Data Vault： BI建模新范式——详解与案例

DataVault是一种先进的数据仓库架构设计方法，由Dan Linstedt在2009年提出并引入。它在当时被视为一种革命性的技术，旨在解决传统数据仓库模型中的挑战，如复杂性、性能和数据质量。在Seminardatawarehousing活动中，Jeroen Klep于2009年9月16日进行了一场关于DataVault的详细介绍，该讲座涵盖了以下几个关键部分： 1. **介绍与历史背景**：DataVault的出现是对先前数据仓库模型（如第三范式（3NF）和星型/雪花模型）的演进。Codd和Date提出的3NF是基于实体关系模型的基础，而Kimball提出的星型和雪花模型则关注于数据的层次化和维度建模。 2. **定位与概念**：DataVault强调了通过建立一个集中且结构化的数据存储库来促进企业级的数据分析。它的核心思想是将数据分解成多个独立但相关的组件，如事实表、维度表和链接表，这有助于提高数据的一致性和可维护性。 3. **示例：The DVD Store**：讲座中提供了DataVault的一个实际案例，可能是一个名为"The DVD Store"的数据仓库项目，用来展示其在实际业务场景中的应用。 4. **用户案例**：列举了包括SNS银行、Belastingdienst等在内的多家荷兰知名机构，展示了DataVault在实际客户中的采用情况，证明了其在实际操作中的价值。 5. **Dan Linstedt的介绍**：Dan Linstedt本人通过视频分享了DataVault的设计理念和方法，强调了其在商业智能（BI）领域的应用潜力。 6. **DataVault DW架构**：DataVault的数据仓库架构强调了语义集成的重要性，即确保数据在不同数据集市（dependent datamarts）之间的理解和一致性。此外，它还包括原始数据的存储、数据清洗、业务规则应用、聚合计算以及关键绩效指标（KPI）的生成。 7. **定义**：DataVault被定义为一个详细的、以事实为中心的模型，它通过精心设计的数据结构，帮助组织实现高效的数据管理和分析。 总结来说，DataVault是一种创新的数据仓库设计方法，通过优化数据模型、增强数据质量和整合，支持企业进行更深入的分析和决策。它在实践中得到了广泛的应用，并且与传统的数据仓库技术（如3NF、星型/雪花模型）形成了鲜明对比，展示了其独特的价值和优势。