Data vault modeling is a database modeling method that is designed to provide long-term historical storage of data coming in from multiple operational systems. It is also a method of looking at historical data that deals with issues such as auditing, tracing of data, loading speed and resilience to change as well as emphasizing the need to trace where all the data in the database came from. This means that every row in a data vault must be accompanied by record source and load date attributes, enabling an auditor to trace values back to the source. It was developed by in 2000.
| Attributes | Values |
|---|
| rdfs:label
| - Data Vault (de)
- Data vault modeling (en)
- Modélisation Data Vault (fr)
- Data Vault (pl)
- Data Vault (nl)
|
| rdfs:comment
| - Data Vault ist eine Modellierungstechnik für Data Warehouses, die insbesondere für agile Data Warehouses geeignet ist. Sie bietet eine hohe Flexibilität bei Erweiterungen, eine vollständige unitemporale Historisierung der Daten und erlaubt eine starke Parallelisierung der Datenladeprozesse. (de)
- Data vault modeling is a database modeling method that is designed to provide long-term historical storage of data coming in from multiple operational systems. It is also a method of looking at historical data that deals with issues such as auditing, tracing of data, loading speed and resilience to change as well as emphasizing the need to trace where all the data in the database came from. This means that every row in a data vault must be accompanied by record source and load date attributes, enabling an auditor to trace values back to the source. It was developed by in 2000. (en)
- La modélisation Data Vault est une modélisation de données (pour les bases de données relationnelles) conçue pour historiser des données provenant de plusieurs sources de données. Comme toute modélisation, elle est utilisée pour l'interrogation de données (historiques) et est particulièrement adaptée à l'audit de données, à la traçabilité de la donnée et à la résistance au changement de la structure de données. Cette modélisation est une alternative aux modélisations en forme normale. (fr)
- Data Vault – technika modelowania danych (w hurtowniach danych) zaprojektowana tak, aby zapewnić przechowywanie danych historycznych z wielorakich systemów operacyjnych (źródłowych). Data Vault oznacza również, obok aspektu modelowania, sposób patrzenia na dane historyczne, który zapewnia audytowalność, śledzenie danych, szybkość ładowania oraz odporność na zmiany biznesowe. Modelowanie to skupia się na kilku kwestiach: (pl)
- Data Vault is een datamodelleringsmethode die voornamelijk in gebruik is bij datawarehousing. Het is bedacht door en is speciaal bedoeld voor het opslaan van gegevens uit verschillende bronnen, met verschillende definities en betrouwbaarheid. (nl)
|
| foaf:homepage
| |
| foaf:depiction
| |
| dcterms:subject
| |
| Wikipage page ID
| |
| Wikipage revision ID
| |
| Link from a Wikipage to another Wikipage
| |
| Link from a Wikipage to an external page
| |
| sameAs
| |
| dbp:wikiPageUsesTemplate
| |
| thumbnail
| |
| date
| |
| discuss
| - Template talk:Original research#discuss parameter (en)
|
| has abstract
| - Data Vault ist eine Modellierungstechnik für Data Warehouses, die insbesondere für agile Data Warehouses geeignet ist. Sie bietet eine hohe Flexibilität bei Erweiterungen, eine vollständige unitemporale Historisierung der Daten und erlaubt eine starke Parallelisierung der Datenladeprozesse. (de)
- Data vault modeling is a database modeling method that is designed to provide long-term historical storage of data coming in from multiple operational systems. It is also a method of looking at historical data that deals with issues such as auditing, tracing of data, loading speed and resilience to change as well as emphasizing the need to trace where all the data in the database came from. This means that every row in a data vault must be accompanied by record source and load date attributes, enabling an auditor to trace values back to the source. It was developed by in 2000. Data vault modeling makes no distinction between good and bad data ("bad" meaning not conforming to business rules). This is summarized in the statement that a data vault stores "a single version of the facts" (also expressed by Dan Linstedt as "all the data, all of the time") as opposed to the practice in other data warehouse methods of storing "a single version of the truth" where data that does not conform to the definitions is removed or "cleansed". The modeling method is designed to be resilient to change in the business environment where the data being stored is coming from, by explicitly separating structural information from descriptive attributes. Data vault is designed to enable parallel loading as much as possible, so that very large implementations can scale out without the need for major redesign. (en)
