Data Vault 2.0 als DWH Framework

„Data Vault 2.0“ ist eine Methodik und ein Framework für das Datenmanagement und die Datenmodellierung, die in Unternehmen verwendet wird, um die Verwaltung von Daten in komplexen und sich ständig ändernden Umgebungen zu erleichtern. Es handelt sich um eine Weiterentwicklung des ursprünglichen Data Vault-Ansatzes, der von Dan Linstedt entwickelt wurde.

Die Idee hinter Data Vault 2.0 besteht darin, eine skalierbare und flexible Lösung für das Datenmanagement bereitzustellen, insbesondere in Bezug auf Data Warehouses und Business Intelligence-Systeme. Hier sind einige Schlüsselmerkmale und Konzepte von Data Vault 2.0:

1. Hubs, Links und Satelliten: Data Vault 2.0 verwendet ein Modell, das auf drei Hauptentitäten basiert: Hubs, Links und Satelliten. Hubs repräsentieren Geschäftsobjekte, Links stellen Beziehungen zwischen Geschäftsobjekten dar, und Satelliten enthalten zusätzliche Attribute und Metadaten.
2. Skalierbarkeit und Flexibilität: Data Vault 2.0 ist darauf ausgelegt, mit den sich ändernden Anforderungen und Datenquellen eines Unternehmens mitzuwachsen. Es ermöglicht die einfache Integration neuer Datenquellen und die Anpassung an sich ändernde Geschäftsanforderungen, ohne das gesamte Datenmodell neu erstellen zu müssen.
3. Historisierung: Data Vault 2.0 legt großen Wert auf die Historisierung von Daten. Es ermöglicht, vergangene Zustände von Daten nachzuverfolgen, was besonders in datenintensiven Umgebungen wichtig ist.
4. Agilität: Die Methode unterstützt agile Entwicklungsmethoden und erleichtert die schnelle Bereitstellung von Datenlösungen.
5. Automatisierung: Data Vault 2.0 kann in vielen Fällen mit automatisierten Tools und Prozessen implementiert werden, was die Entwicklung und Verwaltung erleichtert.
6. Metadatenverwaltung: Es legt großen Wert auf die Dokumentation und Verwaltung von Metadaten, um eine bessere Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Daten zu gewährleisten.

Die Idee hinter Data Vault 2.0 ist es, Daten in einer Weise zu modellieren und zu verwalten, die es Unternehmen ermöglicht, flexibel auf Änderungen zu reagieren, ohne die Integrität der Daten zu beeinträchtigen. Dies ist besonders in Umgebungen wichtig, in denen Daten eine zentrale Rolle spielen, wie in Data Warehouses und Business Intelligence-Systemen.

Data Vault 1.0

Data Vault 2.0 ist eine Weiterentwicklung des ursprünglichen Data Vault-Ansatzes, der als Data Vault 1.0 bezeichnet werden kann. Es gibt mehrere Unterschiede zwischen den beiden Versionen:

Designphilosophie:

• Data Vault 1.0: Data Vault 1.0 wurde primär für die Datenintegration und -ladevorgänge entwickelt. Es legte den Schwerpunkt auf die Schaffung einer zentralen Datenbank, die als Rohdaten-Repository diente, und konzentrierte sich stark auf die technische Seite der Datenverarbeitung.
• Data Vault 2.0: Data Vault 2.0 hingegen erweitert den Fokus von rein technischen Aspekten auf geschäftliche Anforderungen und Integration mit datengetriebenen Geschäftsanwendungen. Es bietet eine umfassendere Methodik für das Datenmanagement und die Datenmodellierung, die besser auf die sich ändernden Anforderungen in modernen Geschäftsumgebungen eingeht.

Flexibilität und Agilität:

• Data Vault 1.0: Data Vault 1.0 war weniger agil und flexibel in Bezug auf Änderungen in den Datenstrukturen und den Geschäftsanforderungen. Das Hinzufügen neuer Datenquellen und das Anpassen des Datenmodells erforderten oft umfangreiche Änderungen.
• Data Vault 2.0: Data Vault 2.0 wurde entwickelt, um agiler zu sein und sich besser an Veränderungen anzupassen. Es ermöglicht das einfache Hinzufügen neuer Datenquellen und die Anpassung des Modells, ohne die vorhandene Struktur erheblich zu stören.

