Noções básicas do Data Vault

Atualmente, no campo da análise de dados e BI, não é mais possível não atender a um conceito como o DATA VAULT. No entanto, na minha opinião, há alguma falta de informações sobre esse tópico, principalmente no segmento de idioma russo da Internet.

Você pode encontrar artigos interessantes sobre a aplicação do DATA VAULT em empresas, mas o básico e a metodologia não são abordados adequadamente.

No segmento inglês, as coisas estão muito melhores. Você pode comprar livros de autores e inventores da metodologia DATA VAULT, mas também existem artigos de domínio público focados no básico.

Sendo inspirado por um desses artigos, tentarei transmitir as coisas básicas da metodologia DATA VAULT em russo.

VAULT DE DADOS - as origens

O principal pré-requisito para o surgimento do DATA VAULT foi a crescente variabilidade do ambiente e a necessidade de responder rapidamente a essas alterações. Por exemplo, há uma nova fonte de dados com granulação de dados anteriormente granular no EDW (Enterprise Data Warehouse). Supõe-se que a metodologia DATA VAULT permitirá adicionar rapidamente dados de uma nova fonte. Além disso, o uso do DATA VAULT é mais fácil de construir um sistema que permite armazenar dados históricos.

Anatomia DATA VAULT

Uma diferença importante entre o DATA VAULT e outras abordagens para a construção de data warehouses é a necessidade de carregar dados em um estado de origem idêntico. O processo de transferência de dados de fontes para o DATA VAULT não envolve nenhuma transformação ou adição. A abordagem DATA VAULT implica a possibilidade de reconciliação com a fonte. O processo de transformação de dados será realizado posteriormente, ao criar data marts com base no DATA VAULT.

Hubs (HUBS)

HUBs são o núcleo do DATA VAULT. Os HUBs configurados corretamente permitem combinar diferentes fontes de dados no seu repositório corporativo. É importante que as fontes sejam independentes. Com base nisso, cada HUB deve ter sua própria chave comercial (Chave Comercial), não associada a outros objetos de negócios.

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1. Na publicação de Kent Graziano , que além de uma descrição detalhada contém diagramas do modelo;
2. Livro: Criando um data warehouse escalável com o DATA VAULT 2.0.