Die Auswahl der richtigen Datenmodellierungstechniken für Ihr Data Warehouse

Datenmodellierung ist ein entscheidender Schritt im Prozess des Entwurfs und Aufbaus eines Data Warehouses. Es beinhaltet die Erstellung einer konzeptionellen und logischen Darstellung der Daten, die im Data Warehouse gespeichert werden sollen. Datenmodellierung ist entscheidend für den Erfolg eines Data-Warehousing-Projekts. Sie gewährleistet, dass die im Warehouse gespeicherten Daten genau, konsistent und gut organisiert sind, wodurch Organisationen fundierte Entscheidungen auf Basis zuverlässiger Daten treffen können

Data Vault ist eine beliebte Methode der Datenmodellierung, die in verschiedenen Branchen im Bereich Data Warehousing und Business Analytics eingesetzt wird.

Data Vault ist ein Ansatz zur Datenmodellierung, Architektur und Methodik, der Elemente aus Ralph Kimballs Star-Schema-Modell und Bill Inmons Third-Normal-Form-Framework kombiniert. Dan Linstedt und sein Team bei Lockheed Martin haben Data Vault als hybriden Ansatz entwickelt, der alle Daten speichert, die Historie verfolgt und sich an verändernde Schemata und Datencontainer anpassen kann..  

Die "neue" Data Vault 2.0-Lösung integriert Menschen, Prozesse und Technologie. Sie umfasst präskriptive Methoden und Referenzarchitekturen für Technologien wie das Data Warehouse, den Data Lake, das Data Lakehouse, die Virtualisierung, den Data Fabric und das Data Mesh. Die Data Vault 2.0-Methodik wurde auf dem Capability Maturity Model des SEI gegründet und leitet sich von Six Sigma, Total Quality Management, Disziplinierte Agile Lieferung und Lean ab. 

Laut einer kürzlich durchgeführten Umfrage von BARC und Eckerson zu den Trends bei der Anwendung von Data Vault im Data Warehousing nennen die Hälfte der Data Vault-Anwender (48%) "Fähigkeiten und Schulungsanforderungen" als Hauptnachteil, gefolgt von "Implementierungskomplexität" (35%) und "Abfrageleistung" (32%). Andere Antworten umfassen "Designkomplexität" (29%) und "mehrere Versionen von Daten" (29%). 

Wir wissen, dass das Data Vault-Modell mehrere Vorteile für die Datenintegration bietet, wie beispielsweise schnelleres und einfacheres Laden von Daten ohne komplexe Transformationen oder Validierungen. Es unterstützt auch das inkrementelle Laden von Daten. 

Auf der anderen Seite ist Data Vault im Wesentlichen eine Schicht zwischen dem Informations-Markt / dem Sternschema und der Staging-Umgebung. Es gibt einige zusätzliche Overheads bei der Pflege dieser Schicht. Das bedeutet, dass Data Vault möglicherweise eine erhöhte Verarbeitungsleistung erfordern kann, aber andererseits ist es viel einfacher, neue Quellen hinzuzufügen. 

Für einen tieferen Vergleich schauen Sie bitte hier: 

• Building a Scalable Data Warehouse with Data Vault 2.0

• Modeling the Agile Data Warehouse with Data Vault 

Was sind die Vorteile der Verwendung von Data Vault? 

Einige der Vorteile der Verwendung von Data Vault sind: 

• Vertraute Architektur: Datenebenen, ETL, Sternschemas. 

• Bietet Nachvollziehbarkeit durch historisches Aufzeichnungs-Tracking. 

• Nur-Einfüge-Architektur

• Flexibel für Variationen und Änderungen ohne Neugestaltung.

• Kann inkrementell aufgebaut werden.

• Fehlertolerante Eingabe-Pipelines.

• Behält alle Daten.

• (Data Vault speichert Geschäftsdaten) 

Was sind die Nachteile bei der Verwendung von Data Vault? 

• Komplexität: Data Vault ist eine komplexe Datenmodellierungstechnik, die schwer zu verstehen und umzusetzen sein kann.

