Hubs, Links und Satelliten Anders als bei den traditionellen Konzepten (dritte Normalform 3NF) ordnet Data Vault die zum Objekt gehörenden Daten bei der Modellierung drei Gattungen zu, die klar voneinander getrennt abgelegt werden: Hubs beschreiben das Kerngeschäft, zum Beispiel Verkauf, Kunde, Produkt (Core Business Concept). Im Zentrum der Hub-Tabelle steht die Vertrags- beziehungsweise Kundennummer (Business Key). Der Hub setzt sich aus dem Business Key, einer Reihe von ID-/Hash-Schlüsseln (im Data Warehouse erzeugt), dem Zeitstempel (Ladedatum) und der Datensatzquelle zusammen. Er beinhaltet keinerlei deskriptive Daten. Durch Links werden Beziehungen zwischen Business Keys erzeugt. Jeder Eintrag in einem Link modelliert n-m Beziehungen einer willkürlichen Nummer von Hubs. Das garantiert die Flexibilität des Data Vaults, wenn sich die Business Logik der Quellsysteme ändert, zum Beispiel bei der Anpassung der Kordialität von Beziehungen. Auch Links umfassen keine beschreibenden Daten, sondern die Sequenz-IDs der Hubs, auf die sie sich beziehen, einer im Data Warehouse generierten Sequenz-ID, Ladedatum und Datensatzquelle.
Irgendwann in den 70er-Jahren entwickelt arbeiten ETL-Tools heute, fünfzig Jahre später, immer noch auf Basis manueller Programmierung. Ein zeit- und ressourcenintensives Unterfangen, wenn man bedenkt, dass jede Data Pipeline über ihren eigenen individuellen Code verfügt, der nur für den jeweiligen Anwendungsfall ausgegeben wurde. Ändert sich die Anwendung, dann stimmt auch der Code nicht mehr und löst eine Unterbrechung der Pipeline aus. Damit der Prozess weitergeht, müssen Dateningenieure von Hand erst einmal umfassende Code-Revisionen vornehmen. Unternehmen, die komplexe Datenarchitekturen mit neuesten Technologien wie hybriden Cloud-Modellen, Multi-Cloud, Data Vault 2. 0, usw. aufbauen und skalieren wollen, werden früher oder später vor die Wahl gestellt: Entweder sie stellen große und teure Teams von Dateningenieuren ein, die umfassende, manuelle Codevisionen an ihren Daten-Pipelines vorzunehmen oder sie betreuen mit einem wesentlich kleineren Team den Einsatz einer Automatisierungs-Software, die die Routinearbeiten und Orchestrierung übernimmt.
Kommentar von Stefan Müller, IT-Novum Mit Data Vault zu mehr Agilität im Data Warehouse 14. 08. 2020 Autor / Redakteur: Stefan Müller / Nico Litzel Data Vault ist eine Modellierungstechnik, mit der sich bestehende Data Warehouses (DWH) modernisieren und damit den aktuellen Anforderungen an Datenhaltung und Analytics anpassen lassen. DWH-Verantwortliche stehen unter immer größeren Druck, ihre Systeme anpassen zu müssen. Klassische DWH-Konzepte nach Inmon oder Kimball sind nicht dafür geeignet, weil sie schnell immer komplexer werden und sehr teuer sind. Anbieter zum Thema Der Autor: Stefan Müller ist Director Big Data Analytics bei IT-Novum (Bild: IT-Novum) Grund: Die benötigten Implementierungs- und Testzyklen für klassische DWH-Konzepte nach Inmon oder Kimball sind sehr umfangreich, zudem fällt eine lange Liste an Auswirkungen oder Abhängigkeiten an, was den Aufwand unverhältnismäßig hoch macht. Es muss also ein neuer Ansatz her. Data Vault erlaubt es, die Architektur und die Methodik des DWHs bedarfsgerecht an geänderte Anforderungen anzupassen.
Diese Informationen werden anschließend strikt getrennt voneinander abgelegt. Die funktionalen Bereiche lassen sich in Data Vault in sogenannten Hubs, Links und Satelliten abbilden: Hubs sind das Herzstück des Kerngeschäfts (core business concept) wie Kunde, Verkäufer, Verkauf oder Produkt. Die Hub-Tabelle wird um den Business Key (Vertrags- oder Kundennummer) herum gebildet, wenn zum ersten Mal eine neue Instanz dieses Business Keys im Data Warehouse eingeführt wird. Der Hub enthält keine beschreibenden Informationen und keine FKs. Er besteht nur aus dem Business Key, mit einer im Warehouse erzeugten Sequenz von ID- oder Hash-Schlüsseln, Ladedatum/Zeitstempel und der Datensatzquelle. Links stellen Beziehungen zwischen den Business Keys her. Jeder Eintrag in einem Link modelliert n-m Beziehungen einer beliebigen Anzahl von Hubs. Das erlaubt es dem Data Vault, flexibel auf Änderungen in der Business Logik der Quellsysteme, wie zum Beispiel Änderungen in der Kordialität von Beziehungen, zu reagieren.
Meiner Erfahrung nach nutzen hier viele Anwender zurzeit die Option den Zugriff direkt mittels Views zu realisieren. Mit einer solchen Architektur bin ich nicht immer einverstanden, da ich gerade bei größeren Cubes hier durchaus Probleme bei der Verarbeitung erlebt habe. Häufig wird das Persistieren des Data Mart für einen Würfel als zu umständlich und zeitraubend angesehen. Es gilt noch belastbare Konzepte durch Lab Arbeit und Projekt Erfahrung zu sammeln, um diese Frage zufriedenstellend beantworten zu können.
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