Seminar MID Innovator – Data Vault 2.0 und Business Intelligence

Das Seminar entwickelt ein Data-Warehouse-Modell von der Quellanalyse bis zur auswertbaren Datenbereitstellung. Data-Vault-Strukturen, fachliche Regeln, Ladeprozesse, Lineage und multidimensionale Sichten werden in Innovator konsistent verknüpft und für die technische Umsetzung vorbereitet.

Inhaltsübersicht

• Lernziele und fachliche Einordnung
• Schrittweise Seminarinhalte
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele

• Data-Vault-2.0-Prinzipien und ihre Abgrenzung zu klassischen Data-Warehouse-Ansätzen sicher anwenden.
• Hubs, Links und Satelliten aus Geschäftsobjekten und Quellsystemen ableiten.
• Raw Vault und Business Vault mit Historisierung, Schlüsseln und Regeln modellieren.
• Lade- und Transformationsprozesse sowie Data Lineage nachvollziehbar spezifizieren.
• Data Marts, multidimensionale Modelle, Qualität und Implementierungsübergabe vorbereiten.

Schrittweise Seminarinhalte

1. BI-Zielbild und Data-Vault-Grundprinzipien

Schwerpunkt: Informationsbedarf, Quellsysteme, historische Nachvollziehbarkeit, Parallelisierung, Auditierbarkeit und Schichtenmodell.

1. Geschäftsfragen, Kennzahlen, benötigte Historie und Aktualitätsanforderungen erfassen.
2. Quellen, Datenvolumen, Ladefenster und Änderungsmuster inventarisieren.
3. Data-Vault-Schichten und Verantwortungsgrenzen für Raw Vault, Business Vault und Information Marts definieren.
4. Namens-, Schlüssel- und Historisierungsregeln als Modellierungsstandard festlegen.

Arbeitsergebnis: Freigegebenes Data-Warehouse- und Data-Vault-Zielbild.

2. Geschäftsschlüssel und Hubs

Schwerpunkt: Business Keys, Hub-Struktur, Record Source, Load Date, Hash Keys, Dubletten und Quellharmonisierung.

1. Geschäftsobjekte und stabile fachliche Schlüssel aus Quellen und Fachmodell identifizieren.
2. Hub-Kandidaten auf Eindeutigkeit, Stabilität und fachliche Bedeutung prüfen.
3. Hubs mit technischen Metadaten und standardisierten Benennungen modellieren.
4. Quellübergreifende Schlüsselkonflikte und Harmonisierungsmöglichkeiten dokumentieren.

Arbeitsergebnis: Konsistentes Hub-Modell mit geprüften Business Keys.

3. Beziehungen und Links

Schwerpunkt: Transaktionen, Beziehungen, n-äre Links, Link-Satelliten, Effektivität und abhängige Kinder.

1. Fachliche Beziehungen und Transaktionen zwischen Hubs ermitteln.
2. Link-Granularität, beteiligte Hubs und zeitliche Gültigkeit festlegen.
3. Links und erforderliche Effektivitäts- oder Transaktionssatelliten modellieren.
4. Mehrdeutige oder instabile Beziehungen mit Beispieldaten testen.

Arbeitsergebnis: Geprüftes Beziehungsmodell im Raw Vault.

4. Satelliten und Historisierung

Schwerpunkt: Deskriptive Attribute, Änderungsraten, Satellitenschnitt, Hash Diff, Multi-Active und Statusinformationen.

1. Attribute nach Quelle, Änderungsfrequenz, Schutzbedarf und fachlicher Kohäsion gruppieren.
2. Satelliten mit Parent, Ladezeit, Quelle und Änderungskennung modellieren.
3. Multi-Active-, Status- und Effektivitätsszenarien passend zum Datenverhalten auswählen.
4. Historisierungslogik mit Änderungsbeispielen und verspäteten Daten prüfen.

Arbeitsergebnis: Robustes Satelliten- und Historisierungsdesign.

5. Quellmapping und Raw-Vault-Ladeprozesse

Schwerpunkt: Staging, Mapping, Hashbildung, Deduplizierung, Ladeabhängigkeiten, Fehlerdaten und Parallelisierung.