• Die Implementierung und Pflege von Data Vault kann teuer sein.

• Insbesondere für größere Data Warehouses kann die Implementierung von Data Vault viel Zeit in Anspruch nehmen.

• Für die Implementierung und Pflege von Data Vault werden spezialisierte Fähigkeiten benötigt.

• Data Vault eignet sich nicht gut für Data Warehouses mit geringem Datenvolumen.

• Die Implementierung von Data Vault kann schwierig sein, wenn die Datenqualität schlecht ist.

• Beim Einlesen von Daten in Data Vault kann es zu Problemen kommen

Durch den Einsatz von Automatisierungssoftware wie AnalyticsCreator können Organisationen viele der Herausforderungen im Zusammenhang mit Data-Vault-Modellierung mindern, wodurch es für ihre Datenlagerungsinitiativen zugänglicher, effizienter und kostengünstiger wird. 

Vorteile und Nachteile von Data Vault 2.0: 

Data Vault 2.0 ist ein offener Standard, der aus drei Säulen besteht: Methodik (SEI/CMMI, Six Sigma, SDLC, etc.), Architektur und Modell. Innerhalb der Methodik werden die Implementierung von Best Practices definiert. Es enthält alle notwendigen Komponenten, um die Unternehmensvision im Bereich Data Warehousing und Informationsbereitstellung zu verwirklichen. Das Modell trennt strukturelle Informationen von Attributen, indem es Daten in eine der drei Arten von Tabellen anordnet: 

• Hubs (Unternehmensentitäten)

• Verknüpfungen (Beziehungen zwischen Hubs) und

• Satelliten (Attribute von Hubs).  

Data Vault 2.0 ist ein umfassender Ansatz, der nicht nur die Modellierung abdeckt (die bereits Teil von DV1.0 war), sondern auch die geschichtete DWH-Architektur und unterstützende Methodik, die die Data Vault-Konzepte mit Methoden wie Agile, CMMI, TQM und mehr verbindet. Data Vault 2.0 verwendet Hash-Schlüssel, um das Data Warehouse zu optimieren. 

Vorteile: 

• Bietet Nachvollziehbarkeit durch die Verfolgung historischer Aufzeichnungen 

• Nur-Einfüge-Architektur

• Flexibel für Variationen und Änderungen ohne erneutes Engineering

• Kann inkrementell aufgebaut werden

• Fehler-tolerante Eingangs-Pipelines

• Behält alle Daten

• Entkopplung von Regeln und Daten (Data Vault speichert Geschäftsregeln getrennt, was Aktualisierungen erleichtert)

• Ermöglicht Datenbeladungen mit einem hohen Grad an Parallelität

Nachteile: 

Nachteile der Verwendung von Data Vault 2.0 als Modellierungstechnik umfassen seine Komplexität, die umfangreiche Planung und Designexpertise erfordert. Darüber hinaus kann es im Vergleich zu anderen Methoden eine langsamere Leistung aufweisen, aufgrund der erhöhten Anzahl von Tabellen und Verknüpfungen in Abfragen, was eine höhere Anforderung an die Prozessorleistung stellt. 

Die Implementierung von Data Vault 2.0 kann kostenintensiv sein, insbesondere wenn Organisationen in Schulungen, Beratung und Software investieren müssen, um die Methode zu unterstützen. Zudem kann der Mangel an erfahrenen Fachleuten, die mit Data Vault 2.0 vertraut sind, für Organisationen, die es übernehmen und warten möchten, eine Herausforderung darstellen. 

Jedoch können Automatisierungstechnologien, wie zum Beispiel AnalyticsCreator, diese Probleme mildern, indem sie verschiedene Aufgaben bei der Implementierung von Data Vault 2.0 automatisieren, wie das Generieren von SQL-Modellen, die Überwachung der Datenherkunft, die Verkürzung der Time-to-Market und die Sicherstellung der Data Vault 2.0-Prinzipien. Insgesamt macht der Einsatz von Automatisierungstechnologien Data Vault 2.0 zu einer machbaren und kosteneffizienten Option für Organisationen jeder Größe, dank seiner granularen Designmuster  

Was Alternativen gibt es zu Data Vault? 

