Data Vault: Ein modernes Fundament für Data Warehousing und Analytics

Data Vault: Ein modernes Fundament für Data Warehousing und Analytics

Die Fähigkeit, Informationen zuverlässig zu speichern und zu analysieren ist angesichts stetig wachsender Datenmengen längst zu einer Schlüsselkompetenz geworden. Insbesondere für Studierende die sich mit Data Engineering, Business Intelligence, Wirtschaftsinformatik oder Datenanalyse beschäftigen, sollte Data Vault deshalb nicht unbekannt sein. Denn wer heute in einem datengetriebenen Berufsfeld Fuß fassen will, profitiert enorm davon, die Logik hinter diesem Modell zur Organisation von Daten zu verstehen. Entsprechende Schulungen können den Lebenslauf aufwerten und die Chance auf den Traumjob erhöhen.

Was ist Data Vault?

Data Vault ist eine Methode zur Modellierung und Organisation von Daten in einem Data Warehouse, also einem zentralen System, in dem Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt, historisiert und für Analysen bereitgestellt werden. Das Konzept wurde bereits in den 1990er-Jahren entwickelt und im Jahr 2012 zu Data Vault 2.0 und kürzlich zu Data Vault 2.1 weiterentwickelt. Erfinder ist Dan Linstedt, ein amerikanischer Datenarchitekt. Sein Ziel war es, ein Modell zu schaffen, das sowohl flexibel als auch robust ist und sich an die ständigen Veränderungen moderner Unternehmen anpassen kann. Aus diesem Grund trennt Data Vault Daten konsequent nach ihrer Art und Funktion. Es unterscheidet drei grundlegende Komponenten: Hubs enthalten die zentralen Geschäftsschlüssel, also eindeutige Identifikatoren wie Kundennummern, Produkt-IDs oder Auftragsnummern. Links verbinden diese Hubs miteinander und bilden Beziehungen zwischen Geschäftsobjekten ab, etwa „Kunde bestellt Produkt“. Außerdem gibt es Satellites, die dazu dienen, die beschreibenden Attribute und deren zeitliche Entwicklung zu speichern, beispielsweise Adressen oder Preise.

Vorteile von Data Vault

Data Vault ermöglicht eine sehr feine Nachvollziehbarkeit und macht Änderungen im Datenmodell vergleichsweise einfach. Neue Attribute oder Datenquellen können unkompliziert ergänzt werden, ohne bestehende Tabellen neu gestalten zu müssen. Technische Stabilität und organisatorische Agilität können so miteinander vereint werden. Ein weiteres zentrales Merkmal des Data Vault-Ansatzes ist die vollständige Historisierung. Jede Änderung an einem Datensatz wird mit Zeitstempel und Quellinformation gespeichert, es wird also nichts einfach überschrieben. Dadurch lässt sich jederzeit rekonstruieren, wie ein bestimmter Datenzustand zu einem bestimmten Zeitpunkt aussah. Diese Eigenschaft ist nicht nur aus technischer Sicht spannend, sondern auch aus regulatorischer Perspektive wichtig, zum Beispiel für Prüfungen, Audits oder die Rückverfolgbarkeit von Entscheidungen. Data Vault 2.0 unterstützt außerdem moderne Technologien wie beispielsweise Cloud-Lösungen und Big Data.

Warum ist Data Vault relevant für Studierende?

Zunächst einmal vermittelt Data Vault ein gutes Verständnis davon, wie moderne Datenarchitekturen funktionieren und schärft das Bewusstsein für Nachvollziehbarkeit, Qualität und Historisierung von Daten. Gerade in Bereichen wie Data Science oder Wirtschaftsinformatik ist dieses Wissen hochrelevant und gefragt. Studierende, die später im Data Engineering oder in der Business-Intelligence-Beratung arbeiten möchten, stoßen in der Praxis häufig auf Data Vault-basierte Systeme. Viele Unternehmen, insbesondere in regulierten Branchen wie Banken, Versicherungen, oder auch dem Gesundheitswesen, setzen auf Data Vault, weil es eine revisionssichere Speicherung von Informationen ermöglicht. Bei der Digitalisierung von Geschäftsprozessen sind Data Vault-Kenntnisse ebenfalls von Vorteil. Es bietet einen klar strukturierten Rahmen, um Daten aus unterschiedlichsten Quellen zu integrieren und für Analysen oder KI-Modelle bereitzustellen.

Data Vault verstehen und nutzen lernen

Im Studium wird Data Vault trotz großer Relevanz häufig nur oberflächlich behandelt, sodass es sinnvoll ist, sich selbstständig weiter mit dem Thema auseinanderzusetzen. Das Buch “Building a Scalable Data Warehouse with Data Vault 2.0” von Dan Linstedt und Michael Olschimke gilt als Standardwerk in Sachen Data Vault und bietet einen guten Überblick. Für Interessierte gibt es zudem eine wachsende Zahl von Data Vault Schulungen, die von kurzen Einführungskursen bis hin zu internationalen Zertifizierungen reichen. Anbieter wie zum Beispiel Scalefree bieten Trainings in unterschiedlichen Formaten an. Für die Teilnahme müssen je nach Angebot jedoch bestimmte Anforderungen erfüllt sein. Wer die Zertifizierung zum Certified Data Vault Practitioner (CDVP2) anstrebt, sollte in der Regel bereits gute SQL-Kenntnisse und Erfahrungen mit Data Warehousing haben, sowie Grundlagen der Datenmodellierung beherrschen.