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Datentresor ist ein Datenmodellierungsmethode die hauptsächlich von verwendet wird Datenspeicherung. Es wurde erstellt von Dan Linstedt und ist speziell für die Speicherung von Daten aus verschiedenen Quellen mit unterschiedlichen Definitionen und Zuverlässigkeit vorgesehen.

Beim Design eines Data Warehouse wird in der Regel das Geschäftsmodell als Ausgangspunkt genommen. Um alle Daten zu erhalten, ein Set Definitionen festgelegt, denen die Daten entsprechen müssen. Alles, was diesen Definitionen nicht entspricht, wird entweder angepasst oder aus dem Data Warehouse ausgeschlossen. Außerdem wird davon ausgegangen eine version der wahrheit. Es werden also Entscheidungen hinsichtlich der Zuverlässigkeit der Daten getroffen. Dies wird zum Problem, wenn sich das Unternehmen oder die Prozesse innerhalb des Unternehmens ändern.

Eine Datenbank nach Data Vault funktioniert umgekehrt. Es basiert auf den Quellen. Im Prinzip wird jeder Fakt gespeichert, jedoch mit einer Reihe zusätzlicher Parameter. So ist immer auf dem neuesten Stand, woher die relevanten Daten stammen und wann sie erfasst wurden. Es ist leicht, frühere Versionen der Datenbank mit Filtern zu sehen, die sie nutzbar machen für Basel II und Sarbanes-Oxley. Es eignet sich auch als Betriebsdatenspeicher und ist es für parallele geeignet? Ladevorgänge ermöglicht eine flexiblere Planung.

Annahmen

• Alle Daten aus allen Quellen werden in das Data Warehouse geladen. Es gibt keine Fehlerfilterung. Das bedeutet, dass die Verantwortung für die Datenqualität bei den Quellen liegt.
• Die Anwendung von Geschäftsregeln, die Verwendung von Definitionen und die Bereinigung der Daten sind in die Data Marts integriert.
• Daten werden nur im Data Warehouse hinzugefügt. Keine finden löschen oder Aktualisierung Platz. Eine Ausnahme bildet die Aktualisierung der Gültigkeit (Eingabe des Enddatums) in einer Satellitentabelle. Dies macht den Ladevorgang am effizientesten.

Zum Modellieren

Die folgenden Tabellen werden in einem Data Vault-Modell unterschieden.

NABE

Die HUB-Tabellen enthalten die Geschäftsschlüssel, von denen erwartet wird, dass sie sich nicht ändern. Zum Beispiel Kundennummern, Produktnummern etc. Alles mit dem gleichen Business Key (auch aus unterschiedlichen Quellen) landet im gleichen HUB. Daten werden nicht zusammengeführt. Die Gültigkeit einer Regel in einem HUB hat nur ein Startdatum und kein Enddatum.

SAT (Satellit)

Diese enthält die Attribute, die sich ändern können. Zum Beispiel der Name oder die Adresse eines Kunden. Bei den Satelliten, Verlaufstyp 2 benutzt. Wenn die Erwartung ist, dass der eine Attribut sich häufiger ändert als der andere, kann entschieden werden, zwei separate Satelliten an einen Hub anzuschließen. Daten aus verschiedenen Quellen können auch in einem Satelliten landen, aber oft werden für jede Quelle separate Satelliten gewählt.

Verknüpfung

Die Verknüpfungstabellen werden verwendet, um die Beziehung zwischen den verschiedenen HUBs herzustellen. Die Links enthalten Fakten wie Bestellungen, Transaktionen und Prozesse. Ersatzschlüssel werden zum Verknüpfen verwendet. Eine Linktabelle kann auch eigene Satelliten haben.

Referenztabelle

Es speichert Informationen, die keine direkte Beziehung zu den Hubs, Satellites oder Link-Tabellen haben.

In einem Data Vault-Modell werden die Entitäten aus den Quellen in HUB- und Satellitentabellen geladen. Wenn sich die Geschäftsprozesse ändern, die Ressourcen jedoch gleich bleiben, bleiben diese Tabellen in der gleichen Form. Um diese herum werden die Geschäftsprozesse mittels Link-Tabellen modelliert. Wenn sich der Geschäftsprozess ändert oder ein Prozess hinzugefügt wird, werden zusätzliche Links erstellt. Wenn eine Quelle (Tabelle) hinzugefügt wird, werden die Daten in einen bestehenden oder neuen HUB geladen. Wenn die Quelle (Tabelle) erweitert wird, wird ein neuer Satellit hinzugefügt. Dies macht Data Vault mehr oder weniger resistent gegen Veränderungen im Geschäft.