Data Vault Ein Leben zwischen 3NF und Star

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Data Vault
Ein Leben zwischen 3NF und Star
Michael Klose, CGI Deutschland
Oracle DWH Community, 18.03.2014
© CGI Group Inc. 2013
Referent: Michael Klose
Manager BI Architektur & Strategie,
CGI Deutschland
Schwerpunkte
•  Konzeption komplexer BI & DWH
Architekturen
•  Implementierung von Prozessen &
Anwendungen im Bereich BI&DWH
•  Oracle DB, OWB, ODI, BIEE
•  Oracle DWH Certified Implementation
Specialist
•  Oracle BI Foundation 10 Certified
Implementation Specialist
•  Informatica Powercenter
2
Weltweit zuhause:
Das Unternehmen CGI
Erstklassige
Business- und
IT-Beratung
Service für über
Über 100
führende IP-basierte
Lösungen
10.000 Kunden
von weltweit über
400 Standorten
CGI
ist der weltweit
End-to-End
IT- und
GeschäftsprozessDienstleistungen
Fokussiertes
Branchen- und
Themen-
Know-how
71.000 Mitarbeiter;
85% besitzen
10 Mrd. $
Jahresumsatz
Firmenanteile*
37 Jahre
Kundennähe
erfolgreiche
Partnerschaft mit
unseren Kunden
in Kombination mit
unserem globalen
Delivery-Netzwerk
* Logica-Mitarbeiter ausgenommen
3
fünftgrößte
unabhängige
Anbieter von IT- &
GeschäftsprozessDienstleistungen
Business Intelligence: Unser deutsches Team
150
Mitarbeiter in -
1
2 Mitarbeiter
Verantwortung
Hamburg
Bremen
Berlin
Erfahrenes Managementteam
mit tiefem fachlichen Verständnis & langjähriger
Erfahrung in komplexen Projekten
50 Mitarbeiter
Düsseldorf
Immer die aktuellen Trends im Auge:
z.B. Big Data, Multi Device BI,
Social Media, In-Memory
Köln/Bonn
65 Mitarbeiter
10 Mitarbeiter
Frankfurt/M.
Darmstadt
Vertrauensvoller Partner für
u.a. für Dt. Telekom, Dt. Bahn, Vodafone, KION,
Mannheim
Zusammenarbeit
mit namhaften
Partnern:
10 Mitarbeiter
Stuttgart
MAN, 1&1, EZB, Gothaer & buch.de
10 Mitarbeiter
Umfassende BI Betreuung
München
4 Mitarbeiter
Audit & Review, Architektur, ETL, DWH,
Reporting, Planung & BICC Beratung
4
Inhalte
1
Data Vault - Definition & Positionierung
2
Data Vault - Grundlagen in der Modellierung
3
Data Vault - Modellierungsbeispiele
4
Schnellere Entwicklung mit Data Vault
5
5 Vorteile von Data Vault
5
Urheber von Data Vault - Dan Linstedt
“The Data Vault is a detail oriented,
historical tracking and uniquely linked
set of normalized tables that support
one or more functional areas of
business.”
“It is a hybrid approach encompassing the best of breed between
3rd normal form (3NF) and star schema. The design is flexible,
scalable, consistent and adaptable to the needs of the enterprise.
It is a data model that is architected specifically to meet the needs
of today’s Enterprise Data Warehouse.”
6
Data Warehouse – Die Herausforderung
Datenfluss
Transaktion
Data
Warehouse
Operatives BI
No. 7
Analyse
Modellierungsanforderungen und -methoden
Transaktion
Data Warehouse
Minimierung Datenvolumen & Redundanz
•  Eigenschaften nur einmal gespeichert
•  Gruppierung über eindeutige
Schlüssel
•  Kurze Schlüssel zur Speicherplatzund Datensatzlängenreduzierung
•  Datentrennung nach Aktualisierungsfrequenz
No. 8
Analyse
Modellierungsanforderungen und -methoden
Transaktion
Data Warehouse
Analyse
Reduzierung der Abfragekomplexität
Line
Station
•  Daten nach Business Anforderung
Zone
Journey
Ticket
Client
Ticket
Type
gruppiert
•  Identifizierung von Reporting
Kennzahlen und Dimensionen
•  Identifizierung der Granularitäts- und
Normalisierte
Modellierung(3NF)
Historisierungsanforderungen
•  Reduzierung von komplexen Joins
No. 9
Modellierungsanforderungen und -methoden
Transaktion
Analyse
“Single Source of Facts”
Line
•  Wartbarkeit für große Datenvolumen
•  Historisierte Speicherung aller
Station
Zone
Data Warehouse
Journey
Ticket
Client
Ticket
Type
Normalisierte
Modellierung(3NF)
Calendar
Daten; Nachvollziehbar und
Revisionssicher
•  Konsistent, Integriert und
Quellenunabhängig
Line
Route
Zone
Station
•  Balance zwischen Lade- und
Abfrageperformance
•  Erweiterbar und Agil für
Veränderungen
No. 10
Dimensionale Modellierung
Modellierungsanforderungen und -methoden
Transaktion
Data Warehouse
Analyse
Line
Normalisiert
Station
Zone
Journey
Ticket
Client
Ticket
Type
Normalisierte
Modellierung (3NF)
Hybrid
?