• Kimball-Methode

• Inmon-Methode

• Anchor-Modellierung

• Gemischter Ansatz von AnalyticsCreator 

Vorteile und Nachteile der Kimball-Methodik:

In den Bereichen Data Warehousing, Business Intelligence und Datenintegration konzentriert sich die Kimball-Methodik hauptsächlich auf den Aufbau eines dimensionalen Data Warehouse. Diese Form der dimensionalen Modellierung wird seit weit über zwei Jahrzehnten verwendet und ist nach wie vor die beliebteste Data-Warehousing-Methodik.

Dimensionale Data Warehouses sind einfach zu verstehen und zu verwenden und eignen sich gut für Business Intelligence und Datenanalysen.

Die Kimball-Methode ist nach Ralph Kimball benannt, der als Vater der dimensionalen Modellierung bekannt ist. Die Kimball-Methode ist ein Bottom-up-Ansatz für Data Warehousing, was bedeutet, dass sie mit den Geschäftsanforderungen beginnt und dann das Data Warehouse aufbaut, um diese Anforderungen zu erfüllen. 

Die Kimball-Methodik wird in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, darunter Einzelhandel, Fertigung, Finanzen und Gesundheitswesen. Es ist eine beliebte Wahl für Data Warehousing, da es einfach zu verstehen und zu verwenden ist und zur Unterstützung einer Vielzahl von Business Intelligence- und Datenanalyseanwendungen verwendet werden kann. . 

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Vorteile: 

• Es ist leicht verständlich und umsetzbar. Das macht es zu einer guten Wahl für Organisationen, die neu im Bereich des Data Warehousing sind.

• Es eignet sich gut für die Echtzeit-Datenverarbeitung. Dadurch ist es eine gute Wahl für Anwendungen, die Echtzeitdaten erfordern

• Es ist darauf ausgelegt, komplexe Abfragen und Analysen zu unterstützen. Dadurch ist es ideal für Business Intelligence-Anwendungen.  

Nachteile: 

• Mangelnde Automatisierung: Ohne Automatisierung können Datenintegration und Implementierung im Vergleich zu Data Vault 2.0 anspruchsvoller sein. Automatisierte Prozesse vereinfachen diese Aufgaben und steigern die Effizienz.

• Datenredundanz: Ohne die Verwendung von Ansichten auf der Speicherebene kann es zu erhöhter Datenredundanz kommen. Moderne Designs setzen in der Regel Ansichten auf der Datenspeicherung ein, um ein höheres Maß an Abstraktion, Universalität und Erweiterbarkeit im Datenmodell des Data Warehouses zu erreichen. Dieses Optimierungsniveau ist vergleichbarer mit Data Vault 2.0.

• Zeitintensiv: Die Entwicklung und Bereitstellung neuer Datenspeicher und Berichte kann sehr zeitaufwändig sein. Die manuelle Codierung des ETL-Prozesses kann auch das Risiko von Fehlern und Inkonsistenzen in Ihren Daten erhöhen. . 

Wie Automatisierung dem Kimball-Modell helfen kann

Automatisierungstechnologie spielt eine entscheidende Rolle bei der Optimierung und Vereinfachung der Umsetzung des Kimball-Modells. Tools wie AnalyticsCreator bieten Funktionen zur Generierung von Datenmodellen, zur Erstellung von ETL-Pipelines und zur nahtlosen Integration von Daten in das Data Warehouse. Durch den Einsatz von Automatisierung können Datenanalysten und Entwickler mehr Zeit und Aufwand für strategische Aufgaben wie die Entwicklung von Business Intelligence-Anwendungen und Datenvisualisierungen aufbringen. AnalyticsCreator bietet zudem den Vorteil, die Hash-Key-Funktionalität im Kimball-Modell zu nutzen. 