1. Quellfelder den Zielschlüsseln, Links und Satellitenattributen zuordnen.
2. Standardisierte Ableitungs-, Bereinigungs- und Hashregeln dokumentieren.
3. Ladefolge und parallel ausführbare Schritte als BPMN- oder BI-Prozess modellieren.
4. Fehler-, Wiederholungs- und Reconciliation-Verfahren mit Kontrollsummen ergänzen.

Arbeitsergebnis: Ausführungsnahe Raw-Vault-Ladespezifikation.

6. Business Vault und fachliche Regeln

Schwerpunkt: Business Rules, berechnete Satelliten, PIT, Bridge, Same-as-Link, Harmonisierung und Datenprodukte.

1. Fachliche Regeln von rein technischen Ladeoperationen trennen.
2. Berechnete oder harmonisierte Attribute mit Quelle, Formel und Gültigkeit modellieren.
3. PIT- und Bridge-Strukturen anhand konkreter Abfrage- und Performanceziele entwerfen.
4. Abhängigkeiten, Aktualisierungsreihenfolge und Rechenfehler kontrollieren.

Arbeitsergebnis: Nachvollziehbares Business-Vault-Modell.

7. Multidimensionale Modelle und Data Marts

Schwerpunkt: Fakten, Dimensionen, Hierarchien, Kennzahlen, Slowly Changing Dimensions und Ableitung aus dem Vault.

1. Analysefragen in Fakten, Dimensionen, Granularität und Kennzahlen zerlegen.
2. Cube- oder Data-Mart-Modell mit Hierarchien und Ebenen anlegen.
3. Ableitung und Transformation aus Business Vault beziehungsweise Raw Vault verknüpfen.
4. Kennzahlenformeln und Aggregationsverhalten mit Beispieldaten validieren.

Arbeitsergebnis: Auswertbares Data-Mart- und Cube-Modell.

8. Data Lineage, Qualität und Governance

Schwerpunkt: Attributherkunft, Transformationen, Schutzklassen, Owner, Qualitätsregeln und Impact-Analyse.

1. Lineage von Kennzahl und Dimensionsattribut bis zur Quelle herstellen.
2. Owner, Schutzklasse und Qualitätsanforderung für kritische Daten ergänzen.
3. Änderung an Quelle oder Geschäftsregel als Impact-Szenario auswerten.
4. Governance- und Qualitätslücken über Prüfungen und Berichte sichtbar machen.

Arbeitsergebnis: Prüfbare Lineage und Governance für das Data Warehouse.

9. Implementierungsübergabe und Betriebsmodell

Schwerpunkt: DDL, moderne Datenplattformen, Generierung, Deployment, Tests, Dokumentation, Release und Monitoring.

1. Zielplattform, physische Namensregeln und technische Datentypen festlegen.
2. Modelle in physische Strukturen und implementierbare Artefakte überführen.
3. Testfälle für Schlüssel, Historisierung, Reconciliation und Performance definieren.
4. Release-, Dokumentations-, Monitoring- und Änderungsprozess für das Warehouse festlegen.

Arbeitsergebnis: Vollständiges Implementierungs- und Betriebsübergabepaket.

Praxisübungen und Laborszenarien

• Ableitung von Hubs, Links und Satelliten aus einem Quell- und Fachmodell.
• Modellierung eines historisierten Raw Vault mit mehreren Quellen.
• Spezifikation eines parallelen Ladeprozesses mit Fehlerbehandlung.
• Aufbau eines Business-Vault-Bausteins und eines Data Marts.
• Durchführung einer Lineage- und Impact-Analyse für eine Kennzahl.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Data Architects, Data-Warehouse-Architektur, BI-Entwicklung, Data Engineering, Data Governance und Datenbankentwicklung.

Voraussetzungen: Gute Grundlagen in relationaler Datenmodellierung, SQL und Data-Warehouse-Konzepten; Innovator-Grundkenntnisse sind hilfreich.

Didaktik und Arbeitsweise

Fachliche Einordnungen wechseln mit Demonstrationen, strukturierten Konfigurations- oder Modellierungsschritten, Praxisübungen und kontrollierten Fehlerfällen. Jede Übung verwendet definierte Ausgangswerte, Prüfpunkte und Dokumentationsanforderungen, damit die erarbeiteten Abläufe im eigenen Umfeld wiederholt werden können.