Data Vault vs. Dimensional Modelling: Ein Vergleich für die Berichts- und Analyseebene

In der Welt der Datenmodellierung gibt es verschiedene Ansätze, die jeweils ihre eigenen Stärken und Schwächen haben. Zwei der bekanntesten Methoden sind das Data Vault und das Dimensionale Modell. Beide Ansätze haben sich in der Praxis bewährt und bieten unterschiedliche Vorteile, je nach den spezifischen Anforderungen eines Unternehmens. In diesem Blogbeitrag möchte ich, als erfahrener Data Engineer und Inhaber von ‚Der Datenarchitekt‘, die beiden Modellierungsansätze vergleichen und aufzeigen, welcher Ansatz sich für welche Anwendungsfälle eignet.

Was ist Data Vault?

Data Vault ist ein relativ neuer Ansatz in der Datenmodellierung, der sich besonders für die Speicherung historischer Daten und die Nachverfolgbarkeit von Änderungen eignet. Es wurde von Dan Linstedt entwickelt und basiert auf den Prinzipien der Flexibilität, Skalierbarkeit und Auditierbarkeit. Data Vault besteht aus drei Hauptkomponenten:

1. Hubs: Diese enthalten die Geschäftsobjekte und deren eindeutige Identifikatoren.
2. Links: Diese stellen die Beziehungen zwischen den Hubs dar.
3. Satellites: Diese speichern die beschreibenden Attribute und die Historie der Geschäftsobjekte.

Der Hauptvorteil von Data Vault liegt in seiner Flexibilität und Skalierbarkeit. Es ermöglicht eine einfache Integration neuer Datenquellen und eine nahtlose Erweiterung des Datenmodells, ohne bestehende Strukturen zu beeinträchtigen. Zudem bietet es eine hohe Nachverfolgbarkeit von Datenänderungen, was besonders in regulierten Branchen von Vorteil ist.

Was ist Dimensional Modelling?

Das Dimensionale Modell, auch bekannt als Sternschema oder Schneeflockenschema, ist ein traditioneller Ansatz in der Datenmodellierung, der sich besonders für die Berichts- und Analyseebene eignet. Es wurde von Ralph Kimball populär gemacht und basiert auf den Prinzipien der Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit. Das Dimensionale Modell besteht aus zwei Hauptkomponenten:

1. Fakten: Diese enthalten die quantitativen Daten, die analysiert werden sollen.
2. Dimensionen: Diese enthalten die beschreibenden Attribute, die zur Filterung und Gruppierung der Fakten verwendet werden.

Der Hauptvorteil des Dimensionalen Modells liegt in seiner Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit. Es ermöglicht eine schnelle und einfache Erstellung von Berichten und Analysen, da die Daten in einer leicht verständlichen Struktur organisiert sind. Zudem bietet es eine hohe Performance bei der Abfrage von Daten, da die Daten in einer denormalisierten Form vorliegen.

Vergleich der beiden Ansätze

Flexibilität und Skalierbarkeit

Data Vault bietet eine hohe Flexibilität und Skalierbarkeit, da es eine einfache Integration neuer Datenquellen und eine nahtlose Erweiterung des Datenmodells ermöglicht. Dies ist besonders vorteilhaft für Unternehmen, die regelmäßig neue Datenquellen integrieren oder ihr Datenmodell erweitern müssen. Das Dimensionale Modell hingegen ist weniger flexibel und skalierbar, da es schwieriger ist, neue Datenquellen zu integrieren oder das Datenmodell zu erweitern, ohne bestehende Strukturen zu beeinträchtigen.

Benutzerfreundlichkeit und Performance

Das Dimensionale Modell bietet eine hohe Benutzerfreundlichkeit und Performance, da die Daten in einer leicht verständlichen Struktur organisiert sind und in einer denormalisierten Form vorliegen. Dies ermöglicht eine schnelle und einfache Erstellung von Berichten und Analysen sowie eine hohe Performance bei der Abfrage von Daten. Data Vault hingegen ist weniger benutzerfreundlich und performant, da die Daten in einer normalisierten Form vorliegen und die Struktur komplexer ist.

Nachverfolgbarkeit und Auditierbarkeit

Data Vault bietet eine hohe Nachverfolgbarkeit und Auditierbarkeit, da es die Historie von Datenänderungen speichert und eine einfache Nachverfolgung von Änderungen ermöglicht. Dies ist besonders vorteilhaft für Unternehmen in regulierten Branchen, die strenge Anforderungen an die Nachverfolgbarkeit und Auditierbarkeit von Daten haben. Das Dimensionale Modell hingegen bietet eine geringere Nachverfolgbarkeit und Auditierbarkeit, da es die Historie von Datenänderungen nicht speichert und die Struktur weniger flexibel ist.

Fazit

Beide Modellierungsansätze haben ihre Vor- und Nachteile und sollten je nach Anwendungsfall gewählt werden. Data Vault eignet sich besonders für Unternehmen, die eine hohe Flexibilität, Skalierbarkeit und Nachverfolgbarkeit benötigen, während das Dimensionale Modell sich besonders für Unternehmen eignet, die eine hohe Benutzerfreundlichkeit und Performance bei der Erstellung von Berichten und Analysen benötigen.