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Man spricht daher von "Source of Facts" und nicht von der "Source of Truth". Darüber hinaus lässt sich das DWH dank eines iterativen, agilen Entwicklungszyklus inkrementell ausbauen, um das Datenmodell bedarfsgerecht für alle Themen zu erweitern. Durch "Time Traveling", also stichtagsbezogene Auswertungen bzw. Zeitreisen, lassen sich Daten aus dem Altbestand zu einem bestimmten Stichtag darstellen oder auswerten. Unternehmen können Berichtsstände direkt miteinander vergleichen. Durch das unveränderte, vollständige und historisierte Laden werden überdies Compliance- und Auditanforderungen erfüllt. Einfache Umsetzung von Data Vault Data Vault erfordert kein neues Aufsetzen der Architektur. Neue Funktionen können mit den Konzepten und Methoden von Data Vault direkt aufgebaut werden. Dabei ist ein paralleles Anwenden von Data Vault möglich und bereits existierende Bestandteile gehen nicht verloren. Frameworks können dabei die Arbeit bedeutend erleichtern: sie ziehen einen Layer zwischen DWH und Entwickler und verringern damit die Komplexität bei der Umsetzung.
In Data-Warehouse-Systemen sind für anfrageorientierte Schichten (Data Marts) multidimensionale Modellierungsmethoden State-of-the-Art. Bei den vorgelagerten Integrationsschichten (Core Warehouse, Enterprise Data Warehouse) kommen hingegen klassische Modellierungsmethoden (ER-Modellierung, Normalisierung) zum Einsatz, die ursprünglich für transaktionsorientierte Systeme entwickelt wurden. Diese Kern-Technologien und Standard-Vorgehensweisen sind langjährig erprobt und haben sich in der Praxis bewährt. Auf der anderen Seite sind aktuelle Anforderungen hinsichtlich kürzerer Aktualisierungsintervalle, höherer Ladeperformance bei wachsender Datenmenge und gleichzeitig agiler Adaptierbarkeit mit den traditionellen Methoden oft nicht mehr effizient umsetzbar. Hier müssen neben neuen technologischen Pfaden (z. B. In-Memory-Datenbanken, Big-Data-Technologie) auch konzeptionell und methodisch neue Wege beschritten werden. Ein Lösungsansatz zur Optimierung eines Core Warehouse ist die von Dan Linstedt entwickelte Modellierungsmethode Data Vault, die seit vielen Jahren erprobt ist und zunehmend auch im deutschsprachigen Raum Verwendung findet.
Sie entkoppelt die Quellsysteme vom Datawarehouse. Die Integration erfolgt über zwei Schichten, die im Data Vault Stil nach Dan Linstedt modelliert werden: Der Raw Data Vault integriert die Rohdaten der Quellsysteme über gemeinsame Geschäftsschlüssel in den Hubs und verknüpft diese mit Links. Der beschreibende Geschäftskontext wird über quellsystemspezifische Satelliten historisiert. Alle verfügbaren Attribute der Quellsysteme werden so einem Geschäftsobjekt zugeordnet. Dadurch eignet sich Data Vault auch sehr gut für analytisches Master Data Management. Nur harte Geschäftsregeln wie Deduplizierung, Datentypkonversionen, Normalisierung und Denormalisierung sind im Raw Data Vault erlaubt. Der Business Vault konsolidiert die Quellsystemattribute in ein Fachbereichsmodell und implementiert die Geschäftsregeln des Fachbereichs. Geschäftsregeln ändern sich schnell. Durch die strikte Trennung der Rohdaten im Raw Data Vault von den Geschäftsregeln im Business Vault können diese Änderungen schnell umgesetzt werden.
Gerade die Suche nach der vermeintlich vorhanden Wahrheit in den Daten lässt viele Data Warehouse und Business Intelligence Projekte scheitern oder zumindest in Schönheit sterben. Inwieweit passt nun die Data Vault Modellierung (& Nutzung) in die Microsoft Welt? Das klassische Data Warehouse basiert auf relationalen Datenbanken. Die Bewirtschaftung mittels ETL- oder ELT-Strecke erfolgt meist mit einem Mix von SSIS und T-SQL Komponenten. Im Übrigen liegen häufig gerade in der Konzeptionierung der Strecke viele zukünftige (und zum Teil versteckte und damit nicht wahrgenommene) technische Schulden. Eine bekannte Herausforderung bei DWH Projekten ist, dass sich diese häufig nicht wirklich eignen für agile Projektstrukturen. Auf der anderen Seite sterben viele DWH Projekte gerade wegen den sonst häufig starren Steuerungsstrukturen einen grausamen und meist auch teuren Tod. Es gibt mittlerweile eine Reihe von valide Ansätze den agilen Ansatz in die Data Warehouse Welt zu tragen, dennoch empfinde ich viele Ansätze, welche ich so vorfinde, als eher einen agil geprägten Projektverlauf, sprich völliges Chaos.
Die Modellierungstechnik erlaubt es, zielgerichtete Entwicklungen voranzutreiben bzw. die Time-to-Market zu verkürzen. Data Vault liefert damit eine Antwort auf viele Herausforderungen, mit denen DWH-Architekten und -Verantwortliche derzeit konfrontiert werden. Data Vault: Was ist das? Data Vault bietet eine hohe Flexibilität bei Erweiterungen, eine bitemporale, vollständige Historisierung der Daten und ermöglicht eine starke Parallelisierung von Datenladeprozessen. Wer sich mit dem Begriff des agilen Data Warehouse beschäftigt, landet schnell bei Data Vault. Das Besondere an der Technik ist, dass sie auf die Bedürfnisse von Unternehmen fokussiert ist, weil sie flexible, aufwandsarme Anpassungen eines Data Warehouse ermöglicht. Data Vault 2. 0 betrachtet den gesamten Entwicklungsprozess sowie die Architektur und besteht aus den Komponenten Methode (Implementierung), Architektur sowie Modell. Vorteil ist, dass dieser Ansatz alle Aspekte von Business Intelligence mit dem zugrunde liegendem Data Warehouse bei der Entwicklung berücksichtigt.
Mit Data Vault wurde von Dan Linstedt eine neue Modellierungsform entwickelt, die diesen Anforderungen in konzeptioneller und methodischer Sicht gerecht wird. Ein neuer Ansatz, der für Datenmodellierung bei DWHs empfehlenswert ist. Data Vault Modellierung ist ein detailorientierter, historisch aufgebauter und eindeutiger verbundener Satz von normalisierten Tabellen, die ein oder mehrere funktionelle Gebiete (Themen) des Geschäfts abdecken. Es ist eine hybride Annäherung, welche die besten Eigenschaften der 3. Normalform und des Starschemas vereint. Das Design ist flexibel, skalierbar, konsistent und an die Bedürfnisse der Unternehmen anpassbar. Es ist ein Datenmodell, das spezifisch aufgebaut wird, um den Bedarf von heutigen Unternehmens-Data-Warehouse-Systemen zu decken. Beispiel 1: Ausgangslage: Ein großer Sozialversicherungsanbieter stellt sein führendes operatives System um. Das Data Warehouse muss deswegen neu konzipiert, entworfen und realisiert werden. Diverse Nachbarsysteme müssen integriert werden.