Data Vault 2.0：您需要了解的内容

随着数据量的不断增加、动态建模需求以及提高运营效率的需求，企业必须配备智能解决方案以实现高效的数据管理和分析。

这就是 Data Vault 2.0 发挥作用的地方。它取代了专门为数据仓库设计的原始数据建模方法 Data Vault 1.0。 Data Vault 1.0 的基础植根于可扩展的中心辐射型架构，为复杂业务环境中的可跟踪、可审核和灵活的数据管理提供了一个框架。

Data Vault 2.0 以其前身的优势为基础，提升了 数据仓库自动化 通过引入增强的可扩展性、敏捷性和适应性。它旨在有效地处理和处理大量不同的数据，提供统一且有组织的信息视图。凭借其适应不断变化的数据类型并提供实时数据处理能力的能力，它使企业能够及时做出数据驱动的决策。这进一步证实了 BARC的研究，显示 45% 的领导者已采用 Data Vault 2.0，主要是因为它能够加快数据交付。

什么是数据仓库2.0？

Data Vault 2.0 是一种现代数据建模方法，旨在为管理组织的数据资产提供坚实的基础。它作为一个综合框架，以高度适应性、可扩展性和有利于业务敏捷性的方式支持数据集成、存储和检索。这种方法在大数据时代尤其有价值，组织需要快速适应不断变化的业务需求并整合不同的数据源。

Data Vault 2.0 有哪些新增功能？

2013 年，Dan Linstedt 和 Michael Olschimke 推出了 Data Vault 2.0，作为对不断发展的数据管理环境的响应，将 Data Vault 1.0 提升到了新的高度。此次升级在保持其前身的轴辐式结构的同时，引入了新的创新概念，以提高其效率和适应性。

该系统的三个关键组件是 Business Vault、Raw Vault 以及信息集市和数据集市层。

1. 原始金库： 与 Business Vault 相比，Raw Vault 充当原始源数据的主要存储。它保留了数据的完整性，确保原始的、未更改的数据始终可供参考或进一步处理。
2. 商业金库： Data Vault 2.0 的此组件是用于特定于业务的规则和转换的专用存储库。它优化数据以满足精确的业务需求，确保数据适合业务的特定需求和环境。
3. 信息集市和数据集市层： Data Vault 2.0 中的这些层提供高级分析和报告功能。它们在原始数据和可操作的见解之间建立了无缝连接，使企业能够轻松地将原始数据转换为可以推动决策的有意义的信息。

了解差异：Data Vault 1.0 与 Data Vault 2.0

两者之间的主要区别在于它们的实现。 Data Vault 2.0 采用了突破性的方法，使用哈希键作为集线器、链路和卫星的代理键，有效地取代了传统的序列号。这极大地增强了数据性能、可扩展性和可追溯性。

此外，Data Vault 2.0 引入了业务密钥的概念，它是代表组织内核心业务实体的唯一标识符或自然密钥。 Data Vault 2.0 为命名、建模、加载和记录数据建立了全面的标准和指南。这确保了质量、清晰度和可管理性的基础，使 Data Vault 2.0 成为现代数据仓库的全面解决方案。

Data Vault 2.0 的优势

对 Data Vault 2.0 的需求源于数据环境不断变化的动态。随着组织开始处理更大量的不同数据源并采用更敏捷的开发实践，很明显，Data Vault 1.0 虽然最初有效，但存在一定的局限性。技术：

• 努力适应不断变化的数据类型。
• 无法处理大量数据。
• 缺乏实时数据处理能力。
• 与当前技术或数据治理要求不太相符。

2.0 的开发是为了解决原始 Data Vault 方法的问题，并更好地满足现代数据管理和分析要求。以下是需要 Data Vault 2.0 的一些关键原因：

• 不断发展的数据生态系统： Data Vault 1.0 开发于 2000 年代初，当时的数据生态系统比今天更简单、更简单。随着大数据、云计算和高级分析的出现，数据架构变得更加复杂。 Data Vault 2.0 需要更好地适应这些现代、复杂的数据环境。
• 与现代技术的整合： Data Vault 1.0 主要是为关系数据库设计的。 Data Vault 2.0 扩展了其与大数据平台和 NoSQL 数据库配合使用的功能，使组织能够集成更广泛的数据源。
• 管理不断增长的数据量： Data Vault 2.0 提供了更好的可扩展性和灵活性，可以无缝处理来自不同来源的大量多样化数据。它利用分布式计算和并行处理等技术来确保效率。
• 行业标准： 随着时间的推移，数据管理的行业标准和最佳实践不断发展。 Data Vault 2.0 纳入了这些更新的标准，并更紧密地符合数据治理和合规性要求。
• 以业务为中心的重点： Data Vault 2.0 的重点是通过引入 Business Data Vault 的概念，确保数据建模和仓储与公司想要实现的目标紧密结合。这有助于 IT 和业务团队更好地合作，并确保数据解决方案真正满足公司的需求。

Data Vault 2.0 的优势

Data Vault 2.0 提供三个关键优势：可扩展性、适应性和可审核性。让我们详细探讨这些好处：

可扩展性

可扩展性至关重要，因为数据量不断扩大，组织需要能够满足这种不断增长的需求的系统。例如，考虑一家零售公司在假期期间在线销售额激增。如果没有可扩展的数据管理系统，公司可能难以有效地处理和分析不断增加的交易数据量。 Data Vault 2.0 通过多种方式解决可扩展性问题：

