Enable

Vlotte start met data

Build

Oplossingen op maat

Optimize

Optimaal rendement

Data Vault

Wat is een Data Vault?

Een Data Vault is een specifieke architectuur voor het opbouwen en beheren van een datawarehouse. Het is ontworpen om gegevens te verzamelen, op te slaan en te analyseren op een manier die de integriteit van de gegevens garandeert en die het makkelijk maakt om de gegevens te gebruiken voor verschillende doeleinden.

Een Data Vault-datawarehouse is opgebouwd uit drie belangrijke lagen: de hub-laag, de satellite-laag en de link-laag.

  • De hub-laag bevat de belangrijkste gegevens over een bepaald onderwerp, zoals de naam en het adres van een klant.
  • De satellite-laag bevat extra informatie over de gegevens in de hub-laag, zoals de transactiegeschiedenis van een klant.
  • De link-laag bevat informatie over hoe de gegevens in de hub- en satellite-lagen met elkaar verbonden zijn.

Door gegevens op te slaan in een Data Vault-datawarehouse, kunnen organisaties de integriteit van de gegevens garanderen en de gegevens gemakkelijk analyseren en gebruiken voor verschillende doeleinden, zoals het verkrijgen van inzichten en het nemen van beslissingen.

Wat-is-Data-Vault
Hoe-werkt-Data-Vault

Hoe werkt een Data Vault?

Een Data Vault werkt door gegevens op te slaan en te organiseren in een specifieke structuur die de integriteit van de gegevens garandeert en die het gemakkelijk maakt om de gegevens te analyseren en te gebruiken. Dit gebeurt door het opbouwen van een datawarehouse uit drie belangrijke lagen: de hub-laag, de satellite-laag en de link-laag.

  • De hub-laag bevat de belangrijkste gegevens over een bepaald onderwerp, zoals de naam en het adres van een klant. Deze gegevens worden opgeslagen in een centrale tabel die de hub genoemd wordt.
  • De satellite-laag bevat extra informatie over de gegevens in de hub-laag, zoals de transactiegeschiedenis van een klant. Deze gegevens worden opgeslagen in afzonderlijke tabellen die de satellites genoemd worden.
  • De link-laag bevat informatie over hoe de gegevens in de hub- en satellite-lagen met elkaar verbonden zijn. Deze gegevens worden opgeslagen in afzonderlijke tabellen die de links genoemd worden.

Data Vault voor beginners

Om met Data Vault te werken, moet je eerst je data warehouse ontwerpen en de entiteiten die je wilt volgen en de relaties tussen hen bepalen. Vervolgens kan je de nodige tabellen in je database aanmaken om de gegevens op te slaan, met behulp van de hub-, link- en satellietstructuur die hierboven is beschreven.

Zodra je tabellen zijn opgezet, kan je beginnen met het laden van gegevens in je datawarehouse. Dit houdt meestal in dat je gegevens uit je verschillende gegevensbronnen haalt, ze transformeert zodat ze in het Data Vault-model passen, en ze vervolgens in de juiste tabellen in je database laadt.

Nadat de gegevens zijn geladen, kan je ze gebruiken voor analyse en rapportage. Hierbij kan gebruik worden gemaakt van SQL queries om gegevens uit verschillende tabellen te halen en te combineren, of van een business intelligence tool om visualisaties en rapporten te maken.

Het is ook belangrijk om je data warehouse regelmatig bij te werken en te onderhouden, zodat het accuraat de laatste gegevens uit je bronnen blijft weergeven. Dit kan betekenen dat je regelmatig ETL-processen (extract, transform, load) uitvoert om de gegevens bij te werken, en dat je eventuele problemen controleert en oplost.

Data-Vault-Beginners

Voor- en nadelen van een Data Vault

Voordelen van een data vault

  • Een Data Vault biedt een gestructureerde manier om gegevens te integreren van verschillende bronnen en om deze te consolideren tot één centrale repository. Dit maakt het gemakkelijker om betrouwbare en consistente gegevens te verkrijgen voor analyse en rapportage.
  • Data Vault is ontworpen om flexibel en schaalbaar te zijn, zodat het kan meegroeien met de behoeften van je organisatie. Het is eenvoudig om nieuwe bronnen of entiteiten toe te voegen en om de structuur aan te passen als deze verandert.
  • Data Vault is bedoeld om gemakkelijk te onderhouden en te beheren. Het gebruik van unieke identificatoren en standaardisatie van gegevens maakt het eenvoudiger om data te traceren en problemen op te sporen.
  • Data Vault is een populaire keuze voor organisaties die te maken hebben met grote hoeveelheden complexe en snel veranderende gegevens. Het biedt een solide fundament voor data warehousing en business intelligence.

