{"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":"Datenh\u00e4user 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 analysierbaren Zustand und die Erstellung des BUSINESS DATA VAULT. Es ist an der Zeit, die Serie mit dem dritten Artikel abzuschlie\u00dfen.<\/p>\n<p>Wie ich im vorherigen <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/504214\/\">Ver\u00f6ffentlichung<\/a><\/noindex>, angek\u00fcndigt habe, wird sich dieser Artikel mit dem Thema BI befassen, genauer gesagt mit der Vorbereitung von DATA VAULT als Datenquelle f\u00fcr BI. Lassen Sie uns betrachten, wie man Fakten- und Dimensionstabellen erstellt und damit ein Sternschema bildet.<\/p>\n<p>Als ich begann, englischsprachige Materialien \u00fcber den Aufbau von Datenh\u00e4usern auf DATA VAULT zu studieren, hatte ich das Gef\u00fchl, dass der Prozess recht komplex ist. Viele Artikel sind umfangreich und beziehen sich auf \u00c4nderungen in der Terminologie, die in der Data Vault 2.0-Methodologie eingef\u00fchrt wurden, und betonen die Wichtigkeit dieser Formulierungen. <\/p>\n<p>Doch nach vertieftem \u00dcbersetzen wurde klar, dass dieser Prozess gar nicht so kompliziert ist. Vielleicht haben Sie jedoch eine andere Meinung.<\/p>\n<p>Also, lassen Sie uns zum Kern der 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 schwersten verst\u00e4ndliche Information:<\/p>\n<ul>\n<li>Dimensionstabellen basieren auf Informationen von Hubs und deren Satelliten;<\/li>\n<li>Fakten Tabellen basieren auf Informationen von Links und deren Satelliten.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nDas wird offensichtlich, nachdem man den Artikel \u00fcber <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/502968\/\">die Grundlagen des DATA VAULTs<\/a><\/noindex>. Hubs speichern die einzigartigen Schl\u00fcssel von Gesch\u00e4ftsobjekten, deren Satelliten die Attribute von Gesch\u00e4ftsobjekten speichern, die zeitlich gebunden sind, w\u00e4hrend Satelliten, die mit Links verbunden sind, die Transaktionen unterst\u00fctzen und die numerischen Merkmale dieser Transaktionen speichern.<\/p>\n<p>Das ist im Prinzip das Ende der Theorie.<\/p>\n<p>Dennoch halte ich es f\u00fcr wichtig, ein paar Begriffe zu erw\u00e4hnen, die in Artikeln \u00fcber die DATA VAULT-Methodologie vorkommen k\u00f6nnen:<\/p>\n<ul>\n<li>Raw Data Marts \u2013 Schaufenster \"roher\" Daten;<\/li>\n<li>Information Marts \u2013 Informationsschaufenster.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nDer Begriff \u201eRaw Data Marts\u201c bezeichnet Auswertungen, die auf den Daten des DATA VAULT basieren, indem relativ einfache JOINs durchgef\u00fchrt werden. Der Ansatz \u201eRaw Data Marts\u201c erm\u00f6glicht eine flexible und z\u00fcgige Erweiterung des Projekts mit Informationen, die f\u00fcr die Analyse geeignet sind. Dieser Ansatz erfordert keine komplexen Datenumwandlungen oder die Anwendung von Gesch\u00e4ftsregeln, bevor die Informationen in die Auswertung gelangen; dennoch sollten die Daten von \u201eRaw Data Marts\u201c f\u00fcr den Gesch\u00e4ftsnutzer verst\u00e4ndlich sein und bilden die Grundlage f\u00fcr weitere Transformationen, beispielsweise mittels BI-Tools.<\/p>\n<p>Der Begriff \u201eInformation Marts\u201c entstand in der Methodologie von Data Vault 2.0 und ersetzte das \u00e4ltere Konzept der \u201eData Marts\u201c. Diese \u00c4nderung wurde durch die Erkenntnis gepr\u00e4gt, dass die Implementierung eines Datenmodells zur Berichterstattung als Transformation von Daten in Informationen zu betrachten ist. Das Schema \u201eInformation Marts\u201c sollte in erster Linie Entscheidungen im Gesch\u00e4ft unterst\u00fctzen, indem es geeignete Informationen bereitstellt.<\/p>\n<p>Die eher wortreichen Definitionen spiegeln zwei einfache Fakten wider:<\/p>\n<ol>\n<li>Auswertungen vom Typ \u201eRaw Data Marts\u201c basieren auf rohem (RAW) DATA VAULT, einem Speicher, der nur grundlegende Konzepte enth\u00e4lt: HUBS, LINKS, SATELLITES;<\/li>\n<li>Die \"Information Marts\" werden mit Elementen aus dem BUSINESS VAULT: PIT, BRIDGE erstellt.<\/li>\n<\/ol>\n<p>\nBetrachtet man Beispiele f\u00fcr die Speicherung von Mitarbeiterinformationen, l\u00e4sst sich sagen, dass ein Display, das die aktuelle (heute g\u00fcltige) Telefonnummer eines Mitarbeiters anzeigt, ein \"Raw Data Mart\" ist. F\u00fcr die Erstellung dieses Displays wird der Gesch\u00e4ftsschl\u00fcssel des Mitarbeiters und die Funktion MAX() verwendet, die auf das Attribut des Ladezeitpunkts im Satelliten angewandt wird (MAX(SatLoadDate)). Wenn die Historie von Attribut\u00e4nderungen im Display gespeichert werden soll, ist es wichtig zu verstehen, an welchem Datum die Telefonnummer g\u00fcltig war. Der Prim\u00e4rschl\u00fcssel in einer solchen Tabelle besteht aus der Kombination von Gesch\u00e4ftsschl\u00fcssel und Ladezeitpunkt im Satelliten, au\u00dferdem wird ein Feld f\u00fcr das Enddatum der G\u00fcltigkeit hinzugef\u00fcgt.<\/p>\n<p>Die Erstellung eines Displays, das die aktuelle Information jedes Attributs mehrerer Satelliten im Hub speichert, wie zum Beispiel Telefonnummer, Adresse, Name, setzt den Einsatz einer PIT-Tabelle voraus. \u00dcber diese Tabelle k\u00f6nnen alle G\u00fcltigkeitszeitr\u00e4ume leicht abgerufen werden. Displays dieses Typs werden als \"Information Marts\" bezeichnet.<\/p>\n<p>Beide Ans\u00e4tze sind sowohl f\u00fcr Ma\u00dfe als auch f\u00fcr Fakten relevant. <\/p>\n<p>F\u00fcr die Erstellung von Ansichten, die Informationen \u00fcber mehrere Links und Hub-Systeme bereitstellen, kann der Zugriff auf BRIDGE-Tabellen erforderlich sein.<\/p>\n<p>Mit diesem Artikel beende ich meinen Zyklus \u00fcber das Konzept des DATA VAULT. Ich hoffe, die Informationen, die ich geteilt habe, sind f\u00fcr die Umsetzung Ihrer Projekte n\u00fctzlich.<\/p>\n<p>Wie immer, am Ende, 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\/\">Ein Artikel<\/a><\/noindex> Kenta Graziano, der neben einer detaillierten Beschreibung auch Modelle und Diagramme 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 \u201eEinf\u00fchrung in Data Vault\u201c;<\/a><\/noindex>;<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/504214\/\">Artikel \u201eEntwicklung des 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 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0435\u0433\u043e \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c BUSINESS DATA VAULT. \u041d\u0430\u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0440\u0438\u044e 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