• 关注点分离： 它将数据分为三层（原始数据、业务数据仓库和信息交付层），允许每个层独立扩展。这确保了资源可以根据需要进行分配，从而在假期等高需求时期优化性能。
• 并行化： 它鼓励数据加载和处理任务的并行化，跨多个服务器或资源分配工作负载。这提高了效率，确保可以有效地处理大量数据集，例如假日销售的激增。

适应性

适应性至关重要，因为业务需求、数据源和数据结构可能会发生变化。例如，医疗保健组织可能需要纳入新型患者数据或适应不断变化的法规。 Data Vault 2.0 通过多种方法提供适应性：

• 灵活性： 由于其集线器、链路和卫星的模块化结构，其固有设计灵活敏捷。这样可以轻松集成新的数据源，例如新的患者数据，而不会破坏现有的结构。
• 面向未来： 其架构不依赖于特定的业务规则或数据源，允许数据架构随着不断变化的业务需求或法规而发展，确保医疗保健组织保持合规性。

审计能力

可审计性对于确保透明度、问责制和遵守数据治理标准至关重要。如果没有它，组织可能会难以跟踪数据更改或维护数据质量。例如，在金融领域，跟踪金融交易数据的每一次变化以确保合规性至关重要。 Data Vault 2.0 通过多种方式增强可审核性：

• 可追溯性： 它包含捕获与数据源、转换和数据沿袭相关的元数据的跟踪机制。这份详细的文档确保对金融交易数据所做的每项更改都可以追溯到其来源。
• 版本控制： 它允许进行数据版本控制，使金融组织能够维护数据随时间变化的历史记录，这对于审计和监管合规目的非常宝贵。

Data Vault 2.0：前瞻

当我们展望未来时，问题出现了：面对技术进步以及数据量和复杂性的增加，Data Vault 2.0 是否会继续保持相关性？

答案是肯定的。 Data Vault 2.0 旨在应对大数据的挑战，集成来自不同来源的数据，包括社交媒体、物联网设备和传统数据库。它能够管理大量数据、维护数据历史记录并确保数据一致性，使其成为寻求维护数据长期历史存储的大型企业的理想选择。

为了进一步强调 Data Vault 2.0 未来的相关性，我们来讨论一下数据领域的一些新兴趋势以及这种方法如何促进这些趋势：

1. 机器学习和人工智能 (AI)：机器学习和人工智能在数据管理中的集成正在彻底改变企业处理和分析数据的方式。 Data Vault 2.0 处理大量数据和支持并行处理的能力确保数据科学家和人工智能从业者能够访问干净、全面的数据集来训练和完善他们的模型。它对数据沿袭和可追溯性的关注符合人工智能对透明度和问责制的需求，特别是在医疗保健和金融等行业。
2. 混合和多云基础设施的兴起：随着企业越来越多地采用混合和多云策略，Data Vault 2.0 与各种云平台和本地系统的兼容性是一个显着的优势。其模块化设计可与多种云平台无缝集成，促进高效、安全的数据存储和处理。
3. 自助服务分析：自助分析的趋势将会增长，使业务用户能够独立探索和分析数据。 Data Vault 的结构化架构为自助分析奠定了基础，使非技术用户能够自信地导航和查询数据。通过培育数据驱动的文化并减少对 IT 数据配置的依赖，Data Vault 可加速组织内的决策和创新。

Data Vault 2.0：利用高级工具和自动化

数据仓库的实施和维护是一个复杂的过程，需要高水平的专业知识和大量的时间投入。然而，采用专为 Data Vault 2.0 定制的高级数据仓库工具可以大大简化这些流程。这些工具在从设计和建模到部署和维护的每个阶段都提供了自动化的优势，从而显着提高了效率。让我们深入研究这些工具如何改变 Data Vault 2.0 流程的每个阶段，使其更易于企业访问和管理。

设计阶段

在设计阶段，先进的工具有助于创建数据仓库的蓝图。它们可以轻松地将业务概念映射到数据仓库结构，从而实现结构良好且高效的设计。其结果是一个高效的过程，最大限度地减少潜在错误，确保设计更加准确和有效。

建模阶段

在建模阶段，这些工具会根据初始设计自动生成数据仓库模型。这包括创建集线器、链路和卫星，它们是任何数据仓库的核心组件。自动化过程显着加快了建模阶段并保证了模型的一致性和准确性。

部署阶段

在部署阶段，自动化解决方案简化了使用各种来源的数据填充数据仓库的过程。它们自动执行提取、转换和加载 (ETL) 流程，确保数据顺利、高效地流入数据仓库。这加快了部署过程并降低了数据错误的风险。

维护阶段

在维护阶段，这些解决方案通过自动化日常任务和检查继续提供价值。这可确保数据保险库随着时间的推移保持准确、最新和高效，减少维护所需的手动工作量，并提高数据保险库的整体寿命和可靠性

总结

Data Vault 2.0 是一个用于构建敏捷且可审计的数据仓库的高效系统。其独特的数据建模方法提供了设计、开发和部署数据仓库的整体方法。随着对敏捷和可审计数据仓库的需求不断增长，专业工具和自动化在促进 Data Vault 2.0 有效实施方面的作用变得越来越重要。这是哪里 Astera 进场。

Astera 是一种企业级端到端数据管理解决方案，使企业能够简化创建数据仓库的过程。凭借与 Data Vault 2.0 原则完美契合的功能， Astera 为企业提供强大、可扩展且灵活的数据仓库解决方案。它的设计考虑到了用户友好性和效率，使企业只需点击几下即可自动化创建数据仓库的过程。

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