Nadelen van een data vault

  • Het opzetten en onderhouden van een Data Vault kan complex en tijdrovend zijn. Er is een aanzienlijke hoeveelheid planning en ontwerp nodig om ervoor te zorgen dat de structuur logisch en schaalbaar is.
  • Omdat Data Vault gericht is op integratie en consolidatie van gegevens, kan het soms lastig zijn om snel en gemakkelijk ad-hoc analyses uit te voeren. Het kan nodig zijn om uitgebreide SQL queries te schrijven of gebruik te maken van specifieke business intelligence tools.
  • Sommige organisaties kunnen afschrikken door de hoge kosten en complexiteit van het implementeren van een Data Vault. Het kan nodig zijn om extra budget en middelen vrij te maken om deze aanpak te kunnen gebruiken.
  • Data Vault is niet de enige optie voor data warehousing en business intelligence. Er zijn andere methoden en technieken die ook kunnen worden gebruikt, en het kan moeilijk zijn om te bepalen welke het beste past bij de behoeften van je organisatie.

Wanneer is een Data Vault interessant?

Data Vault is vooral interessant voor organisaties die te maken hebben met grote hoeveelheden complexe en snel veranderende gegevens. Deze aanpak biedt een solide en flexibele manier om deze gegevens te integreren en te consolideren tot één centrale repository, wat het gemakkelijker maakt om betrouwbare en consistente gegevens te verkrijgen voor analyse en rapportage.

Daarnaast kan Data Vault ook interessant zijn voor organisaties die veel waarde hechten aan flexibiliteit en schaalbaarheid in hun data warehouse. Deze aanpak maakt het eenvoudiger om de structuur aan te passen als de behoeften van de organisatie veranderen, en om nieuwe bronnen en entiteiten toe te voegen zonder dat dit ten koste gaat van de consistentie en integriteit van de gegevens.

Ten slotte kan Data Vault ook aantrekkelijk zijn voor organisaties die op zoek zijn naar een betrouwbare en gemakkelijk te onderhouden oplossing voor data warehousing en business intelligence. De gestructureerde aanpak van Data Vault maakt het eenvoudiger om problemen op te sporen en op te lossen, en om de gegevens te traceren en te valideren.

data-vault-interessant

Standaarden binnen een Data Vault

Er zijn enkele belangrijke standaarden waaraan Data Vault moet voldoen om een betrouwbare en flexibele oplossing te bieden voor data warehousing en business intelligence. Deze standaarden zijn onder andere:

  • Unieke identificatoren: Data Vault maakt gebruik van unieke identificatoren om elke entiteit en elke relatie te identificeren. Dit maakt het gemakkelijker om de gegevens te traceren en te valideren, en om dubbele gegevens te voorkomen.
  • Standaardisatie van gegevens: Data Vault maakt gebruik van standaardisatie om ervoor te zorgen dat gegevens consistent en gemakkelijk te begrijpen zijn. Dit helpt om problemen met de integriteit van de gegevens te voorkomen en om ervoor te zorgen dat de gegevens gemakkelijk te analyseren zijn.
  • Flexibiliteit en schaalbaarheid: Data Vault is ontworpen om flexibel en schaalbaar te zijn, zodat het kan meegroeien met de behoeften van de organisatie. Dit maakt het gemakkelijk om nieuwe bronnen en entiteiten toe te voegen en om de structuur aan te passen als deze verandert.
  • Eenvoudig te onderhouden: Data Vault is bedoeld om gemakkelijk te onderhouden en te beheren. De gestructureerde aanpak maakt het eenvoudiger om problemen op te sporen en op te lossen, en om de gegevens te traceren en te valideren.

data vault technologieën

Relationele databases

Data Vault maakt gebruik van relationele databases om de gegevens op te slaan in de hub, link en satellite tabellen. Dit biedt een gestructureerde manier om de gegevens te organiseren en te onderhouden.

Extract, transform, load (ELT)

ETL tools worden gebruikt om gegevens te extraheren uit de bronnen, om deze te transformeren zodat ze passen in het Data Vault model, en om de gegevens te laden in de database. Dit maakt het gemakkelijker om de gegevens te integreren en te consolideren.

SQL

SQL (Structured Query Language) wordt gebruikt om gegevens te extraheren uit de database en om queries te schrijven om de gegevens te analyseren en te combineren. Dit biedt flexibiliteit en controle bij het uitvoeren van ad-hoc analyses.

Business Intelligence tools

Business intelligence tools worden gebruikt om visuele weergaven en rapporten te maken van de gegevens in de database. Dit maakt het gemakkelijker om inzicht te krijgen in de gegevens en om de resultaten te delen met andere gebruikers.

