Как строить Data Vault

Data Vault — это новый этап эволюции моделирования данных для хранилищ данных масштаба предприятия. Он предлагает гибкую и масштабируемую архитектуру, которая позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных и поддерживать их актуальность. В этой статье мы рассмотрим, как строить Data Vault, каковы ключевые компоненты хранилища данных и как работает Data Warehouse.

1. Зачем нужен Data Vault
2. Что входит в состав хранилища данных
3. Как работает Data Warehouse
4. Что такое MPP базы данных
5. Как строить Data Vault
6. Выводы и заключение
7. Полезные советы
8. Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Зачем нужен Data Vault

Data Vault™ — это новая методология моделирования данных, предназначенная для проектировщиков данных, архитекторов данных и администраторов баз данных. Она обеспечивает гибкость, масштабируемость и устойчивость к изменениям, что делает ее идеальным решением для создания хранилищ данных масштаба предприятия.

Что входит в состав хранилища данных

Типичное хранилище данных состоит из четырех основных компонентов: центральной базы данных, инструментов ETL (извлечение, преобразование, загрузка), метаданных и инструментов доступа. Эти компоненты работают вместе, чтобы обеспечить эффективное хранение, обработку и доступ к данным.

Как работает Data Warehouse

Data Warehouse (DWH) — это хранилище, в которое из разных систем хранения собираются исторические данные компании. Оно служит библиотекой, в которой упорядочена и каталогизирована вся информация. Data Warehouse может быть основой для платформы обработки данных, обеспечивая доступ к актуальным и историческим данным для принятия обоснованных бизнес-решений.

Что такое MPP базы данных

Подсистема MPP (Massively Parallel Processing) — это мозг системы массово параллельной обработки данных. Она выполняет следующие действия: создает параллельные планы запросов, координирует параллельное выполнение запросов на вычислительных узлах, хранит и координирует метаданные и данные конфигурации для всех баз данных. MPP базы данных обеспечивают высокую производительность и масштабируемость, что делает их идеальным решением для обработки больших объемов данных.

Как строить Data Vault

1. Смоделируйте Хабы. Для этого необходимо понимать основные бизнес-сущности (бизнес-ключи) и как они используются в выбранной области. Хабы представляют собой бизнес-ключи и служат основой для связывания данных из различных источников.
2. Смоделируйте Связи. Связи представляют собой отношения между Хабами и определяют взаимосвязи между бизнес-сущностями. Они позволяют создавать сложные запросы и агрегации данных.
3. Смоделируйте Спутники. Спутники хранят дополнительные атрибуты и исторические данные, связанные с Хабами. Они обеспечивают детализацию и контекст для бизнес-сущностей.
4. Смоделируйте point-in-time таблицы. Эти таблицы хранят информацию о состоянии данных в определенный момент времени, что позволяет анализировать историческое развитие бизнес-процессов.

Выводы и заключение

Data Vault — это гибкая и масштабируемая методология моделирования данных, которая позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных и поддерживать их актуальность. Чтобы успешно построить Data Vault, следуйте пошаговой инструкции, понимайте ключевые компоненты хранилища данных и учитывайте особенности работы Data Warehouse и MPP баз данных.

Полезные советы

1. При моделировании Хабов, Связей и Спутников, уделяйте внимание бизнес-потребностям и требованиям к данным.
2. Используйте point-in-time таблицы для хранения исторической информации и обеспечения возможности анализа изменений во времени.
3. При выборе инструментов ETL, обращайте внимание на их функциональность, производительность и поддержку формата Data Vault.
4. Обеспечьте эффективное использование метаданных для управления и сопровождения хранилища данных.
5. Применяйте MPP базы данных для обеспечения высокой производительности и масштабируемости при обработке больших объемов данных.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

1. Что такое Data Vault и зачем он нужен?
2. Каковы ключевые компоненты хранилища данных?
3. Как работает Data Warehouse?
4. Что такое MPP базы данных и какова их роль в обработке данных?
5. Как построить Data Vault?
6. Какие советы и рекомендации следует учитывать при построении Data Vault?
7. Как выбрать подходящие инструменты ETL для работы с Data Vault?
8. Как использовать метаданные для управления и сопровождения хранилища данных?
9. Как обеспечить высокую производительность и масштабируемость при обработке больших объемов данных?
10. Как анализировать историческое развитие бизнес-процессов с помощью point-in-time таблиц?