Data Vault - mehr als Technik | Daten-WG Podcast mit Volker Nürnberg

Data Vault 2.0 wird oft als technische Methode gesehen. Doch in Wahrheit handelt es sich um eine ganzheitliche Methodologie, die Business-Orientierung, Agilität und technische Exzellenz miteinander verknüpft. In einer aktuellen Episode unseres Daten-WG-Podcasts erklärt Volker, warum Data Vault weit mehr ist als ein weiteres Modell im Datenarchitektur-Dschungel – und warum gerade jetzt Automatisierung und Dezentralisierung die volle Stärke von Data Vault entfalten.

Was ist Data Vault 2.0 wirklich?

Viele verbinden Data Vault mit komplizierten Tabellenstrukturen und technischen Frameworks. Volker stellt klar: Data Vault ist keine Technik, sondern eine Methodologie aus drei Säulen:

• Modellierung: Geschäftsobjekte und ihre Beziehungen stehen im Mittelpunkt, nicht einzelne Tabellen oder Spalten.

• Architektur: Es wird strikt zwischen Absorption der Daten und ihrer Auslieferung unterschieden – maximale Flexibilität bei Änderungen inklusive.

• Vorgehensweise: Wiederholbare Muster machen Automatisierung einfach möglich.

Automatisierung: Der rote Knopf

Ein zentrales Element von Data Vault 2.0 ist die Fähigkeit zur Automatisierung. Statt manuell komplexe Pipelines zu bauen, ermöglicht Data Vault, mit klar definierten Regeln und Mustern Daten fast automatisch zu integrieren und aufzubereiten. Schon heute entstehen Tools, die über Machine Learning Data Vault-Modelle automatisch erstellen – ein echter Gamechanger für Unternehmen mit vielen Quellsystemen.

Data Vault vs. Data Lake

Wo Data Lakes oft als chaotische Datenhalden enden („Data Swamps“), bringt Data Vault Ordnung. Es geht nicht nur darum, Daten irgendwo abzulegen, sondern sie von Anfang an nach Geschäftsobjekten zu organisieren – auch wenn die tatsächliche physische Struktur (Lake, Warehouse, Lakehouse) variieren kann.

Data Vault und Data Mesh – ein starkes Duo

Entgegen vieler Vorurteile ist Data Vault kein Widerspruch zum dezentralen Data Mesh-Ansatz. Im Gegenteil: Data Vault schafft die strukturelle Grundlage, auf der Fachbereiche eigenständig Datenprodukte definieren können, ohne selbst tief in die Technik einsteigen zu müssen. Die Maschinen erledigen die Komplexität, der Fachbereich fokussiert sich auf Inhalte und Geschäftsregeln.

Key Learnings

1. Data Vault ist Methodologie, keine Technik:Es verbindet Modellierung, Architektur und Vorgehensweise und stellt Business-Objekte in den Fokus, nicht Tabellenstrukturen.

   
   

2. Automatisierung ist der Weg:Wiederholbare Muster und klare Regeln machen Data Vault ideal für hochgradige Automatisierung – bis hin zur KI-gestützten Modellgenerierung.

   
   

3. Flexibel trotz Änderungen:Durch Entkopplung und kleine Einheiten (Satelliten) bleibt ein Data Vault-System auch bei Änderungen in Quellsystemen stabil und leicht anpassbar.

   
   

4. Data Mesh und Data Vault sind kompatibel:Dezentrale Verantwortung über Datenprodukte wird möglich, wenn Plattformen ein hohes Maß an Automatisierung und Business-Orientierung bieten.