Was steckt hinter dem Data Vault-Modell?
Das Data Vault-Modell ist ein bewährtes Entwurfsmuster für die Datenmodellierung – entwickelt, um ein skalierbares und flexibles Data Warehouse aufzubauen, das den Anforderungen moderner Unternehmen gerecht wird.
Es gliedert sich in drei zentrale Komponenten: Hubs, Links und Satelliten.
Hubs stehen für zentrale Geschäftskonzepte wie „Kunde“, „Produkt“ oder „Vertrag“. Sie bilden das Rückgrat des Modells und enthalten die Schlüssel zur Identifikation.
Links verbinden diese Hubs miteinander und zeigen auf, wie die Geschäftsobjekte miteinander in Beziehung stehen – etwa welcher Kunde welchen Vertrag abgeschlossen hat.
Satelliten speichern kontextbezogene Informationen, die sich im Zeitverlauf ändern können. Dazu zählen beispielsweise Kundenadressen oder Tarifdetails. Diese Struktur ermöglicht eine revisionssichere Speicherung historischer Daten und eine klare Trennung von Beziehungen und Attributen.
Gerade im Zusammenspiel mit dem Lakehouse-Paradigma – also der Kombination aus Data Lake und Data Warehouse – entfaltet der Data Vault seine Stärken. Denn durch seine modulare Architektur ist er bestens geeignet für große Datenmengen, agile Entwicklungsmethoden und sich schnell verändernde Datenlandschaften.
Vorteile und Nutzen von Data Vault
Das Data Vault-Modell überzeugt durch eine einzigartige Kombination aus Struktur und Flexibilität. Es wurde speziell für Unternehmen entwickelt, die in einer dynamischen und datengetriebenen Umgebung agieren.
Ein herausragender Vorteil ist die Agilität: Data Vault basiert auf Methoden und Prinzipien der agilen Softwareentwicklung. Dadurch lässt sich das Datenmodell mühelos an veränderte Anforderungen anpassen – ohne dass bestehende Strukturen komplett überarbeitet werden müssen.
Gleichzeitig bleibt das Modell strukturiert, da es einem klar definierten Entwurfsmuster folgt. Das sorgt für Konsistenz, auch wenn neue Datenquellen oder Anforderungen hinzukommen.
Ein weiterer Pluspunkt ist die Skalierbarkeit. Das Data Vault-Modell ist ausgelegt für Datenmengen im Petabyte-Bereich. Damit eignet es sich ideal für Unternehmen mit stark wachsenden Datenbeständen.
Die Architektur unterstützt die automatisierte Generierung von ETL-Prozessen, was nicht nur Entwicklungsaufwände reduziert, sondern auch Fehlerquellen minimiert. Die zugrundeliegenden Muster sind standardisiert und lassen sich in modernen ETL-Werkzeugen gut umsetzen.
Besonders praktisch: Die Struktur folgt vertrauten Konzepten wie mehrschichtigen Datenarchitekturen, klassischen ETL-Strecken und der Abbildung in Sternschemata für analytische Anwendungen.