Data Vault 2.0 ist ein methodischer Ansatz für den Aufbau und die Weiterentwicklung von Data-Warehouse-Systemen, der auf den Prinzipien von Flexibilität, Skalierbarkeit und historischer Nachvollziehbarkeit basiert. Er gilt als Weiterentwicklung des ursprünglichen Data Vault-Modells, das in den 1990er-Jahren von Dan Linstedt entwickelt wurde. Mit Version 2.0 wurde der Ansatz an die Anforderungen moderner Datenarchitekturen angepasst, insbesondere in Hinblick auf Big Data, Cloud-Umgebungen und agile Projektmethoden. Ziel ist es, Datenintegrationen langfristig stabil und gleichzeitig anpassbar an neue Geschäftsanforderungen zu gestalten.
Methodik und Projektvorgehen
Data Vault 2.0 ist stark von agilen Methoden wie Scrum oder Kanban inspiriert. Anstatt ein Data Warehouse in einem einzigen Großprojekt umzusetzen, wird es iterativ aufgebaut. Jede Iteration liefert funktionsfähige, getestete und dokumentierte Teile des Gesamtsystems. Diese Vorgehensweise reduziert Projektrisiken, erhöht die Transparenz gegenüber Stakeholdern und ermöglicht eine bessere Anpassung an sich verändernde Geschäftsanforderungen.
Modellierung im Data Vault 2.0
Das Datenmodell von Data Vault 2.0 besteht aus drei Entitätstypen, die die zentralen Bausteine darstellen: "Hubs" können als Knotenpunkte verstanden werden, welche die eindeutigen Geschäftsschlüssel enthalten. Ein Beispiel wäre eine Kundennummer oder eine Produkt-ID. "Links" stellen Beziehungen zwischen Hubs dar, etwa die Verknüpfung zwischen einem Kunden und einer Bestellung. "Satellites" speichern beschreibende Informationen und deren Historie, beispielsweise Sensormesswerte oder den Bestellstatus. Auch personenbezogene Daten werden in separaten Satellites gespeichert, was den Umgang mit der DSGVO erleichtert. Die Trennung zwischen Hubs, Links und Satellites erlaubt eine klare Unterscheidung zwischen stabilen Identifikatoren, variablen Beziehungen und häufig veränderlichen Attributen. Dadurch kann das Modell flexibel erweitert werden, ohne bestehende Strukturen massiv umbauen zu müssen. Im Vergleich zu klassischen Stern- oder Schneeflockenschemata zeichnet sich Data Vault 2.0 durch eine besonders hohe Historisierungstiefe aus. Jede Änderung wird nachvollziehbar gespeichert, sodass Analysen stets auf einem vollständig dokumentierten Datenverlauf aufbauen. Das ist auch für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften relevant.
Effiziente Verarbeitung großer Datenmengen
Ein wesentliches Merkmal von Data Vault 2.0 ist zudem seine Fähigkeit, große und stetig wachsende Datenmengen effizient zu verarbeiten. Dazu trägt insbesondere die Verwendung von Hash-Schlüsseln bei. Anstelle klassischer, oft unterschiedlich strukturierter Primärschlüssel aus den Quellsystemen werden einheitliche Hash-Werte erzeugt. Diese sorgen dafür, dass Datensätze schneller verglichen, leichter verteilt und in parallelen Prozessen verarbeitet werden können. Durch das modulare Design lässt sich das System zudem unkompliziert erweitern, wenn neue Datenquellen hinzukommen oder das Datenvolumen weiter steigt. Damit bietet Data Vault 2.0 eine Architektur, die sowohl leistungsfähig als auch zukunftssicher ist.
Verbreitung und Praxisnutzen
Da sämtliche Veränderungen versioniert und nachvollziehbar gespeichert werden, erfüllt ein Data-Vault-System von Haus aus viele Anforderungen an Revisionssicherheit und Transparenz. Dies macht die Methode besonders attraktiv für regulierte Branchen wie etwa Banken, Versicherungen oder das Gesundheitswesen, in denen lückenlose Nachweise und Datenherkunft zwingend erforderlich sind. Und auch in dynamischen Geschäftsumfeldern ist Data Vault 2.0 gefragt. Die Kombination aus Automatisierbarkeit und Erweiterbarkeit macht es möglich, neue Datenquellen schnell zu integrieren, ohne das Gesamtsystem zu destabilisieren. In der Praxis wird daher häufig eine hybride Architektur gewählt. Während das Data Vault-Modell die robuste und flexible Datenschicht bereitstellt, werden für Analysezwecke darauf aufbauend Data Marts im Stern- oder Schneeflockenschema erstellt. Diese Trennung erlaubt es, operative Anforderungen an Datenqualität und Nachvollziehbarkeit mit den Bedürfnissen der Analysten nach Performance und einfacher Handhabung in Einklang zu bringen. Data Vault 2.0 ist also längst keine Nischenlösung mehr, sondern findet in immer mehr datengetriebenen Organisationen Anwendung, vor allem dort, wo Datenmodelle komplex und erweiterbar sein müssen. Wer mehr über Data Vault lernen möchte, kann sich zum Beispiel an Scalefree wenden. Das Unternehmen stellt unter anderem ein kostenloses Webinar zum Thema bereit.
Zusammenfassung
Data Vault 2.0 ist ein moderner Ansatz zur Entwicklung skalierbarer, flexibler und revisionssicherer Data-Warehouse-Systeme. Es baut auf dem ursprünglichen Modell von Dan Linstedt auf und wurde für Big Data, Cloud-Umgebungen und agile Methoden wie Scrum weiterentwickelt. Das Modell basiert auf drei Komponenten: Hubs (stabile Schlüssel), Links (Beziehungen) und Satellites (veränderliche Informationen), was eine saubere Trennung und einfache Erweiterbarkeit ermöglicht. Die Methode unterstützt große Datenmengen durch den Einsatz von Hash-Schlüsseln und ein modulares Design. Besonders regulierte Branchen profitieren von der lückenlosen Nachvollziehbarkeit und Anpassbarkeit. In der Praxis wird Data Vault häufig mit klassischen Analysemodellen kombiniert, um sowohl technische als auch geschäftliche Anforderungen zu erfüllen.