{"id":84225,"date":"2020-06-06T07:42:14","date_gmt":"2020-06-06T05:42:14","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/vitriny-dannyh-data-vault"},"modified":"2020-06-06T07:42:14","modified_gmt":"2020-06-06T05:42:14","slug":"vitriny-dannyh-data-vault","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/vitriny-dannyh-data-vault","title":{"rendered":"Datenschatz DATA VAULT","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>In den vorherigen <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/users\/asenterprise\/posts\/\">Artikeln<\/a><\/noindex>, haben wir die Grundlagen von DATA VAULT kennengelernt, die Erweiterung von DATA VAULT zu einem analytisch passenden Zustand und die Erstellung von BUSINESS DATA VAULT. Es ist an der Zeit, die Reihe mit dem dritten Artikel abzuschlie\u00dfen.<\/p>\n<p>Wie ich im vorherigen <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/504214\/\">einer Ver\u00f6ffentlichung<\/a><\/noindex>, angek\u00fcndigt habe, wird dieser Artikel dem Thema BI gewidmet sein, genauer gesagt der Vorbereitung von DATA VAULT als Datenquelle f\u00fcr BI. Lassen Sie uns betrachten, wie man Fakten- und Dimensionstabellen erstellen und damit ein Sternschema entwerfen kann.<\/p>\n<p>Als ich begann, englischsprachige Materialien zum Thema Erstellung von Datens\u00e4tzen \u00fcber DATA VAULT zu studieren, hatte ich das Gef\u00fchl, dass der Prozess recht komplex ist. Da die Artikel umfangreich sind, wird auf \u00c4nderungen in den Formulierungen verwiesen, die in der Methodik Data Vault 2.0 aufgetreten sind, und die Wichtigkeit dieser Formulierungen wird hervorgehoben. <\/p>\n<p>Doch nach dem Eintauchen in die \u00dcbersetzung wurde deutlich, dass dieser Prozess nicht so kompliziert ist. Aber vielleicht werden Sie eine andere Meinung haben.<\/p>\n<p>Also, lassen Sie uns zur Sache kommen.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h3>Dimensionen- und Faktentabellen in DATA VAULT<\/h3>\n<p>\nDie am schwierigsten zu verstehende Information:<\/p>\n<ul>\n<li>Dimensionstabellen basieren auf Informationen von Hubs und ihren Satelliten;<\/li>\n<li>Faktentabellen basieren auf Informationen von Links und ihren Satelliten.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nUnd das ist offensichtlich, nach dem Lesen des Artikels \u00fcber <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/502968\/\">die Grundlagen von DATA VAULT.<\/a><\/noindex>Hubs speichern einzigartige Schl\u00fcssel von Gesch\u00e4ftsobjekten, ihre Satelliten speichern Zust\u00e4nde der Attribute von Gesch\u00e4ftsobjekten in Bezug auf die Zeit, Satelliten, die mit Links verbunden sind, die Transaktionen unterst\u00fctzen, speichern numerische Merkmale dieser Transaktionen.<\/p>\n<p>Damit endet die Theorie im Grunde.<\/p>\n<p>Aber dennoch halte ich es f\u00fcr wichtig, ein paar Begriffe zu erw\u00e4hnen, die in Artikeln \u00fcber die Methodik DATA VAULT vorkommen k\u00f6nnen:<\/p>\n<ul>\n<li>Raw Data Marts \u2013 Schaufenster f\u00fcr \"unverarbeitete\" Daten;<\/li>\n<li>Information Marts \u2013 Informationsschaufenster.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nDer Begriff \"Raw Data Marts\" bezieht sich auf Schaufenster, die \u00fcber Daten von DATA VAULT durch die Ausf\u00fchrung recht einfacher JOINs erstellt werden. Der Ansatz \"Raw Data Marts\" erm\u00f6glicht es, das Projekt schnell und flexibel mit Informationen zu erweitern, die f\u00fcr die Analyse geeignet sind. Dieser Ansatz beinhaltet keine komplexen Datenumwandlungen und die Ausf\u00fchrung von Gesch\u00e4ftsregeln, bevor die Informationen in das Schaufenster gelangen; es ist jedoch darauf zu achten, dass die Daten von \"Raw Data Marts\" f\u00fcr den Gesch\u00e4ftsnutzer verst\u00e4ndlich sind und als Grundlage f\u00fcr die weitere Verarbeitung dienen sollen, beispielsweise durch BI-Tools.