Ein Artikel aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie. Die Data Vault ist Modellierungsdaten (für relationale Datenbanken) entwickelt, um Daten aus mehreren Datenquellen historisieren. Wie jede Modellierung wird sie zum Abfragen von (historischen) Daten verwendet und eignet sich besonders für die Datenprüfung, die Rückverfolgbarkeit von Daten und den Widerstand gegen Änderungen in der Datenstruktur. Diese Modellierung ist eine Alternative zu den Modellierungen in normaler Form. Mehrere Prinzipien leiteten seine Entwicklung. Zunächst geht es darum, den Ursprung der einzelnen Daten zu verfolgen. Zweitens geht es darum, sich aus dem Dilemma der "Rohdaten" oder "bearbeiteten" Daten zu abstrahieren, indem die Integration von Rohdaten erleichtert wird (alles folgt aus letzteren). Dann ist es wichtig, eine veränderungsresistente Datenstruktur bereitzustellen und die Integration einer neuen Datenquelle in eine vorhandene Datenstruktur zu minimieren. Schließlich geht es darum, eine Modellierung zu entwickeln, die Parallelität auf der Ebene des Ladens der Daten ermöglicht.
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Data Vault Modellierung Beispiel Youtube
B. bei der die Umsetzung von Business-Anforderungen. Zudem wird ein höherer Return on Investment erzielt und das DWH durch den Einsatz von Data Vault skalierbar. Unternehmen können außerdem alle Daten bis zu ihrem Quellsystem nachverfolgen. Von Data Vault profitieren besonders Organisationen, die große Datenvolumina in kurzer Zeit laden müssen, ihre BI-Applikationen agil entwickeln wollen oder ein vorgelagertes Core Data Warehouse innerhalb einer bestehenden Silo-Architektur aufbauen möchten. Vorteile in technischer Hinsicht: Data Vault unterstützt klassische Batch-Verarbeitung ebenso wie Near-Realtime-Loads. Dabei können Unternehmen auch unstrukturierte/NoSQL-Datenbanken anbinden. Im Vergleich zu klassischen DWH-Architekturen werden die Geschäftsregeln im Business Data Vault und in der Information Mart Layer eingesetzt. Damit sind sie möglichst nah beim End-User implementiert. Entsprechend werden Geschäftsregeln "spät" abgebildet und das DWH exakt mit den Daten beladen, wie sie im Quellsystem vorliegen.
Data Vault Modellierung Beispiel Englisch
Data Vault führt zur Entkopplung von inkrementellen Datenmodell- und ETL-Änderungen, sodass bestehende Systembestandteile nicht verändert werden müssen. ETL-Ladenetze weisen hohe Abhängigkeiten und schlechte Ladezeiten auf, obwohl die Systeme technisch nicht voll ausgelastet sind? Data Vault ermöglicht eine massive Parallelisierung der Ladeprozesse und sehr gute Skalierbarkeit. Tipp: Das Seminar ist Bestandteil der Data Management Professional Zertifizierung! Dr. Hüsemann, Bodo Dr. Bodo Hüsemann ist seit 2005 als Experte für Analytics Systeme für die Informationsfabrik GmbH in Münster tätig. Er studierte Wirtschaftsinformatik und promovierte an der Universität Münster. Seit 2009 ist er Partner der Informationsfabrik und berät Unternehmen bei der Konzeption und Umsetzung komplexer Data Warehouse und Big Data Lösungen. Darüber hinaus führt er als erfahrener Trainer BI-Schulungen und Praxisworkshops für Unternehmen sowie für die Universität Münster durch. Seminarziel In diesem Seminar lernen die Teilnehmer die wesentlichen Grundbausteine des Data-Vault-Modells und die Hauptargumente für den Einsatz kennen.
Data Vault Modellierung Beispiel Free
Die Data-Vault-Modellierung teilt alle zu einem Geschäftskennwort (z. B. Kunde oder Produkt) gehörenden Informationen in drei Kategorien ein und legt sie in drei Typen von Datenbanktabellen ab: Hubs (Beschreibung, wie z. Kundennummer), Links (Beziehung, die zwei oder mehrere Hubs verknüpft) und Satelliten (Attribut, das ein Kennwort oder eine Beziehung beschreibt, zum Beispiel das Auslaufdatum eines Produkts). Alle drei Entitäten sind strikt voneinander getrennt und nur über Links, die auf die Hubs verweisen, miteinander verknüpft. Dadurch ist es möglich, Daten aus mehreren Quellsystemen flexibel zu integrieren, ohne den Rahmen des Data Vault Modells zu verändern. Die Entwicklung und Wartung von Data Vaults ist jedoch komplex. Unternehmen, die Data Vault-Projekte in nicht automatisierten Data Warehouses starten, kommen zwar anfangs meistens gut zurecht, doch spätestens bei der Integration größerer Mengen neuer Datenquellen fangen die Fehler und damit auch die Probleme an. Schon ein winziges Versehen kann enorme Auswirkungen haben, dessen Behebung bei manueller Programmierung mit einem großen Zeitaufwand verbunden ist.
Ein einfach anzuwendendes Framework ist das Pentaho Data Vault Framework. Es wurde speziell entwickelt, um Unternehmen bei der Entwicklung, Bereitstellung und dem Betrieb von Data Vaults zu unterstützen. Das Framework erlaubt einfaches Anbinden neuer Datenquellen, ohne selbst ETL -Strecken entwickeln zu müssen. Die ETL-Jobs zum Beladen von Hubs, Links und Satelliten sind dazu vollständig parametrisiert. Dabei werden auch knifflige Fälle berücksichtigt, etwa, wie man mit fehlenden Datensätzen, multiaktiven Satelliten oder der fachlichen Gültigkeit von Daten umgeht. Ein grafisches Interface ermöglicht eine einfache Konfiguration. Satelliten lassen sich an beliebiger Stelle in das Data Vault einfügen, ohne dabei das Modell zu verändern. Das Konfigurations-Cockpit ermöglicht eine bequeme Steuerung und eine einfache Anbindung neuer Datenquellen. Daneben gibt es Werkzeuge, die historisierte Daten einfach zusammenfügen und in den Data Marts zur Analyse zur Verfügung stellen. Schließlich wollen Unternehmen auf die Daten bedarfsgerecht zugreifen können.