Metadatenmanagement:

• Data Vault 1.0: Data Vault 1.0 legte weniger Wert auf die Verwaltung von Metadaten und die Dokumentation des Datenmodells.
• Data Vault 2.0: Data Vault 2.0 betont die Bedeutung von Metadaten und bietet umfangreichere Tools und Methoden zur Metadatenverwaltung und -dokumentation. Dies verbessert die Nachvollziehbarkeit und Transparenz der Daten.

Integration von Geschäftsanwendungen:

• Data Vault 2.0: Im Gegensatz zu Data Vault 1.0 ist Data Vault 2.0 darauf ausgerichtet, besser mit datengetriebenen Geschäftsanwendungen zu integrieren. Es unterstützt die Verbindung zwischen Datenmanagement und Geschäftsprozessen.

Skalierbarkeit:

• Data Vault 2.0: Data Vault 2.0 wurde entwickelt, um besser in großen, skalierbaren Umgebungen zu funktionieren, in denen sich Daten schnell ändern und wachsen können.

Zusammenfassend kann gesagt werden, dass Data Vault 2.0 eine erweiterte und modernisierte Methode zur Datenmodellierung und zum Datenmanagement ist, die besser auf die Anforderungen von Unternehmen in sich ständig ändernden Geschäftsumgebungen eingeht und eine verbesserte Integration zwischen Daten und Geschäftsanwendungen ermöglicht.

Integration von Data Vault 2.0 in Azure und Power Platform

1. Azure Data Lake Storage und Azure SQL Data Warehouse: Azure bietet verschiedene Speicher- und Datenverarbeitungsdienste, darunter Azure Data Lake Storage und Azure SQL Data Warehouse. Diese Dienste können verwendet werden, um Daten aus verschiedenen Quellen in einem Data Vault 2.0-Modell zu speichern und zu verarbeiten. Sie bieten Skalierbarkeit und Leistung, um große Datenmengen zu bewältigen.
2. Azure Data Factory: Azure Data Factory ist ein ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden)-Dienst, der verwendet werden kann, um Daten aus verschiedenen Quellen in Ihr Data Vault 2.0-Modell zu extrahieren, zu transformieren und zu laden. Sie können Azure Data Factory verwenden, um Datenpipelines zu erstellen, die Daten aus unterschiedlichen Quellen in Ihr Data Vault laden.
3. Azure Synapse Analytics (ehemals Azure SQL Data Warehouse): Azure Synapse Analytics bietet leistungsstarke Analysemöglichkeiten und ermöglicht es, Data Warehouses zu erstellen, die für die Verarbeitung von Data Vault 2.0-Datenmodellen optimiert sind. Sie können Synapse Analytics verwenden, um komplexe Abfragen und Analysen auf Ihren Daten durchzuführen.
4. Power BI: Power BI ist ein Business Intelligence-Tool von Microsoft, das eng mit Azure integriert ist. Sie können Power BI verwenden, um Berichte und Dashboards zu erstellen, die auf den Daten aus Ihrem Data Vault 2.0-Modell basieren. Dies ermöglicht es den Benutzern, die Daten effektiv zu visualisieren und zu analysieren.
5. Power Apps: Die Power Platform umfasst auch Power Apps, mit denen Sie benutzerdefinierte Geschäftsanwendungen erstellen können. Sie können Power Apps verwenden, um datengesteuerte Anwendungen zu entwickeln, die auf den Daten aus Ihrem Data Vault 2.0-Modell zugreifen und diese verwenden.
6. Azure Metadaten- und Überwachungsdienste: Azure bietet auch Metadatenverwaltungs- und Überwachungsdienste, die Ihnen bei der Nachverfolgung, Verwaltung und Überwachung Ihrer Data Vault 2.0-Umgebung helfen können.

Insgesamt können Azure und die Power Platform zusammenarbeiten, um eine umfassende Lösung für die Implementierung, Verwaltung und Nutzung eines Data Vault 2.0-Modells in Ihrer Organisation bereitzustellen. Diese Tools und Dienste bieten Flexibilität, Skalierbarkeit und Leistung für datengesteuerte Geschäftsanforderungen.