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Datenmodellierung ist ein entscheidender Schritt im Prozess des Entwurfs und Aufbaus eines Data Warehouses. Sie 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, sodass 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 Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse, Virtualisierung, Data Fabric und Data Mesh. Die Data Vault 2.0-Methodik basiert auf dem Capability Maturity Model des SEI und leitet sich von Six Sigma, Total Quality Management, Disciplined Agile Delivery und Lean ab.
Laut einer Umfrage von BARC und Eckerson zu den Trends bei der Anwendung von Data Vault im Data Warehousing nennen knapp die Hälfte der Data-Vault-Anwender (48 %) „Fähigkeiten und Schulungsanforderungen“ als Hauptnachteil, gefolgt von „Implementierungskomplexität“ (35 %) und „Abfrageleistung“ (32 %). Weitere Antworten umfassen „Designkomplexität“ (29 %) und „mehrere Versionen von Daten“ (29 %).
Wir wissen, dass das Data-Vault-Modell mehrere Vorteile für die Datenintegration bietet, beispielsweise schnelleres und einfacheres Laden von Daten ohne komplexe Transformationen oder Validierungen. Es unterstützt außerdem 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 zusätzliche Overheads bei der Pflege dieser Schicht. Das bedeutet, dass Data Vault möglicherweise eine erhöhte Verarbeitungsleistung erfordert, jedoch ist es im Gegenzug wesentlich einfacher, neue Quellen hinzuzufügen.
Für einen tieferen Vergleich empfehlen wir unter anderem:
- 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 Implementierung und Pflege werden spezialisierte Fähigkeiten benötigt.
- Data Vault eignet sich nicht gut für Data Warehouses mit sehr geringem Datenvolumen.
- Die Implementierung kann schwierig sein, wenn die Datenqualität schlecht ist.
- Beim Einlesen von Daten in Data Vault kann es zu zusätzlichen Komplexitäten kommen.
Durch den Einsatz von Automatisierungssoftware wie AnalyticsCreator können Organisationen viele der Herausforderungen im Zusammenhang mit Data-Vault-Modellierung mindern. Dadurch wird Data Vault für Data-Warehouse-Initiativen zugänglicher, effizienter und kostengünstiger.
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 Best Practices für die Implementierung 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)
- Links (Beziehungen zwischen Hubs)
- Satelliten (Attribute von Hubs)
Data Vault 2.0 ist ein umfassender Ansatz, der nicht nur die Modellierung (bereits Teil von DV 1.0) abdeckt, sondern auch eine geschichtete DWH-Architektur sowie eine unterstützende Methodik, die Data-Vault-Konzepte mit Methoden wie Agile, CMMI, TQM und weiteren verbindet. Data Vault 2.0 verwendet unter anderem 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
- Fehlertolerante Eingangs-Pipelines
- Behält alle Daten
- Entkopplung von Regeln und Daten (Geschäftsregeln werden getrennt gespeichert, 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 aufgrund der erhöhten Anzahl von Tabellen und Verknüpfungen in Abfragen eine langsamere Performance aufweisen, was höhere Anforderungen an die Prozessorleistung stellt.
Die Implementierung von Data Vault 2.0 kann kostenintensiv sein, insbesondere wenn Organisationen in Schulungen, Beratung und Software investieren müssen. Zudem kann der Mangel an erfahrenen Fachleuten, die mit Data Vault 2.0 vertraut sind, eine Herausforderung darstellen.
Automatisierungstechnologien wie AnalyticsCreator können diese Probleme abmildern, indem sie verschiedene Aufgaben bei der Implementierung von Data Vault 2.0 automatisieren – etwa 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 durch seine granularen Designmuster zu einer machbaren und kosteneffizienten Option für Organisationen jeder Größe.
Welche 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 Warehouses. Diese Form der dimensionalen Modellierung wird seit weit über zwei Jahrzehnten verwendet und ist nach wie vor eine der beliebtesten Data-Warehousing-Methodiken.
Dimensionale Data Warehouses sind einfach zu verstehen und zu verwenden und eignen sich sehr gut für Business-Intelligence- und Datenanalyse-Szenarien.
Die Kimball-Methode ist nach Ralph Kimball benannt, der als Vater der dimensionalen Modellierung gilt. Sie ist ein Bottom-up-Ansatz für Data Warehousing, das heißt, sie beginnt mit den Geschäftsanforderungen und baut dann das Data Warehouse auf, um diese Anforderungen abzudecken.
Die Kimball-Methodik wird in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, darunter Einzelhandel, Fertigung, Finanzwesen und Gesundheitswesen. Sie ist eine beliebte Wahl für Data Warehousing, da sie einfach zu verstehen und zu verwenden ist und eine Vielzahl von Business-Intelligence- und Datenanalyseanwendungen unterstützt.
Wir empfehlen das Standardwerk, um mehr über dimensionale Modellierung zu erfahren. Sie können es beispielsweise direkt bei Amazon bestellen.