Über die Beschleunigung der Implementierung und die Reduzierung der Komplexität hinaus verbessert die Automatisierungstechnologie die Qualität und Genauigkeit von Data Warehouses erheblich. Verschiedene Automatisierungswerkzeuge können Daten validieren, Fehler identifizieren und die Datenqualität überwachen, um die Zuverlässigkeit und Präzision sicherzustellen, die für fundierte Geschäftsentscheidungen erforderlich sind. 
 

Wichtige Vorteile der Automatisierung im Kontext des Kimball-Modells sind:  

• Reduzierte Implementierungszeit: Datenautomatisierungswerkzeuge (AnalyticsCreator) ermöglichen die Erstellung der höchsten Entwicklungsstufe von Kimball DWHs, was mit herkömmlichen Mitteln wie ETL und manuellen Ansätzen nur mit sehr hohem Aufwand möglich wäre. Verbesserte Genauigkeit: Die Automatisierung eliminiert das Risiko menschlicher Fehler, indem sie Aufgaben automatisiert, die normalerweise manuell ausgeführt werden, und verbessert somit die Gesamtgenauigkeit des Kimball-Modells.

• Erhöhte Skalierbarkeit: Die Automatisierung ermöglicht eine einfachere Integration neuer Datenquellen und Data Marts und verbessert somit die Skalierbarkeit des Kimball-Modells.

• Kostenreduzierung: Die Automatisierung verringert den Bedarf an manueller Arbeit erheblich und führt zu Kosteneinsparungen sowohl bei der Implementierung als auch bei der Wartung des Kimball-Modells.

• Erhöhte Agilität: Automatisierungstools unterstützen agile Projektansätze und beschleunigen den Veränderungsprozess enorm, da Änderungen an einer Stelle vorgenommen werden und automatisch die entsprechenden Anpassungen in jeder Ebene bis hin zur Benutzeroberfläche innerhalb von Sekunden erfolgen. 

Automatisierungstechnologien bieten signifikante Effizienzsteigerungen und erleichtern effektive Datenverwaltung in Organisationen, die das Kimball-Modell umsetzen. Durch die Reduzierung von Zeit, Komplexität und Kosten und gleichzeitige Verbesserung von Genauigkeit und Skalierbarkeit ermöglicht die Automatisierung Unternehmen, das volle Potenzial ihres Data Warehouses zu nutzen.

 Vorteile und Nachteile der Inmon-Methodik:  

Inmon Methodik ist eine Datenbank-Methodik für Data Warehousing, die sich darauf konzentriert, ein zentrales Daten-Repository aufzubauen. Sie ist nach Bill Inmon benannt, der als der Vater des Data Warehousing bekannt ist. Die Inmon Methodik basiert auf dem Konzept, ein Daten-Warehouse zu erstellen, das normalisiert und integriert ist. Diese Methodik wird in verschiedenen Branchen für Data Warehousing, Business Intelligence und Datenintegration eingesetzt.  

Vorteile: 

• Es basiert auf dem Konzept, ein data warehouse zu erstellen, das normalisiert und integriert ist. Dadurch wird es einfacher, das data warehouse zu pflegen und zu aktualisieren.

• Es bietet eine klare Trennung zwischen dem Data Warehouse und den operativen Systemen. Dies erleichtert die Verwaltung des Data Warehouses und stellt sicher, dass die Daten genau und konsistent sind.  

• Es ist so konzipiert, komplexe Abfragen und Analysen zu unterstützen. Dadurch eignet es sich ideal für Business-Intelligence-Anwendungen 

Disadvantages: 

• Zeitintensiv: Das Modell und die Implementierung können im Laufe der Zeit komplexer werden, da es mehr Tabellen und Verbindungen umfasst. 

• Kostenintensiv: Die Inmon-Methode kann teuer sein, da sie spezialisierte Fähigkeiten und Ressourcen erfordert.

• Komplex: Die Inmon-Methode kann schwer zu verwalten sein, da sie ein gut definiertes Datenmodell und einen robusten ETL-Prozess erfordert. Mehr ETL-Arbeit ist erforderlich, da die Datamarts aus dem Data Warehouse aufgebaut werden. 

