Wie der Modellierungsansatz dabei hilft, komplexe Datenströme nutzbar zu machen.
Immer mehr Unternehmen haben Schwierigkeiten, den Zustrom komplexer Daten zu bewältigen. Im vergangenen Jahr haben wir bei DEVnet mit Kunden wie etwa einer Bank, einem kommunalen Versorgungsunternehmen und einem Logistikunternehmen zusammengearbeitet, die alle vor derselben Herausforderung standen: Wie lassen sich ihre monolithischen On-Premise-Data-Warehouse-Strukturen in ein flexibles, transparentes und skalierbares System umwandeln?
Für all diese Projekte bot Data Vault 2.0 eine Lösung. Das liegt zum einen daran, dass es vier attraktive Eigenschaften hat:
- Architekturunabhängig: Es funktioniert in beiden Welten: On premise und in der Cloud – und es bietet eine elegante Brücke, um die alte Infrastruktur vor Ort auf hybride Lösungen oder in die Cloud zu migrieren.
- Universell einsetzbar: Es unterstützt alle möglichen Anwendungen der Datenanalyse, von Business Intelligence bis hin zu Data Science und KI.
- Weitgehend standardisiert: Sein Ansatz basiert auf Standardverfahren, wie der Aufteilung von Daten in vordefinierte Komponenten in Hubs, Links und Satelliten. Das macht Projekte flexibel und zugänglich für neue Entwickler.
- Wirtschaftlich: Es handelt sich nicht um ein teures proprietäres Tool. Es ist lediglich eine Methodik zur Modellierung von Daten und daher herstellerunabhängig, ohne zusätzliche Lizenzkosten.
Zudem führt es nach der Umsetzung zu mindestens drei Vorteilen:
- Agilität: Dank seines Designs lassen sich neue Datenströme, Geschäftsregeln, Modelle oder umgebende Systeme leicht integrieren, ohne dass der Code umgestaltet werden muss. Das sorgt für Flexibilität und eine gute Ausgangsbasis für agile Projekte.
- Transparenz: Seine standardisierten, metadatengesteuerten Prozesse erleichtern die Rückverfolgung von Daten von der Quelle über Änderungen bis zum aktuellen Stand. Dies verbessert die Datenqualität, die Datenherkunft und die Überprüfbarkeit.
- Skalierbarkeit: Die Hub-and-Spoke-Struktur erleichtert verteiltes Rechnen und die Einbindung von Entwicklern in laufende Projekte. Darüber hinaus ermöglicht das parallele Laden das gleichzeitige Laden aus mehreren Quellen, um die Leistung zu steigern.
Neben diesen Funktionen, die Data Vault 2.0 grundsätzlich mitbringt, gibt es noch einen weiteren Vorteil, den wir hinzufügen: Wir haben unser eigenes Framework zur automatischen Codegenerierung entwickelt, das wir unseren Kunden zur Verfügung stellen. Dadurch können wir Projekte mit hoher Entwicklungsgeschwindigkeit starten und uns auf wichtige kreative Aufgaben beim Aufbau datengesteuerter Umgebungen mit unseren Kunden konzentrieren.
