Data Vault Stufen
Die Data Vault-Methodik bietet einen robusten Rahmen für die Verwaltung und Organisation von Unternehmensdaten. Eine der grundlegenden Komponenten einer Data Vault ist die Stufe. In diesem Leitfaden erfahren Sie, was Data Vault-Stufen sind, wie wichtig sie sind und wie man sie effektiv erstellt.
In diesem Artikel:
Verstehen der Knotentypen in Data Vault
Bevor wir uns mit den Stufen befassen, wollen wir die wichtigsten Knotentypen in einem Data Vault betrachten:
- Etappen: Temporäre Speicherbereiche, in denen die Rohdaten vorverarbeitet werden.
- Hubs: Zentrale Einheiten mit eindeutigen Geschäftsschlüsseln.
- Verbindungen: Beziehungen zwischen Knotenpunkten.
- Satelliten: Kontextuelle und beschreibende Daten für Knotenpunkte und Verbindungen.
- PITs (Point-in-Time-Tabellen): Optimierte Abfrageleistungstools.
- Snapshot-Tabellen: Historische Zustände von Daten.
- Nicht historisierte Verbindungen und Satelliten: Wird verwendet, wenn eine historische Verfolgung nicht erforderlich ist.
- Multi-Active Satellites: Unterstützung mehrerer aktiver Datensätze für denselben Schlüssel.
- Datensatzverfolgungssatelliten: Verfolgen Sie Änderungen und Versionen von Datensätzen.
Merkmale von Data Vault-Mustern
Die Data Vault-Methode basiert auf jahrelanger praktischer Erfahrung und bietet mehrere wichtige Funktionen:
- Muster auf der Grundlage von Fachwissen: Bewährte Methoden für effizientes Laden und Verarbeiten.
- Multi-Batch-Verarbeitung: Verarbeiten Sie mehrere Datenstapel gleichzeitig.
- Automatische PIT-Bereinigung: Verwendet logarithmische Snapshot-Logik für optimale Leistung.
- Enddatum der virtuellen Last: Ermöglicht reine Einfügevorgänge unter Verwendung berechneter Enddaten.
- Automatisierte Ghost Records: Vereinfacht den Umgang mit fehlenden oder unvollständigen Daten.
Warum sind die Stufen in Data Vault wichtig?
Stages spielen eine entscheidende Rolle in der Data Vault-Architektur, da sie eine effiziente Datenaufbereitung ermöglichen und die Datenintegrität gewährleisten. Die wichtigsten Vorteile sind:
- Hash Keys & Hash Diffs: Sorgt für eindeutige Bezeichner bei der Datenintegration und -deduplizierung.
- Ladedatum & Datensatzquelle: Verfolgt die Herkunft und den Zeitpunkt von Dateneinträgen.
- Vorvereinigen: Kombiniert Daten effizient vor der Eingabe in den Tresor.
- Harte Regeln: Implementiert eine strenge Validierungs- und Transformationslogik.
Wie man eine Data Vault-Bühne erstellt
Die Erstellung einer Stufe in einer Data Vault erfordert den Einsatz der richtigen Werkzeuge und Techniken. Hierfür empfehlen wir die Verwendung von Datavault4Coalesce, einer leistungsstarken Plattform für die Data Vault-Implementierung. Dieses Tool vereinfacht den Prozess, indem es wichtige Aufgaben automatisiert und sicherstellt, dass bewährte Verfahren befolgt werden.
Schlussfolgerung
Stages sind eine grundlegende Komponente der Data Vault-Methodik, die eine nahtlose Datenaufbereitung und -integration ermöglicht. Wenn Sie ihre Rolle verstehen und die richtigen Tools nutzen, können Sie den Erfolg Ihrer Data Vault-Implementierung sicherstellen.
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Über den Vortragenden
Tim Kirschke
Senior Consultant
Tim hat einen Bachelor-Abschluss in Angewandter Mathematik und ist seit Anfang 2021 als BI-Berater für Scalefree tätig. Er ist Experte für das Design und die Implementierung von BI-Lösungen, mit Schwerpunkt auf der Data Vault 2.0-Methodik. Seine Hauptfachgebiete sind dbt, Coalesce und BigQuery.