• Nicht flexibel: Die Inmon-Methode kann unflexibel sein, wenn es um Änderungen in den Geschäftsanforderungen oder Datenquellen geht.

• Nicht skalierbar: Die Inmon-Methode kann schwierig sein, um große Datenmengen zu unterstützen.

• Datenqualität: Die Inmon-Methode kann schwierig zu implementieren sein, wenn die Datenqualität schlecht ist. Dies liegt daran, dass die Inmon-Methode ein gründliches Verständnis der Datenquellen und der Geschäftsanforderungen erfordert. Wenn die Datenqualität schlecht ist, kann es schwierig sein, Fehler in den Daten zu identifizieren und zu korrigieren. 

Vorteile und Nachteile der Anker-Methodik: 

Anchor-Modeling ist eine agile Datenbankmodellierungstechnik, die für Informationen geeignet ist, die sich im Laufe der Zeit sowohl in Struktur als auch Inhalt ändern. Es bietet eine grafische Notation für das konzeptionelle Modellieren, ähnlich wie bei der Entitätsbeziehungsmodellierung, mit Erweiterungen für die Arbeit mit zeitbezogenen Daten. Anchor-Modeling ist eine relativ neue Methodik und kann technisch anspruchsvoll sein, insbesondere für Organisationen, die keine Erfahrung mit der Datenmodellierung haben. Die Komplexität von Anchor-Modeling kann es schwierig machen, Modelle in der Zukunft zu pflegen, zu erweitern oder zu aktualisieren.  

Vorteile: 

• Es bietet eine grafische Notation, die für das konzeptionelle Modellieren verwendet wird, ähnlich wie bei der Entity-Relationship-Modellierung, mit Erweiterungen zur Arbeit mit zeitlichen Daten.

• Änderungen in einer Data-Warehouse-Umgebung erfordern nur Erweiterungen, keine Modifikationen, am Data-Warehouse. Dadurch bleibt sichergestellt, dass bestehende Data-Warehouse-Anwendungen von der Weiterentwicklung des Data-Warehouse unberührt bleiben.

• Anchor Modeling bietet Vorteile wie das Fehlen von Nullwerten und Update-Anomalien in Anchor-Datenbanken. 

Nachteile: 

• Es ermöglicht das Löschen von Daten, das bedeutet, es unterstützt alle Operationen mit den Daten, nämlich: das Hinzufügen neuer Daten, das Löschen von Daten und das Aktualisieren. Die Aktualisierung kann durch Verwendung zweier Operationen erreicht werden: zuerst die Daten löschen und dann neue Daten hinzufügen.

• Komplexität: Anchor Modeling ist eine neue Methodik und kann komplex sein bei der Implementierung, insbesondere für Organisationen, die keine Erfahrung mit Datenmodellierung haben. Die Komplexität von Anchor Modeling kann es schwierig machen, Modelle in der Zukunft zu warten, zu erweitern oder zu aktualisieren.

• Lernkurve: Da Anchor Modeling eine neue Technik ist, müssen Organisationen Zeit und Ressourcen investieren, um ihre Mitarbeiter darin zu schulen, wie man es verwendet und implementiert. Zusätzlich kann es eine Herausforderung sein, erfahrene Fachleute für Anchor Modeling einzustellen.

• Begrenzte Werkzeugunterstützung: Im Vergleich zu etablierteren Datenmodellierungstechniken stehen weniger Werkzeuge für Anchor Modeling zur Verfügung. Dies kann es für Organisationen schwierig machen, die richtige Software zur Unterstützung ihrer Modellierungsaktivitäten zu finden.

• Begrenzte Community-Unterstützung: Da Anchor Modeling noch eine neue Methodik ist, gibt es nur eine begrenzte Anzahl von Praktikern und Ressourcen, auf die Organisationen zur Unterstützung zurückgreifen können.

