डेटा वॉल्ट मूल बातें

वर्तमान में, डेटा विश्लेषण और BI के क्षेत्र में, DATA VAULT जैसी अवधारणा को पूरा करना संभव नहीं है। हालांकि, मेरी राय में, इस विषय पर जानकारी की कुछ कमी है, विशेष रूप से इंटरनेट के रूसी-भाषा खंड में।

आप कंपनियों में DATA VAULT के आवेदन पर दिलचस्प लेख पा सकते हैं, लेकिन मूल बातें और कार्यप्रणाली पर्याप्त रूप से शामिल नहीं हैं।

अंग्रेजी सेगमेंट में, चीजें बहुत बेहतर हैं। आप DATA VAULT पद्धति के लेखकों और अन्वेषकों द्वारा किताबें खरीद सकते हैं, लेकिन सार्वजनिक डोमेन में ऐसे लेख भी हैं जो मूल बातें पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

इन लेखों में से एक से प्रेरित होकर, मैं रूसी में DATA VAULT पद्धति की बुनियादी बातों को बताने की कोशिश करूंगा।

दाता VAULT - मूल

DATA VAULT के उद्भव के लिए मुख्य शर्त पर्यावरण की बढ़ती परिवर्तनशीलता थी और इन परिवर्तनों का तुरंत जवाब देने की आवश्यकता थी। उदाहरण के लिए, EDW (एंटरप्राइज डेटा वेयरहाउस) में पहले से मौजूद डेटा ग्रैन्यूलेशन के साथ एक नया डेटा स्रोत है। यह माना जाता है कि DATA VAULT कार्यप्रणाली आपको एक नए स्रोत से डेटा जल्दी से जोड़ने की अनुमति देगी। इसके अलावा, डेटा डेटा का उपयोग करना एक ऐसी प्रणाली का निर्माण करना आसान है जो आपको ऐतिहासिक डेटा संग्रहीत करने की अनुमति देता है।

एनाटॉमी डेटा वैट

डेटा वेयरहाउस के निर्माण के लिए DATA VAULT और अन्य दृष्टिकोणों के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर यह है कि एक समान स्रोत स्थिति में डेटा लोड करना आवश्यक है। डेटा को DATA VAULT से स्रोतों में स्थानांतरित करने की प्रक्रिया में कोई परिवर्तन या परिवर्धन शामिल नहीं है। DATA VAULT दृष्टिकोण का तात्पर्य स्रोत के साथ सामंजस्य की संभावना है। डेटा परिवर्तन की प्रक्रिया बाद में की जाएगी, जब डेटा डेटा के आधार पर डेटा मौट्स का निर्माण किया जाएगा।

हब (एचयूबीएस)

HUBs DATA VAULT के मूल हैं। ठीक से कॉन्फ़िगर किए गए HUBs आपको अपने कॉर्पोरेट रिपॉजिटरी में विभिन्न डेटा स्रोतों को संयोजित करने की अनुमति देते हैं। यह महत्वपूर्ण है कि स्रोत स्वतंत्र हों। इसके आधार पर, प्रत्येक HUB की अपनी विशिष्ट व्यवसाय कुंजी (Business Key) होनी चाहिए, जो अन्य व्यावसायिक वस्तुओं से संबद्ध नहीं है।

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1. केंट ग्राज़ियानो के प्रकाशन पर , जिसमें एक विस्तृत विवरण के अलावा मॉडल के आरेख शामिल हैं;
2. पुस्तक: DATA VAULT 2.0 के साथ एक स्केलेबल डेटा वेयरहाउस का निर्माण।