Utilizzi Data Vault per progettare correttamente il suo data warehouse

El método Data Vault para modelar un data warehouse nació por necesidad. Los proyectos de almacenamiento de datos a menudo tienen que lidiar con tiempos de implementación excesivamente largos. Esto implica que Las necesidades comerciales pueden cambiar en el transcurso del proyecto, poniendo en peligro el cumplimiento de los plazos de implementación y los costos del proyecto..

Para mejorar los tiempos de implementación, se introdujo el método Bóveda de datos para modelar el almacén de datos. El principio de diseño implica separar las claves comerciales, el contexto y las relaciones en diferentes tablas, como hub, satélite y enlaces.

Conceptos de hub, satélite y enlace

Un hub contiene la clave empresarial real (uno o più campi che identificano in modo univoco un'entità per l'azienda, ad esempio, un numero cliente) e una chiave sostitutiva utilizzata per collegare questa tabella ad altre strutture (equivalente a una Chiave primariaLa chiave primaria è un concetto fondamentale nei database, Utilizzato per identificare in modo univoco ogni record all'interno di una tabella. È costituito da uno o più attributi che non possono contenere valori nulli e devono essere univoci. La sua corretta progettazione è fondamentale per mantenere l'integrità dei dati, facilitare le relazioni tra le tabelle e ottimizzare le query. Senza chiave primaria, Ambiguità ed errori potrebbero essere generati nel...). Cosa c'è di più, può anche contenere metadati come timestamp o informazioni su Origine datiUN "Origine dati" si riferisce a qualsiasi luogo o supporto in cui è possibile ottenere informazioni. Queste fonti possono essere sia primarie che, come sondaggi ed esperimenti, come secondario, come banche dati, articoli accademici o rapporti statistici. La scelta corretta di una fonte di dati è fondamentale per garantire la validità e l'affidabilità delle informazioni nella ricerca e nell'analisi..... I collegamenti sottostanti connettono gli hub a una tabella semplice molti-a-molti composta dalle rispettive chiavi sostitutive..

Con la presente, Gli hub e i collegamenti rappresentano la parte più stabile di un modello e sono arricchiti dai cosiddetti satelliti.. Un satellite è collegato a un hub con la sua chiave sostitutiva e contiene uno o più attributi descrittivi che generalmente sono raggruppati per sistema di origine, un contexto comercial o un tipo de cambio.. Cosa c'è di più, una tabla satélite también puede comprender diferentes tipos de metadatos, como periodi di fechas válidas e información sobre su origen.

Un modelo básico de Data Vault podría consistir en un centro de pedidos y un centro de clientes muy simples, así como enlaces y satélites relacionados.. In questo modello, el centro de clientes podría tener dos satélites: uno con datos maestros che posiblemente provengan del sistema CRM y otro con un attributo llamado teléfono inteligente que puede provenir de un sistema de analítica web.

Beneficios de un almacén de datos en el ámbito de Data Vault

• Facilidad de expansión permite un enfoque de proyecto ágil.

• Los modelos creados son GFS è un file system distribuito che supera gli svantaggi dei sistemi tradizionali.

• I processi di caricamento possono essere parallelizzati in modo ottimale perché ci sono pochi punti di sincronizzazione.

• I modelli sono facili da controllare

Ma insieme ai molti vantaggi, Data Vault presenta anche una serie di sfide.

Sfide di un data warehouse nel contesto di un magazzino dati

• C'è un grande aumento del numero di oggetti dati. (tavole, colonne) come risultato della separazione dei tipi di informazioni e del loro arricchimento con metadati per il caricamento.

• Questo comporta un maggiore impegno nella modellazione. che comprende numerose attività meccaniche poco sofisticate

Come è possibile superare queste sfide utilizzando uno strumento standard di modellazione dei dati?? La struttura altamente schematica dei modelli fornisce i prerequisiti ideali per generare modelli. Questo permette di automatizzare parti importanti del processo di modellazione, ciò consente di accelerare drasticamente i progetti di Data Vault.

Possibilità di automatizzare il Data Warehouse

Quali parti specifiche del modello possono essere automatizzate? L'architettura standard di un magazzino dati include i seguenti livelli:

• Sistema di origine: Sistema operativo, come sistemi ERP o CRM

• Area di staging: Qui è dove i dati vengono consegnati dai sistemi operativi. La struttura del modello dati generalmente corrisponde al sistema sorgente, con miglioramenti per documentare il caricamento.

• Nucleo del magazzino: Qui vengono integrati dati provenienti da diversi sistemi. Questo layer si basa sul modello Data Vault e si suddivide nelle aree Raw Vault e Business Vault. Ciò implica implementare tutte le regole aziendali nel Business Vault in modo che nel Raw Vault vengano utilizzate solo trasformazioni molto semplici.

• Mercati di appuntamenti: La struttura dei mercati dei dati si basa sui requisiti di analisi e viene modellata come uno schema a stella.

Sia l'area di preparazione sia il Raw Vault sono adatti per l'automazione, poiché è possibile stabilire regole di derivazione chiaramente definite a partire dal layer precedente.