Почему компании продолжают активно пользоваться методологией Data Vault в своей работе?

Согласно исследованию 2023 года от BARC GmbH, Eckerson Group, в 2010-е Data Vault использовало лишь несколько процентов компаний, а к 2023 году эта доля выросла до 28%. Причём 91% тех, кто уже внедрил Data Vault, планируют расширять его применение. Этот рост объясняется тем, что Data Vault хорошо подходит для быстрых изменений данных и позволяет хранить их полную историю, что особенно востребовано в эпоху цифровой трансформации.

Давайте посмотрим, как именно Data Vault ускоряет разработку и упрощает сопровождение сложных систем!

1️⃣ Минимальное число сущностей — максимум эффективности
Data Vault использует всего три основных типа объектов: «хабы», «ссылки» и «спутники». «Хабы» представляют собой ключевые бизнес-сущности (например, «Клиент»). «Ссылки» указывают, как эти сущности связаны друг с другом (например, «Клиент» ↔ «Заказ»). «Спутники» содержат дополнительные характеристики и историю изменений (например, адрес, контакты, сумму заказа). Благодаря такой простой структуре разработчики и аналитики быстро находят нужные данные.

2️⃣ Гибкая и быстрая ETL-разработка
ETL (Extract, Transform, Load) — это набор операций для извлечения данных из разных источников, их преобразования и последующей загрузки в хранилище. При использовании методологии Data Vault новые или обновлённые данные из исходных источников обрабатываются параллельно по нескольким потокам — «хабы», «ссылки» и «спутники» распределяются на отдельные конвейеры — и быстрее загружаются в хранилище. Это ускоряет обновления, что важно при работе с информацией в режиме реального времени или при минимальной задержке.

3️⃣ Экономия места и ресурсов
В хранилище, построенном по принципам Data Vault, сохраняются только новые или изменённые данные — «дельты» — в «спутниках». Например, если у «Клиента» изменился адрес, то в «спутник» добавляется лишь новая версия адреса, а не копируется вся запись. В условиях Big Data, когда данные разных форматов поступают с высокой скоростью, это особенно важно, ведь каждый лишний столбец приводит к дополнительным затратам на хранение. Если объём в одной таблице-«спутнике» растёт слишком быстро, её легко разделить на несколько более узких «спутников» по группам атрибутов. Такой подход сводит к минимуму риск замедления обработки таблицы и повышения расходов на хранение.

4️⃣ Масштабирование без сложностей
Когда в компании появляются новые KPI, бизнес-процессы, форматы отчётности или источники данных, методология Data Vault даёт возможность точечно расширять существующую структуру данных новыми «хабами», «ссылками» и «спутниками» без полной перестройки. При этом уже построенная модель почти не меняется, что снижает риски и затраты внесения изменений.

5️⃣ Работа по Agile-принципам
DV хорошо сочетается с Agile и Scrum, которые предполагают короткие итерации и быструю адаптацию к изменениям. Подход Data Vault позволяет вносить изменения постепенно, не затрагивая уже работающие части системы. Если нужно подключить новые источники данных — например, дополнительную CRM-систему или внешний API — достаточно локально добавить соответствующие «хабы», «ссылки» или «спутники», это можно сделать, не нарушая работу существующего хранилища.

6️⃣ Прозрачность изменений
Data Vault фиксирует и хранит информацию обо всех изменениях в составе и структуре данных, например, при добавлении новых полей, перестройке связей или удалении устаревших элементов. Такая детальная прослеживаемость версий обеспечивает высокий уровень аудируемости, который важен не только для внутреннего контроля качества и порядка работы с данными, но и при проверках регуляторов, требующих подтверждения корректности и достоверности внесённых сведений.

Если вы хотите на практике познакомиться со всеми преимуществами DV, приглашаем вас присоединиться к нашему воркшопу на тему «Проектирование DWH по методологии Data Vault», где мы поэтапно разберем принципы Data Vault и поделимся примерами проектирования модели Raw и TransFormed слоя Data Vault.

Регистрация

#воркшоп@systems_education