Das Herzstück eines unternehmensweiten Data Warehouses ist das Core Data Warehouse (Core DWH). Im Laufe der Zeit haben sich verschiedene Methoden zur Datenmodellierung entwickelt, um den projekt- und unternehmensspezifischen Herausforderungen zu begegnen. Um die passende Modellierungsmethode auszuwählen, müssen Faktoren wie Flexibilität, (Lade-)Performance, Historisierung, Auditfähigkeit, Datenqualität, Abfragekomplexität, Entwicklungs-, Wartungs- und Weiterentwicklungsaufwand abgewogen werden.
Im vorangegangenen White Paper „Ankermodellierung im Core DWH“ werden die am weitesten verbreiteten Modellierungsansätze beschrieben: quellsystem-nahes Core DWH, Data-Mart-nahes Core DWH und das Core DWH mit der konsolidierten Ankermodellierung.

Die Data Vault Modellierung* (von Dan Linstedt erfunden und im Jahr 2000 veröffentlicht) gilt als modernste Art der Modellierung. Die konsolidierte Anker-Modellierung mit Kopf- und Versionstabellen, welche bei der Umsetzung von umfangreicheren DWH Umgebungen von saracus oft eingesetzt wird, ist dem Data Vault in vielen Aspekten sehr ähnlich. Dieser saracus-Modellierungsstandard ist aus den Erfahrungen zahlreicher DWH Projekte entstanden und wurde kontinuierlich verfeinert sowie erweitert. Damit hat dieser Ansatz seine Praxistauglichkeit seit vielen Jahren bewiesen.
Im folgenden White Paper werden Data Vault und die konsolidierte Ankermodellierung vorgestellt und ihre Stärken und Schwächen im Vergleich zueinander gezeigt. Im ersten Teil werden die Modellierungsmethoden im Core DWH mit den jeweiligen Vor- und Nachteilen betrachtet. Anschließend werden die Methoden basierend auf einer typischen Architektur im Gesamtkontext analysiert und bewertet.
Das vorliegende White Paper setzt Vorkenntnisse mit den Begriffen der Datenmodellierung und dem Data Warehouse Bereich voraus.

 

 

White Paper anfordern