Яка різниця між Data Vault і розмірним моделюванням?

Розмірне моделювання, як правило, більше зосереджується на підтримці узгодженості даних в одній вітрині даних. Моделювання Data Vault пропонує кращу підтримку для інтеграції різноманітних і потенційно суперечливих джерел даних.12 червня 2023 р.

Походження та аудит: оскільки Data Vault містить метадані, що ідентифікують вихідні системи, це полегшує підтримку походження даних. На відміну від підходу Dimensional Design, у якому дані очищаються перед завантаженням, зміни в сховищі даних завжди інкрементні, а результати ніколи не втрачаються, що забезпечує автоматичний контрольний слід.

Розмірна модель є типом логічної/фізичної моделі, так само, як OLTP, Inmon, Data Vault тощо є типами логічної/фізичної моделі. Зазвичай існують найкращі практики, визначені для кроків, необхідних для розробки кожного з цих типів моделей, і ви перерахували кроки, специфічні для розробки розмірної моделі.

Хаби представляють основні бізнес-концепції, посилання представляють зв’язки між хабами, а супутники зберігають інформацію про хаби та зв’язки між ними. Сховище даних — це модель даних, яка добре підходить для організацій, які приймають парадигму Lakehouse.

Чим Data Vault відрізняється від архітектури Data Fabric? У той час як Data Fabric в основному зосереджена на частині інтеграції, Data Vault містить наскрізну методологію, яка визначає пріоритетність важливих частин бізнесу з точки зору даних.

Розмірне моделювання, як правило, більше зосереджується на підтримці узгодженості даних в одній вітрині даних. Моделювання Data Vault пропонує кращу підтримку для інтеграції різноманітних і потенційно суперечливих джерел даних.