<\/p>\n<p>Der Begriff \u201eInformation Marts\u201c entstand in der Methodologie Data Vault 2.0 und ersetzte das alte Konzept \u201eData Marts\u201c. Diese \u00c4nderung wurde durch das Bewusstsein f\u00fcr die Aufgabe verursacht, ein Datenmodell zur Erstellung von Berichten zu implementieren, das die Umwandlung von Daten in Informationen umfasst. Das Schema \u201eInformation Marts\u201c sollte in erster Linie gesch\u00e4ftskonforme Informationen f\u00fcr Entscheidungsfindungen bereitstellen.<\/p>\n<p>Die eher umst\u00e4ndlichen Definitionen spiegeln zwei einfache Fakten wider:<\/p>\n<ol>\n<li>Schaufenster vom Typ \u201eRaw Data Marts\u201c basieren auf rohen (RAW) DATA VAULT, einem Speicher, der nur grundlegende Konzepte enth\u00e4lt: HUBS, LINKS, SATELLITES;<\/li>\n<li>Schaufenster \u201eInformation Marts\u201c werden unter Verwendung von ELEMENTEN DES BUSINESS VAULT: PIT, BRIDGE erstellt.<\/li>\n<\/ol>\n<p>\nWenn wir uns Beispiele f\u00fcr die Speicherung von Informationen \u00fcber Mitarbeiter anschauen, k\u00f6nnen wir sagen, dass das Schaufenster, das die aktuelle (heute g\u00fcltige) Telefonnummer eines Mitarbeiters anzeigt, ein Schaufenster vom Typ \u201eRaw Data Marts\u201c ist. Zur Erstellung eines solchen Schaufensters wird der Gesch\u00e4ftsschl\u00fcssel des Mitarbeiters und die Funktion MAX() verwendet, die auf das Attribut \u201eLade-Datum\u201c im Satelliten angewandt wird (MAX(SatLoadDate)). Wenn die Historie der \u00c4nderungen des Attributs im Schaufenster gespeichert werden soll - ist es notwendig zu wissen, f\u00fcr welchen Zeitraum die Telefonnummer g\u00fcltig war; der Prim\u00e4rschl\u00fcssel einer solchen Tabelle besteht aus der Kompilation des Gesch\u00e4ftsschl\u00fcssels und des Lade-Datums im Satelliten, au\u00dferdem wird ein Feld f\u00fcr das Enddatum des G\u00fcltigkeitszeitraums hinzugef\u00fcgt.<\/p>\n<p>Die Erstellung eines Schaufensters, das die aktuelle Information jedes Attributs mehrerer Satelliten, die zum Hub geh\u00f6ren, speichert, zum Beispiel Telefonnummer, Adresse, Name, erfordert die Verwendung einer PIT-Tabelle, durch die leicht alle G\u00fcltigkeitsdaten abgerufen werden k\u00f6nnen. Schaufenster dieses Typs geh\u00f6ren zu den \u201eInformation Marts\u201c.<\/p>\n<p>Beide Ans\u00e4tze sind sowohl f\u00fcr Dimensionen als auch f\u00fcr Fakten aktuell. <\/p>\n<p>Zur Erstellung von Schaufenstern, die Informationen \u00fcber mehrere Links und Hubs speichern, kann der Zugriff auf BRIDGE-Tabellen genutzt werden.<\/p>\n<p>Mit diesem Artikel schlie\u00dfe ich einen Zyklus \u00fcber das Konzept DATA VAULT ab und hoffe, dass die Informationen, die ich geteilt habe, bei der Umsetzung Ihrer Projekte hilfreich sein werden.<\/p>\n<p>Wie immer zum Schluss, einige n\u00fctzliche Links:<\/p>\n<ul>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.vertabelo.com\/blog\/data-vault-series-building-an-information-mart-with-your-data-vault\/\">Artikel<\/a><\/noindex> Kenta Graziano, die neben einer detaillierten Beschreibung auch Diagramme des Modells enth\u00e4lt;<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Buch: \u201eBuilding a Scalable Data Warehouse with DATA VAULT 2.0\u201c;<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/502968\/\">Artikel \u201eGrundlagen von Data Vault\u201c<\/a><\/noindex>;<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/504214\/\">Artikel \u201eEntwicklung von DATA VAULT und \u00dcbergang zu BUSINESS DATA VAULT\u201c<\/a><\/noindex>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/505292\/\">habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0412 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u0445, \u043c\u044b \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438 DATA VAULT, \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c DATA VAULT \u0434\u043e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 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