Data Vault automatisatie

Er zijn verschillende manieren waarop Data Vault automatisatie kan worden toegepast om het proces van data warehousing en business intelligence te vereenvoudigen en te versnellen. Hieronder zijn enkele voorbeelden:

  • Automatisering van ETL-processen: ETL-processen (extract, transform, load) kunnen worden geautomatiseerd om ervoor te zorgen dat gegevens regelmatig en efficiënt worden geüpdatet in de database. Dit kan bijvoorbeeld worden gedaan door middel van een planningstool die regelmatig ETL-jobs uitvoert.
  • Automatisering van het onderhoud van de database: Het onderhoud van de database, zoals het toevoegen van nieuwe bronnen of het aanpassen van de structuur, kan ook worden geautomatiseerd. Dit kan bijvoorbeeld worden gedaan door middel van scripts die de benodigde wijzigingen automatisch uitvoeren.
  • Automatisering van het genereren van rapporten: Het genereren van rapporten uit de gegevens in de database kan ook worden geautomatiseerd. Dit kan bijvoorbeeld worden gedaan door middel van een business intelligence tool die rapporten op basis van vooraf gedefinieerde parameters genereert en deze regelmatig verstuurt naar de juiste personen.
  • Door automatisatie toe te passen bij Data Vault kan de productiviteit en efficiency van het data warehousing proces worden verbeterd, en kan er meer tijd en aandacht worden besteed aan het analyseren en interpreteren van de gegevens.

Data vault voorbeelden

Financiële sector

Een praktijkvoorbeeld van het gebruik van Data Vault is bijvoorbeeld in de financiële sector, waar organisaties grote hoeveelheden transactiegegevens verwerken en opslaan. Door deze gegevens op te slaan in een Data Vault-datawarehouse, kunnen ze worden geanalyseerd en gebruikt om inzichten te verkrijgen over financiële trends en patronen.

Zorgsector

Een ander praktijkvoorbeeld van Data Vault is in de zorgsector, waar organisaties patiëntengegevens verzamelen en opslaan. Door deze gegevens op te slaan in een Data Vault-datawarehouse, kunnen ze worden geanalyseerd om inzichten te verkrijgen over de gezondheid van patiënten en om de kwaliteit van de zorg te verbeteren.

Data Vault vs Snowflake

Data Vault en Snowflake zijn beide architectuurmethoden die worden gebruikt bij het opbouwen en beheren van datawarehouses. Echter, er zijn enkele belangrijke verschillen tussen deze twee methoden.

Data Vault is een specifieke architectuur voor het opbouwen en beheren van datawarehouses. Het is gericht op het verzamelen en opslaan van gegevens op een manier die de integriteit van de gegevens garandeert en die het makkelijk maakt om de gegevens te analyseren en te gebruiken. Data Vault-datawarehouses zijn flexibel en kunnen eenvoudig worden aangepast aan veranderende behoeften en omstandigheden.

Snowflake, aan de andere kant, is een cloudgebaseerd datawarehouse dat is ontworpen om gegevens op te slaan en te analyseren. Het biedt een aantal voordelen ten opzichte van traditionele datawarehouses, zoals een hoge mate van schaalbaarheid en flexibiliteit. Snowflake is echter niet specifiek ontworpen voor het beheren van gegevensintegriteit, zoals Data Vault.

Kortom, Data Vault en Snowflake zijn beide nuttige architectuurmethoden voor het opbouwen en beheren van datawarehouses, maar ze zijn gericht op verschillende doelen en bieden verschillende voordelen en mogelijkheden. Het is daarom belangrijk om te bepalen welke van deze methoden het beste aansluit bij de behoeften van een specifieke organisatie voordat er een keuze wordt gemaakt.

De beste Data Vaults

Er is geen specifieke Data Vault die algemeen gezien wordt als de “beste” Data Vault. Dit komt omdat het gebruik van Data Vault afhankelijk is van de specifieke behoeften van een organisatie en de context waarin het wordt gebruikt.

Er zijn verschillende Data Vault-implementaties die door verschillende organisaties worden gebruikt, en elk van deze implementaties kan worden gezien als de “beste” afhankelijk van de specifieke situatie waarin ze worden gebruikt. Sommige van de meest populaire en veelgebruikte Data Vault-implementaties zijn onder andere:

  • The Hub and Spoke Data Vault, een architectuur die gebruikmaakt van een centrale hub waar gegevens worden opgeslagen en geanalyseerd, en verschillende “spokes” die de gegevens van de hub naar de verschillende afdelingen en systemen in een organisatie transporteren.
  • The Extended Data Vault, een architectuur die is gebaseerd op het standaard Data Vault-model, maar die een extra laag toevoegt om de integriteit van de gegevens te garanderen en om te voorkomen dat gegevens worden verloren of veranderd.
  • The Hybrid Data Vault, een architectuur die een combinatie is van het standaard Data Vault-model en andere methoden, zoals dimensionale modellering en kwantitatieve analyse, om een flexibele en krachtige datawarehouse te creëren.

 

Kortom, er zijn verschillende Data Vault-implementaties die door verschillende organisaties worden gebruikt, en de “beste” Data Vault is afhankelijk van de specifieke behoeften van een organisatie en de context waarin het wordt gebruikt.