Dimensional
No. 11
Calendar
Line
Route
Zone
Station
Dimensionale Modellierung
Modellierungsanforderungen und -methoden
Transaktion
Data Warehouse
Analyse
Line
Calendar
Line
Station
Route
Zone
Journey
Ticket
Client
Ticket
Type
Normalisierte
Modellierung (3NF)
Zone
Data Vault Modellierung
No. 12
Station
Dimensionale Modellierung
Grundlagen: Data Vault Komponenten
Data Vault besteht primär aus drei Komponenten:
Hubs repräsentieren die Business Keys (Geschäftsobjekte)
Links stellen die Beziehungen zwischen den Hubs dar
Satellites enthalten alle Detailinformationen für Hubs und Links
Die Hubs und Links formen das Skelett des Modells, während die
Satelliten alle beschreibenden Details hinzufügen
No. 13
Grundlagen: Separierung der Typen
Detailinformationen
S
S
S
H
L
Business Key
S
H
S
H
L
S
L
S
Beziehung
S
H
Ergebnis: Komplette Separierung
der drei Typen Hub, Link, Sat
No. 14
Grundlagen: Was ist ein Hub?
Primary_Key
Business_Key
Eigenschaften eines Business Key:
•  Ein Business Key basiert auf identifizierbaren
Load_DTS
Geschäftsobjekten
Record_Source
•  Ein Business Key ist eindeutig
•  Ein Business Key ändert sich nicht und ist
normalerweise auf dem Quellsystem nicht veränderbar
Mindestanforderungen an einen HUB:
•  Primary Key: Künstlicher Schlüssel (DWH)
•  Business Key: Eindeutiger Schlüssel (Quelle)
•  Load_DTS: Ladezeitstempel (DWH)
•  Record_Source: Datenquelle (DWH)
No. 15
Grundlagen: Was ist ein Link?
Eigenschaften eines LINK:
•  Ein Link basiert auf identifizierbaren
Beziehungen zwischen Geschäftsobjekten,
z.B. Business Events oder Transaktionen
•  Ein Link sollte sich im Laufe der Zeit nicht
ändern. Er ist definiert über einen Fakt der
genau zu diesem Zeitpunkt passiert
Primary_Key
Foreign_Key_1
Foreign_Key_2
Load_DTS
Record_Source
Mindestanforderungen an einen Link:
•  Primary Key: Künstlicher Schlüssel (DWH)
•  Foreign Key 1: Fremdschlüssel auf Hub 1
•  Foreign Key 2: Fremdschlüssel auf Hub 2
•  Load_DTS: Ladezeitstempel (DWH)
•  Record_Source: Datenquelle (DWH)
No. 16
Grundlagen: Was ist ein Satellit?