- La modélisation Data Vault est une modélisation de données (pour les bases de données relationnelles) conçue pour historiser des données provenant de plusieurs sources de données. Comme toute modélisation, elle est utilisée pour l'interrogation de données (historiques) et est particulièrement adaptée à l'audit de données, à la traçabilité de la donnée et à la résistance au changement de la structure de données. Cette modélisation est une alternative aux modélisations en forme normale. Plusieurs principes ont présidé à son élaboration. En premier, c'est le souci de retracer l'origine de chaque donnée. En second, c'est le souci de s'abstraire du dilemme de la donnée "brute" ou de la donnée "travaillée" en facilitant l'intégration de la donnée brute (tout découle de cette dernière). Ensuite, c'est le souci d'apporter une structure de donnée résistante au changement et de minimiser l'intégration d'une nouvelle source de données dans une structure de données existante. Enfin, c'est le souci d'apporter une modélisation qui permet le parallélisme au niveau du chargement des données. Ce dernier point fait suite à l'augmentation du volume de données à intégrer dans les systèmes d'informatique décisionnelle. Cette modélisation porte aussi le nom (rarement utilisé) "Common Foundational Integration Modelling Architecture" qui souligne le focus sur l'intégration de la donnée brute. (fr)
- Data Vault is een datamodelleringsmethode die voornamelijk in gebruik is bij datawarehousing. Het is bedacht door en is speciaal bedoeld voor het opslaan van gegevens uit verschillende bronnen, met verschillende definities en betrouwbaarheid. Bij het ontwerpen van een datawarehouse wordt gewoonlijk uitgegaan van het bedrijfsmodel. Om alle data erin te krijgen wordt een set definities opgesteld waar de data aan moet voldoen. Alles wat niet aan deze definities voldoet wordt ofwel aangepast ofwel uit het datawarehouse geweerd. Daarnaast gaat men uit van één versie van de waarheid. Er worden dus keuzes gemaakt m.b.t. de betrouwbaarheid van de data. Dit wordt een probleem wanneer het bedrijf of de processen binnen het bedrijf veranderen. Bij een database volgens Data Vault werkt men andersom. Men gaat uit van de bronnen. In principe wordt elk feit opgeslagen maar wel met een aantal extra parameters. Zo wordt altijd bijgehouden waar de betreffende data vandaan komt en wanneer deze is vastgelegd. Het is makkelijk om met filtering eerdere versies van de database in te zien waardoor het bruikbaar is voor Basel II en Sarbanes-Oxley. Ook leent het zich als en is het geschikt voor parallelle laadprocessen waardoor men deze flexibeler kan plannen. (nl)
- Data Vault – technika modelowania danych (w hurtowniach danych) zaprojektowana tak, aby zapewnić przechowywanie danych historycznych z wielorakich systemów operacyjnych (źródłowych). Data Vault oznacza również, obok aspektu modelowania, sposób patrzenia na dane historyczne, który zapewnia audytowalność, śledzenie danych, szybkość ładowania oraz odporność na zmiany biznesowe. Modelowanie to skupia się na kilku kwestiach:
* Podkreśla potrzebę śledzenia źródła pochodzenia wszystkich danych w hurtowni (można prześledzić skąd pochodzi każda dana w systemie).
* Nie wprowadza rozróżnienia na "dobre" i "złe" dane w sensie zgodności z regułami biznesowymi (ładowane są wszystkie dane), prowadząc do "jednej wersji faktów" (w przeciwieństwie do "jednej wersji prawdy" w ujęciu CIF Inmona). Reguła ta jest również wyrażona przez twórcę DV Dana Lindstedta jako "wszystkie dostępne dane z całego okresu".
* Metoda ta została zaprojektowania, aby być odporną na zmiany w środowisku biznesowym, z którego pochodzą przechowywane w modelu dane. Osiągnięte jest to poprzez jawne odseparowanie informacji strukturalnej od atrybutów opisowych.
* Została zaprojektowana, aby umożliwić w jak największym zakresie równoległe ładowanie danych, zwiększając tym samym skalowalność i możliwość implementacji dla bardzo dużych modeli. (pl)
|
| prov:wasDerivedFrom
| |
| page length (characters) of wiki page
| |
| foaf:isPrimaryTopicOf
| |
| is Link from a Wikipage to another Wikipage
of | |
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)
