la traçabilité des données.

De plus, Data Vault 2.0 introduit le concept de clés métier, qui sont des identifiants uniques ou des clés naturelles qui représentent les principales entités commerciales d'une organisation. Data Vault 2.0 établit des normes et des directives complètes pour nommer, modéliser, charger et documenter les données. Cela garantit une base de qualité, de clarté et de facilité de gestion, faisant de Data Vault 2.0 une solution complète pour l'entreposage de données moderne.

Aspect	Coffre-fort de données 1.0	Coffre-fort de données 2.0
Clés de hachage	Les clés de hachage n'étaient pas un concept central, limitant l'intégrité et la traçabilité des données.	Donne la priorité aux clés de hachage, garantissant l’intégrité des données et améliorant la traçabilité pour une sécurité renforcée des données.
Procédures de chargement	Les procédures de chargement dans Data Vault 1.0 peuvent être complexes, impliquant souvent des numéros de séquence, ce qui a un impact sur l'efficacité.	Simplifie les procédures de chargement, améliore l'efficacité et élimine le besoin de numéros de séquence complexes.
Dépendances	Présentait des dépendances importantes, ralentissant potentiellement le chargement des données en raison du traitement séquentiel.	Réduit les dépendances, permettant un traitement des données plus rapide grâce à la parallélisation.
Évolutivité	J'ai été confronté à des défis avec de grands ensembles de données en raison de limitations de conception.	Gère efficacement le Big Data, ce qui le rend adapté aux ensembles de données complexes.
Agilité	Moins adaptable aux changements dans les sources de données et aux exigences commerciales.	Agile et réactif aux changements, idéal pour les environnements dynamiques.
Agnosticisme technologique	Flexibilité limitée avec les outils et plates-formes technologiques.	Plus polyvalent, s'adaptant à diverses technologies et plates-formes.

 

L'avantage de Data Vault 2.0

Le besoin de Data Vault 2.0 découle de la dynamique changeante du paysage des données. Alors que les organisations commençaient à gérer des volumes plus importants de sources de données diverses et à adopter des pratiques de développement plus agiles, il est devenu évident que Data Vault 1.0, bien qu'efficace au départ, présentait certaines limites. La technologie:

• J'ai eu du mal à m'adapter à l'évolution des types de données.
• Impossible de gérer de vastes volumes de données.
• Manque de capacités de traitement des données en temps réel.
• Ne correspondait pas bien aux exigences actuelles en matière de technologie ou de gouvernance des données.

2.0 a été développé pour résoudre les problèmes liés à la méthodologie Data Vault d'origine et pour mieux répondre aux exigences modernes de gestion et d'analyse des données. Voici quelques principales raisons pour lesquelles Data Vault 2.0 était nécessaire :

• Écosystèmes de données en évolution : Data Vault 1.0 a été développé au début des années 2000, lorsque les écosystèmes de données étaient plus simples et moins complexes qu'aujourd'hui. Avec l’avènement du Big Data, du cloud computing et de l’analyse avancée, les architectures de données sont devenues plus complexes. Data Vault 2.0 était nécessaire pour mieux s'intégrer dans ces environnements de données modernes et complexes.
• Intégration avec les technologies modernes : Data Vault 1.0 a été principalement conçu pour les bases de données relationnelles. Data Vault 2.0 étend ses capacités pour fonctionner avec les plateformes Big Data et les bases de données NoSQL, permettant aux organisations d'intégrer un plus large éventail de sources de données.
• Gérer des volumes de données croissants : Data Vault 2.0 offre une meilleure évolutivité et flexibilité pour gérer de manière transparente des volumes de données importants et diversifiés provenant de diverses sources. Il exploite des technologies telles que l’informatique distribuée et le traitement parallèle pour garantir l’efficacité.
• Normes de l'industrie: Au fil du temps, les normes de l’industrie et les meilleures pratiques en matière de gestion des données ont évolué. Data Vault 2.0 intègre ces normes mises à jour et s'aligne plus étroitement sur les exigences de gouvernance et de conformité des données.
• Orientation centrée sur les affaires : Data Vault 2.0 vise à garantir que la modélisation et l'entreposage des données sont étroitement alignés sur ce qu'une entreprise souhaite réaliser en introduisant le concept de Business Data Vault. Cela aide les équipes informatiques et commerciales à mieux travailler ensemble et garantit que les solutions de données répondent réellement aux besoins de l'entreprise.