Eigenschaften eines SAT:
•  Ein Satellit beinhaltet Attribute welche das
Geschäftsobjekt oder die Geschäftsbeziehung
näher beschreiben
•  Ein Satellit bezieht sich nur auf genau
EINEN Hub oder Link und besitzt nur
einen Foreign Key
Foreign_Key
Attribute 1...n
Load_DTS
Record_Source
Mindestanforderungen an einen Satelliten:
•  Foreign Key:
Fremdschlüssel auf Hub oder Link
•  Attribute 1….n: Attribute
•  Load_DTS: Ladezeitstempel (DWH)
•  Record_Source: Datenquelle (DWH)
No. 17
Modellierungsbeispiele
1
2
3
4
•  Der Weg zu Hub, Link, Sat –
Bestellung
•  Kunden mit Adressdaten – Varianten
•  Neue Attribute implementieren
•  Neue Geschäftsbeziehung
implementieren
18
Modellierungsbeispiele
1
Bestellung_01_S
Bestellung_Quelle
•  Der Weg zu Hub, Link, Sat –
Bestellung
Bestellung_H
BESTH_ID (FK)
DATUM
PREIS
LOAD_DTS
BESTH_ID (SK)
BESTELLUNG_ID
BESTELLUNG_ID
BESTELLUNG_STATUS
BESTELLDATUM
BESTELLUNG_PREIS
BESTPOSITION_ID
BESTPOSITION_STATUS
BESTPOSITION_MENGE
BESTPOSITION_STKPREIS
BESTPOSITION_GESPREIS
KUNDE_ID
Bestellung_L
BESTL_ID (SK)
BESTH_ID (FK)
BESTPOSH_ID (FK)
KUNDEH_ID (FK)
BestPosition_01_S
BESTPOSH_ID (FK)
MENGE
STUECKPREIS
GESAMTPREIS
LOAD_DTS
19
Bestellung_02_S
BESTH_ID (FK)
STATUS
LOAD_DTS
Kunde_H
KUNDEH_ID (SK)
KUNDE_ID
BestPosition_H
BestPosition_02_S
BESTPOSH_ID (SK)
BESTPOSITION_ID
BESTH_ID (FK)
STATUS
LOAD_DTS
Modellierungsbeispiele
2
Kunde_H
Kunde_H
KUNDEH_ID (SK)
KUNDE_ID
Kunde_Adresse_S
KUNDEH_ID (FK)
Wohnadr_Strasse
Wohnadr_PLZ
Wohnadr_Ort
Wohnadr_Land
Lieferadr_Strasse
Lieferadr_PLZ
Lieferadr_Ort
Lieferadr_Land
LOAD_DTS
•  Kunde mit Adressdaten –
Varianten
KUNDEH_ID (SK)
KUNDE_ID
Kunde_Adresse_S
Kunde_Lieferadresse_S
KUNDEH_ID (FK)
KUNDEH_ID (FK)
Wohnadr_Strasse
Wohnadr_PLZ
Wohnadr_Ort
Wohnadr_Land
LOAD_DTS
Lieferadr_Strasse
Lieferadr_PLZ
Lieferadr_Ort
Lieferadr_Land
LOAD_DTS
Variante 1:
Adressattribute in EINEM Satelliten
Variante 2:
Adressattribute nach Typ auf
ZWEI Satelliten verteilt
20
Modellierungsbeispiele
Kunde_H
KUNDEH_ID (SK)
KUNDE_ID
2
Kunde_Adresse_L
KUADRH_ID (SK)
KUNDEH_ID (FK)
KUNDEADRH_ID(FK)
•  Kunde mit Adressdaten –
Varianten
Kunde_Adresse_H
KUNDEADRH_ID (SK)
ADRESSE_ID
Kunde_Adresse_S
Variante 3:
Master-Satellit mit allen Adressen,
typisiert über zusätzliches Attribut
21
KUNDEH_ID (FK)
Adresse_Typ_Code
Strasse
PLZ
Ort
Land
LOAD_DTS
Modellierungsbeispiele
Kunde_H
KUNDEH_ID (SK)
KUNDE_ID
2
Kunde_Adresse_L
KUADRH_ID (SK)
KUNDEH_ID (FK)
KUNDEADRH_ID (FK)
ADRTYPH_ID (FK)
•  Kunde mit Adressdaten –
Varianten
Kunde_Adresse_H
KUNDEADRH_ID (SK)
ADRESSE_ID
Kunde_Adresse_S
Variante 4:
Master-Satellit mit allen
Adressen,
Adresstyp-Zuordnung
über Link
AdressTyp_H
ADRTYPH_ID(SK)
AdresseTypCode
AdressTyp_S
ADRTYPH_ID (FK)
AdresseTypBeschreibung
22
KUNDEH_ID (FK)
Strasse
PLZ
Ort
Land
LOAD_DTS
Modellierungsbeispiele
3
Bestellung_01_S
Bestellung_Quelle
BESTELLUNG_ID
BESTELLUNG_STATUS