Vorteile:
- Leicht verständlich und umsetzbar – besonders geeignet für Organisationen, die neu im Data Warehousing sind.
- Gut geeignet für (nahezu) Echtzeit-Datenverarbeitung, je nach Architektur und Technologie-Stack.
- Darauf ausgelegt, komplexe Abfragen und Analysen zu unterstützen – ideal für BI- und Reporting-Anwendungen.
Nachteile:
- Mangelnde Automatisierung: Ohne Automatisierung können Datenintegration und Implementierung im Vergleich zu Data Vault 2.0 aufwendiger sein. Automatisierte Prozesse vereinfachen diese Aufgaben und steigern die Effizienz.
- Datenredundanz: Ohne den Einsatz von Views auf der Speicherebene kann es zu erhöhter Datenredundanz kommen. Moderne Designs nutzen Ansichten, um ein höheres Maß an Abstraktion, Universalität und Erweiterbarkeit zu erreichen – vergleichbar mit Data Vault 2.0.
- Zeitintensiv: Die Entwicklung und Bereitstellung neuer Datenspeicher und Berichte kann sehr zeitaufwändig sein. Manuelle Codierung von ETL-Prozessen erhöht zudem das Risiko von Fehlern und Inkonsistenzen.
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 Automatisierung können Datenanalysten und Entwickler mehr Zeit in strategische Aufgaben wie die Entwicklung von BI-Anwendungen und aussagekräftigen Dashboards investieren. AnalyticsCreator bietet zudem den Vorteil, Hash-Key-Funktionalität auch im Kimball-Modell zu nutzen.
Über die Beschleunigung der Implementierung und Reduzierung der Komplexität hinaus verbessert Automatisierung die Qualität und Genauigkeit von Data Warehouses. Verschiedene Automatisierungswerkzeuge können Daten validieren, Fehler identifizieren und die Datenqualität überwachen, um die Zuverlässigkeit sicherzustellen, die für fundierte Geschäftsentscheidungen erforderlich ist.
Wichtige Vorteile der Automatisierung im Kontext des Kimball-Modells:
- Reduzierte Implementierungszeit: Datenautomatisierungswerkzeuge wie AnalyticsCreator ermöglichen die Umsetzung hochentwickelter Kimball-DWH-Architekturen, die mit rein manuellen ETL-Ansätzen nur mit großem Aufwand erreichbar wären. Gleichzeitig wird die Genauigkeit erhöht, da menschliche Fehler reduziert werden.
- Erhöhte Skalierbarkeit: Automatisierung erleichtert die Integration neuer Datenquellen und Data Marts und verbessert so die Skalierbarkeit.
- Kostenreduzierung: Der Bedarf an manueller Arbeit sinkt deutlich – das spart Kosten in Implementierung und Wartung.
- Erhöhte Agilität: Automatisierungstools unterstützen agile Projektansätze und beschleunigen Änderungen enorm, da Anpassungen an einer Stelle automatisch alle nachgelagerten Ebenen bis zur Oberfläche aktualisieren.
Automatisierungstechnologien bieten signifikante Effizienzsteigerungen und erleichtern effektive Datenverwaltung in Organisationen, die das Kimball-Modell umsetzen. Durch die Reduzierung von Zeit, Komplexität und Kosten bei gleichzeitiger Verbesserung von Genauigkeit und Skalierbarkeit können Unternehmen das volle Potenzial ihres Data Warehouses ausschöpfen.
Vorteile und Nachteile der Inmon-Methodik
Die Inmon-Methodik ist ein Data-Warehousing-Ansatz, der sich darauf konzentriert, ein zentrales, normalisiertes und integriertes Daten-Repository aufzubauen. Sie ist nach Bill Inmon benannt, der als Vater des Data Warehousing gilt. Diese Methodik wird in verschiedenen Branchen für Data Warehousing, Business Intelligence und Datenintegration eingesetzt.
Vorteile:
- Fokus auf ein normalisiertes, integriertes Data Warehouse – Wartung und Aktualisierung werden erleichtert.
- Klare Trennung zwischen Data Warehouse und operativen Systemen – das erleichtert das Management und stellt Datenkonsistenz sicher.
- Konzipiert für komplexe Abfragen und Analysen – ideal für anspruchsvolle BI-Szenarien.
Nachteile:
- Zeitintensiv: Modell und Implementierung können im Laufe der Zeit komplex werden, da viele Tabellen und Verbindungen beteiligt sind.
- Kostenintensiv: Die Inmon-Methode kann teuer sein, da sie spezialisierte Fähigkeiten und Ressourcen erfordert.
- Komplex: Sie erfordert ein gut definiertes Datenmodell und einen robusten ETL-Prozess. Mehr ETL-Arbeit ist nötig, da Datamarts aus dem zentralen Warehouse gebaut werden.