Avantages de Data Vault 2.0

Data Vault 2.0 offre trois avantages clés : évolutivité, adaptabilité et auditabilité. Explorons ces avantages en détail :

Évolutivité

L'évolutivité est vitale car les volumes de données augmentent continuellement et les organisations ont besoin de systèmes capables de gérer cette demande toujours croissante. Par exemple, considérons une entreprise de vente au détail qui connaît une augmentation de ses ventes en ligne pendant la période des fêtes. Sans un système de gestion des données évolutif, l’entreprise peut avoir du mal à traiter et analyser efficacement le volume croissant de données transactionnelles. Data Vault 2.0 aborde l'évolutivité de différentes manières :

• Séparation des préoccupations: Il divise les données en trois couches (données brutes, Business Data Vault et couche de diffusion d'informations), permettant à chaque couche d'être mise à l'échelle indépendamment. Cela garantit que les ressources peuvent être allouées selon les besoins, optimisant ainsi les performances pendant les périodes de forte demande comme la période des fêtes.
• Parallélisation : Il encourage la parallélisation des tâches de chargement et de traitement des données, en répartissant les charges de travail sur plusieurs serveurs ou ressources. Cela améliore l'efficacité, garantissant que des ensembles de données importants, comme une augmentation des ventes de vacances, peuvent être traités efficacement.

Adaptabilité

L'adaptabilité est essentielle car les exigences métier, les sources de données et les structures de données sont susceptibles de changer. Par exemple, un organisme de santé peut avoir besoin d’incorporer de nouveaux types de données sur les patients ou de s’adapter à l’évolution des réglementations. Data Vault 2.0 offre une adaptabilité via plusieurs méthodes :

• Flexibilité: Sa conception inhérente est flexible et agile grâce à sa structure modulaire de hubs, liens et satellites. Cela permet une intégration facile de nouvelles sources de données, telles que de nouvelles données sur les patients, sans perturber la structure existante.
• À l'épreuve du futur : Son architecture n'est pas liée à des règles commerciales ou à des sources de données spécifiques, ce qui permet à l'architecture de données d'évoluer avec l'évolution des exigences ou des réglementations commerciales, garantissant ainsi la conformité de l'organisation de soins de santé.

Auditabilité

L'auditabilité est cruciale pour garantir la transparence, la responsabilité et le respect des normes de gouvernance des données. Sans cela, les organisations pourraient avoir du mal à suivre les modifications apportées aux données ou à maintenir la qualité des données. Par exemple, dans le secteur financier, il est essentiel de suivre chaque modification apportée aux données des transactions financières à des fins de conformité réglementaire. Data Vault 2.0 améliore l'auditabilité de plusieurs manières :

• Traçabilité: Il intègre des mécanismes de suivi qui capturent les métadonnées liées aux sources de données, aux transformations et au traçage des données. Cette documentation détaillée garantit que chaque modification apportée aux données des transactions financières peut être retracée jusqu'à son origine.
• Gestion des versions: Il permet la gestion des versions des données, permettant aux organisations financières de conserver des enregistrements historiques des modifications des données au fil du temps, ce qui est inestimable à des fins d'audit et de conformité réglementaire.

Data Vault 2.0 : un aperçu de l'avenir

Alors que nous regardons vers l’avenir, la question se pose : Data Vault 2.0 continuera-t-il à rester pertinent face aux progrès technologiques et à l’augmentation du volume et de la complexité des données ?

La réponse est oui. Data Vault 2.0 est conçu pour relever les défis du Big Data, en intégrant des données provenant de diverses sources, notamment les médias sociaux, les appareils IoT et les bases de données traditionnelles. Sa capacité à gérer de vastes volumes de données, à conserver l’historique des données et à garantir la cohérence des données le rend idéal pour les grandes entreprises cherchant à conserver un stockage historique des données à long terme.