BESTELLDATUM
BESTELLUNG_PREIS
BESTPOSITION_ID
BESTPOSITION_STATUS
BESTPOSITION_MENGE
BESTPOSITION_STKPREIS
BESTPOSITION_GESPREIS
KUNDE_ID
•  Neue Attribute
implementieren
Bestellung_H
BESTH_ID (FK)
DATUM
PREIS
LOAD_DTS
BESTH_ID (SK)
BESTELLUNG_ID
Bestellung_L
Bestellung_LS
BESTL_ID (SK)
BESTH_ID (FK)
BESTPOSH_ID (FK)
KUNDEH_ID (FK)
BESTL_ID (FK)
BEARBEITER
LOAD_DTS
Bestellung_02_S
BESTH_ID (FK)
STATUS
LOAD_DTS
Kunde_H
KUNDEH_ID (SK)
KUNDE_ID
BEARBEITER
BestPosition_01_S
BESTPOSH_ID (FK)
MENGE
STUECKPREIS
GESAMTPREIS
LOAD_DTS
23
BestPosition_H
BestPosition_02_S
BESTPOSH_ID (SK)
BESTPOSITION_ID
BESTH_ID (FK)
STATUS
LOAD_DTS
Modellierungsbeispiele
Kunde_H
KUNDEH_ID (SK)
KUNDE_ID
4
Kunde_Adresse_L
KUADRH_ID (SK)
KUNDEH_ID (FK)
KUNDEADRH_ID(FK)
•  Neue Geschäftsbeziehung
implementieren
Kunde_Adresse_H
KUNDEADRH_ID (SK)
ADRESSE_ID
Kunde_Adresse_S
Kunde_Gutschein_L
KUGUTH_ID (SK)
KUNDEH_ID (FK)
GUTSCHEINH_ID(FK)
Gutschein_H
GUTSCHEINH_ID (SK)
GUTSCHEIN_CODE
Gutschein_S
GUTSCHEINH_ID (FK)
Gutschein_Preis
LOAD_DTS
24
KUNDEH_ID (FK)
Adresse_Typ_Code
Strasse
PLZ
Ort
Land
LOAD_DTS
Schnellere Entwicklung mit Data Vault & dem
Oracle Data Integrator
Speziell angepasste CGI Knowledge Module für HUB, LINK, SAT
ü Reine INSERT-Strategie:
Automatische Delta Ermittlung
ü Compliance:
Automatisierte vollständige Historisierung
ü Einheitliche Entwicklung:
ü  Technische Attribute werden automatisch gemappt
ü  Entwickler muss nur Attribute mappen und keine Logik implementieren
25
Schnellere Entwicklung mit Data Vault &
Informatica Power Center
Mapping Generierung für Data Vault HUB, LINK, SAT
ü Mapping Templates basierend auf “Mapping Architect for Visio”
ü  Deltaerkennung
ü  Versionierung
ü  Insert Strategie
ü  Technische Attribute
ü XML Parameter Generator für Zuordnungen über Data Lineage
Metadaten
ü Generierung der Mappings
26
5 Vorteile von Data Vault (Fazit)
Bestehende Tabellenstruktur muss nicht
angepasst werden
à Hinzufügen neuer Satelliten Tabelle
1
Leicht Erweiterbarkeit /
Anpassbarbarkeit
Änderung von Objektbeziehungen erfordert keine
Tabellenstrukturänderung
à Neue Link Tabelle oder Zuordnung
2
Hohe Flexibilität
Neue Datensätze in Satelliten und Links,
Idealerweise reine Insert Strategie
à Implizites setzen Gültigkeitsdatum
3
Einfache Historisierung
Nachvollziehbarkeit von Änderungen und
Vorhalten der Origialdaten
à Business Data Vault
4
Compliance konform
Abhängigkeiten und Parallelisierung beim ETL
Prozess einfach abbildbar
à Ladereihenfolge: Hubs, Links, Satelliten
5
Einfache Parallelisierung,
Abhängigkeiten
27
Refere
nce tab
les
B
D
s
s
e
usin
lt
u
a
V
ata
Raw
Big
?
a
t
Da
28
Data
Vaul
t
Ich freue
mich auf Ihre
Kommentare &
Fragen!
Michael Klose
Section Manager
BI Architektur & Strategie
Mobile: +49 171 977 90 99
E-Mail: [email protected]
29
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