• Akzeptanz: Die Einführung von Anchor Modeling kann bedeutende Veränderungen in der bestehenden Dateninfrastruktur der Organisation erfordern, was die Akzeptanz erschweren kann. Die Mitarbeiter, die an traditionelle Datenmodellierungstechniken gewöhnt sind, könnten ebenfalls Widerstand leisten.

• Verringerte Lesbarkeit: Da Anchor Modeling die Konzepte der Datenspeicherung und der Geschäftslogik trennt, kann das resultierende Datenmodell für nicht-technische Stakeholder schwer verständlich sein, was die Lesbarkeit verringert und die Kommunikation von Datenanforderungen kompliziert. 

 Der AnalyticsCreator-Mixed-Ansatz:  

Wir verwenden immer noch die klassische Kimball-Modellierung, aber zusätzlich zu Geschäftsschlüsseln und Geschäftsschlüsselbeziehungen werden für alle (oder ausgewählte) Tabellen Hash-Schlüssel und Hash-Schlüsselbeziehungen erstellt. 

Benutzer können dann selbst entscheiden, welche Schlüssel (Hash-Schlüssel oder Geschäftsschlüssel) und welche Referenzen (Geschäftsschlüssel-Referenzen oder Hash-Schlüssel-Referenzen) für die Historisierungen und Transformationen verwendet werden sollen. 

Mit diesem Ansatz ist es möglich, das gesamte DWH-Modell mit einem Mausklick zu "hashen", sodass Hash-Schlüssel und Hash-Schlüssel-Referenzen automatisch überall erstellt und verwendet werden. Ein Wechsel von einem Kimball-Modell zu einem Mixed Approach ist daher sehr einfach. 

Dabei kombinieren wir die Einfachheit und Transparenz der Kimball-Modellierung mit der Vielseitigkeit und Anpassungsfähigkeit der Data Vault 2.0-Architektur. 

Bei der Erstellung dieses Artikels hat unser Team eine Fülle veralteter und ungenauer Informationen entdeckt. Die Landschaft der Datenmodellierung hat sich erheblich weiterentwickelt, und die Einführung von Automatisierungstools hat eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung vieler traditioneller Herausforderungen gespielt. Die Automatisierung hat den Prozess der Datenmodellierung revolutioniert, manuelle Komplexitäten beseitigt, die Effizienz verbessert und die Genauigkeit sichergestellt. 

Datenautomatisierungstools ermöglichen es Unternehmen, hochsophistizierte Techniken zur Modellierung von Data Warehouses umzusetzen, die mit herkömmlichen Technologien wie manuellen Prozessen oder ETL-Tools allein schwer zu erreichen wären. Tools wie AnalyticCreator bieten fortschrittliche Funktionen, die den Modellierungsprozess rationalisieren und optimieren, sodass komplexe Datenstrukturen und -beziehungen effizient gehandhabt werden können. 

Mit Datenautomatisierungstools können Unternehmen ein höheres Maß an Raffinesse für ihr Data Warehouse erreichen und gleichzeitig den erforderlichen Aufwand auf einem beherrschbaren Niveau halten. Diese Tools bieten Automatisierungsfunktionen für Aufgaben wie Datenintegration, Transformation und Validierung, wodurch Unternehmen komplexe Datenmodelle einfacher und genauer entwerfen und implementieren können. Durch den Einsatz von Datenautomatisierungstools können Unternehmen die Einschränkungen herkömmlicher Ansätze überwinden und das volle Potenzial ihrer Bemühungen zur Modellierung von Data Warehouses ausschöpfen. 

Mit Automatisierung können Unternehmen selbstbewusst die Feinheiten der Datenmodellierung bewältigen und von rationalisierten Workflows, reduzierten Fehlern und erhöhter Produktivität profitieren. Während sich das Feld der Datenmodellierung weiterentwickelt, ist es unerlässlich, über die neuesten Automatisierungstools und -techniken auf dem Laufenden zu bleiben und ihre Kraft zu nutzen, um robuste und agile Datenplattformen zu schaffen.