Pour souligner davantage la pertinence de Data Vault 2.0 à l'avenir, discutons de certaines tendances émergentes dans le domaine des données et de la manière dont cette approche les facilite :

1. Apprentissage automatique et intelligence artificielle (IA): L'intégration du ML et de l'IA dans la gestion des données révolutionne la façon dont les entreprises traitent et analysent les données. La capacité de Data Vault 2.0 à gérer des volumes de données élevés et à prendre en charge le traitement parallèle garantit que les scientifiques des données et les praticiens de l'IA ont accès à des ensembles de données propres et complets pour former et affiner leurs modèles. L’accent mis sur la traçabilité et la traçabilité des données s’aligne sur le besoin de transparence et de responsabilité dans l’IA, en particulier dans des secteurs comme la santé et la finance.
2. Montée des infrastructures hybrides et multi-cloud: Alors que les entreprises adoptent de plus en plus de stratégies hybrides et multi-cloud, la compatibilité de Data Vault 2.0 avec diverses plates-formes cloud et systèmes sur site constitue un avantage significatif. Sa conception modulaire permet une intégration transparente avec diverses plates-formes cloud, facilitant un stockage et un traitement de données efficaces et sécurisés.
3. Analyse en libre-service: La tendance vers l'analyse en libre-service est appelée à se développer, permettant aux utilisateurs professionnels d'explorer et d'analyser les données de manière indépendante. L'architecture structurée de Data Vault constitue une base pour l'analyse en libre-service, permettant aux utilisateurs non techniques de naviguer et d'interroger les données en toute confiance. En favorisant une culture axée sur les données et en réduisant la dépendance à l'égard de l'informatique pour le provisionnement des données, Data Vault accélère la prise de décision et l'innovation au sein des organisations.

Data Vault 2.0 : utilisation d'outils avancés et d'automatisation

La mise en œuvre et la maintenance d’un Data Vault est un processus élaboré, nécessitant un haut niveau d’expertise et un investissement de temps important. Cependant, l'utilisation d'outils d'entrepôt de données avancés adaptés à Data Vault 2.0 peut grandement simplifier ces processus. Ces outils offrent l'avantage de l'automatisation à chaque étape, de la conception et de la modélisation au déploiement et à la maintenance, améliorant ainsi considérablement l'efficacité. Examinons comment ces outils transforment chaque étape du processus Data Vault 2.0, le rendant plus accessible et plus gérable pour les entreprises.

Étape de conception

Au stade de la conception, des outils avancés aident à créer le plan du coffre-fort de données. Ils permettent de mapper facilement les concepts commerciaux aux structures de coffre-fort de données, conduisant à une conception bien structurée et efficace. Le résultat est un processus rapide qui minimise les erreurs potentielles, garantissant ainsi une conception plus précise et plus efficace.

Étape de modélisation

Pendant la phase de modélisation, ces outils automatisent la génération de modèles de coffre-fort de données basés sur la conception initiale. Cela inclut la création de hubs, de liaisons et de satellites, qui sont les composants essentiels de tout coffre-fort de données. Le processus d'automatisation accélère considérablement l'étape de modélisation et garantit la cohérence et la précision des modèles.

Étape de déploiement

Lors de la phase de déploiement, les solutions automatisées rationalisent le processus de remplissage du coffre-fort de données avec des données provenant de diverses sources. Ils automatisent les processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL), garantissant un flux de données fluide et efficace dans le coffre-fort de données. Cela accélère le processus de déploiement et atténue le risque d'erreurs de données.

Étape d'entretien

Pendant la phase de maintenance, ces solutions continuent d’apporter de la valeur en automatisant les tâches et les contrôles de routine. Cela garantit que le coffre-fort de données reste précis, à jour et efficace au fil du temps, réduisant ainsi l'effort manuel requis pour la maintenance et améliorant la longévité et la fiabilité globales du coffre-fort de données.

Mot de la fin

Data Vault 2.0 apparaît comme un système très efficace pour créer des entrepôts de données agiles et auditables. Sa méthodologie unique de modélisation des données offre une approche holistique de la conception, du développement et du déploiement d'entrepôts de données. À mesure que la demande d'entrepôts de données agiles et auditables augmente, le rôle des outils spécialisés et de l'automatisation pour faciliter la mise en œuvre efficace de Data Vault 2.0 devient de plus en plus important. C'est ici que Astera entre en scène.

Astera est une solution de gestion de données de bout en bout de niveau entreprise qui permet aux entreprises de simplifier le processus de création d'un coffre-fort de données. Avec des fonctionnalités qui s'alignent parfaitement sur les principes de Data Vault 2.0, Astera offre aux entreprises une solution d'entreposage de données robuste, évolutive et flexible. Il est conçu dans un souci de convivialité et d'efficacité, permettant aux entreprises d'automatiser le processus de création d'un coffre-fort de données en quelques clics.

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