- Weniger flexibel: Änderungen in Geschäftsanforderungen oder Quellen können aufwendig sein.
- Skalierbarkeit: Bei sehr großen Datenmengen steigt die Komplexität der Verwaltung.
- Datenqualität: Die Methode erfordert gutes Verständnis der Datenquellen; bei schlechter Datenqualität ist die Umsetzung schwierig.
Vorteile und Nachteile der Anchor-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. Sie bietet eine grafische Notation für das konzeptionelle Modellieren ähnlich der Entity-Relationship-Modellierung, mit Erweiterungen für zeitbezogene Daten. Anchor Modeling ist relativ neu und kann technisch anspruchsvoll sein, insbesondere für Organisationen ohne tiefere Modellierungserfahrung. Die Komplexität kann die spätere Pflege und Erweiterung erschweren.
Vorteile:
- Grafische Notation für das konzeptionelle Modellieren, ähnlich der ER-Modellierung, mit Erweiterungen für zeitliche Aspekte.
- Änderungen in einer Data-Warehouse-Umgebung erfordern meist nur Erweiterungen, keine Modifikationen am bestehenden Modell. So bleiben vorhandene Anwendungen stabil.
- Anchor Modeling bietet Vorteile wie das Fehlen von Nullwerten und Update-Anomalien in Anchor-Datenbanken.
Nachteile:
- Unterstützt alle Operationen (Insert, Update, Delete) – Updates erfolgen über Delete + Insert. Das erhöht den Implementierungsaufwand und muss gut kontrolliert werden.
- Komplexität: Als relativ neue Technik kann Anchor Modeling in der Implementierung komplex sein; das erschwert Wartung, Erweiterung und spätere Anpassungen.
- Lernkurve: Organisationen müssen Zeit und Ressourcen investieren, um Mitarbeitende zu schulen. Erfahrene Fachkräfte sind schwerer zu finden.
- Begrenzte Werkzeugunterstützung: Im Vergleich zu etablierten Methoden gibt es weniger Tooling.
- Begrenzte Community-Unterstützung: Weniger Praxisbeispiele, Dokumentation und Erfahrungsaustausch.
- Akzeptanz: Erfordert teils deutliche Änderungen in der bestehenden Datenlandschaft – das kann zu Widerstand führen.
- Verringerte Lesbarkeit: Durch die starke Trennung von Speicherung und Business-Logik kann das Modell für Fachbereiche schwer verständlich sein.
Der AnalyticsCreator-Mixed-Ansatz
Im AnalyticsCreator-Mixed-Ansatz wird weiterhin die klassische Kimball-Modellierung verwendet. Zusätzlich zu Geschäftsschlüsseln und deren Beziehungen werden jedoch für alle (oder ausgewählte) Tabellen Hash-Schlüssel und Hash-Schlüsselbeziehungen erzeugt.
Benutzer können dann selbst entscheiden, welche Schlüssel (Hash- oder Geschäftsschlüssel) und welche Referenzen (Business-Key- oder Hash-Key-Referenzen) für Historisierung und Transformation eingesetzt 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 genutzt werden. Ein Wechsel von einem rein Kimball-basierten Modell zu einem Mixed Approach ist daher sehr einfach.
So wird die Einfachheit und Transparenz der Kimball-Modellierung mit der Vielseitigkeit und Anpassungsfähigkeit der Data-Vault-2.0-Architektur kombiniert.
Bei der Erstellung dieses Artikels hat unser Team eine Vielzahl veralteter und ungenauer Informationen entdeckt. Die Landschaft der Datenmodellierung hat sich erheblich weiterentwickelt, und die Einführung von Automatisierungstools spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung vieler traditioneller Herausforderungen. Automatisierung hat den Prozess der Datenmodellierung revolutioniert, manuelle Komplexität reduziert, Effizienz gesteigert und die Genauigkeit verbessert.
Datenautomatisierungstools ermöglichen es Unternehmen, hochsophistizierte Techniken zur Modellierung von Data Warehouses umzusetzen, die mit rein manuellen Prozessen oder klassischen ETL-Tools nur schwer zu erreichen wären. Tools wie AnalyticsCreator 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 Reife für ihr Data Warehouse erreichen und gleichzeitig den benötigten Aufwand auf einem beherrschbaren Niveau halten. Diese Tools automatisieren Aufgaben wie Datenintegration, Transformation und Validierung, wodurch sich komplexe Datenmodelle einfacher und genauer entwerfen und implementieren lassen.
Mit Automatisierung können Unternehmen die Feinheiten der Datenmodellierung souverän meistern und von rationalisierten Workflows, reduzierten Fehlern und höherer Produktivität profitieren. Da sich das Feld der Datenmodellierung kontinuierlich weiterentwickelt, ist es entscheidend, über moderne Automatisierungstools und -methoden auf dem Laufenden zu bleiben und ihre Möglichkeiten zu nutzen, um robuste und agile Datenplattformen aufzubauen.
