A+ A A-

Data Vault - Datenmodellierung noch notwendig?

  • Kategorie: Data Vault
  • Geschrieben von Dirk Lerner
  • Zugriffe: 1529

Wie bereits in meinem Blogpost Modellierung oder Business Rule beschrieben ist es notwendig sich bei der Datenmodellierung über Geschäftsobjekte, die Wertschöpfungskette, fachliche Details und die Methodik des Modellierens einige Gedanken zu machen.

Oder doch nicht? Kann ich mit Data Vault einfach loslegen? Schließlich ist Data Vault auf den ersten Blick ganz einfach. Drei Objekte: HUBs, LINKs und SAT(elliten), einem einfachen Vorgehensmodell und ein paar wenige Regeln. Brauche ich für Data Vault noch die Datenmodellierung?

In vielen Gesprächen, die ich in den letzten Monaten führte, könnte man glatt den Eindruck bekommen, dass mit Data Vault in der Tat die Datenmodellierung nicht mehr notwendig ist. Es ist jetzt „ja alles so einfach und klar“. Richtig? Nein!

Nochmal: Brauche ich für Data Vault noch die Datenmodellierung?

Ja, Datenmodellierung ist nicht optional! Datenmodellierung ist auch unabhängig von der Modellierungsmethode: 3NF, Dimensional oder Data Vault.

Datenmodellierung ist Design, Freiheit und Kreativität. So entsteht ein bestmögliches Abbild der Anforderungen und der Realität in einem Datenmodell. Zeit in das Datenmodell zu investieren zahlt sich im Verlauf des Data Warehouse Projektes mehrfach aus. Das Datenmodell hat großen Einfluss auf die Entwicklung, die Nutzbarkeit und die Qualität des zu bauenden Data Warehouse.

Was aber ist Datenmodellierung? Datenmodellierung ist

  • Die Fähigkeit zur Kommunikation (mit den Fachbereichen, op. Bereichen, etc.)
  • Die Vollständigkeit, Redundanzfreiheit, Wiederverwendbarkeit, Stabilität, Performanz und Flexibilität sowie die Anwendung von Business Rules im Datenmodell.
  • Ein konzeptuelle, logische und physische Datenmodell
  • Das Vorgehen zur Normalisierung und Denormalisierung
  • Die Anwendung der Entity-Relationship Methode
  • Das Modelleiren von Subtypes und Supertypes
  • Das Wissen über Attribute und Spalten
  • Die Unterscheidung aller Arten von Keys
  • Die Organisation der Datenmodellierungsaufgaben
  • Zu wissen, was zeitabhängige Daten sind

Und vieles mehr.

Einfach Data Vault zu verstehen reicht also nicht aus. Die Grundlagen der Datenmodellierung sind ein essentieller Teil um gute und nachhaltige Datenmodelle mit Data Vault zu erstellen.

Dazu gehören zum Beispiel die Business Key Integration verschiedener Quellen über Sub- und Supertyping, Bi-Temporale Historisierung und die Entscheidung über den richtigen Business Key oder Design von SAT(elliten).

So long,

Euer Dirk

Soziale Netze

DB2 for Linux on S/390

e-Business Intelligence: Leveraging DB2 for Linux on S/390

Im Jahr 2001 hatte ich die große Chance an einem Redbook bei IBM mitzuschreiben. Was für eine tolle Sache! Ich habe nicht lange überlegt, sondern sofort zugestimmt. Das Thema war, die...

Meine Tweets

d4t4v1z
d4t4v1z @DV_Modeling @AndreasWiener "Was genau ist deine Aufgabe? Wir sagen doch Du, oder?" #TDWI2016 Ich lache jetzt noch twitter.com/DV_Modeling/status/757637092142878721
08:21PM Jul 25
ayymanduh
ayymanduh Love these 10 commandments from @the_IDB . pic.twitter.com/A0TdHhOF2T
07:32PM Jul 22
tprstly
tprstly HAHAHAHAHAHAHA Internet Password Book @WHSmith What could possible go wrong. pic.twitter.com/zaT3EVlFBd
07:34AM Jul 22

Sign In or Create Account