Обзор

Data Vault — это способ построения хранилища данных, где информация разбивается на три типа таблиц:

1) Хабы — ключевые бизнес-сущности (например, клиенты, заказы)
2) Линки — связи между ними
3) Сателлиты — подробности и история изменений

Зачем использовать DataVault?

1. Долгосрочное хранение истории данных
Data Vault позволяет интегрировать и хранить данные из множества операционных систем, сохраняя полную историю изменений. Это дает возможность анализировать данные за весь период времени в рамках заданной области.

2. Аудит и отслеживаемость
Методология обеспечивает встроенный аудит и полную отслеживаемость данных, что критически важно для таких отраслей, как финансы, здравоохранение и образование. Вы всегда сможете получить исторические данные и понять, какая информация была доступна в конкретный момент времени.

3. Оптимизация загрузки
Data Vault разработан для быстрой загрузки больших объемов данных благодаря поддержке параллельной обработки. Это особенно важно при работе с крупными наборами данных, множеством источников и потоками в реальном времени, ускоряя получение аналитических инсайтов.

4. Масштабируемость
Модульная структура Data Vault позволяет легко масштабировать хранилище данных вместе с ростом бизнеса и быстро адаптироваться к новым требованиям.

Главные плюсы:
- Гибкость — легко добавлять новые данные без переделки всей структуры
- Полная история — все изменения сохраняются
- Устойчивость — если источник «сломается», данные не потеряются

Недостатки DataVault

У DataVault конечно же есть и недостатки, а именно:

• много join, что сказывается на производительности запросов;
• чуть сложнее разобраться аналитикам в схеме

Но самый важный недостаток - сложность разработки

Если вы будете разрабатывать DataVault вручную, создавая pipelin-ы для hub, link и satellite, вы значительно увеличите время разработки (в сравнении с разработкой классической Звезды). Приступать к DataVault без инструмента автоматизации - существенная ошибка!

Автоматизация DataVault

Datapulse автоматизировал разработку DataVault 2.0. Пользователю остается только задать необходимые параметры сущности, после чего автоматически будет сформирован SQL для pipeline.

Это существенно снижает время разработки, а также риск ошибок.

Дополнительно, ваши аналитики или data-инженеры будут разрабатывать DataVault, следуя стандартам. А также им не потребуется долгое время для изучения методологии DataVault, чтобы начать ее делать.

Лучшем мы покажем!