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Ein agiles SAP Data Warehouse

SAP HANA Native kann auch agil

In unserem Blog Beitrag SAP HANA Native Modelling – Zurück auf Anfang? behandeln wir das Thema, ein Native Data Warehouse auf Basis von SAP HANA als Alternative zum SAP BW/4HANA aufzubauen. Hat man sich dafür entschieden oder steht kurz davor, stellt sich unmittelbar die Frage „Wie“. Mit dem „Wie“ ist erstmal kein Tool oder eine Entwicklungsumgebung gemeint, sondern die Art und Weise der Datenmodellierung. Hat sich bisher beim Einsatz vom SAP BW das BW System selbst um alles gekümmert und fleißig Star-Schemas oder besser, die erweiterte Form des Snowflake-Schemas angelegt, ist man bei der Nativen Modellierung frei von allen Zwängen.

Aber welche Datenmodellierung wendet man am besten an? Vielleicht gibt es Know-how bei Mitarbeitenden aus früheren Data Warehouse-Projekten, z. B. mit Data Warehouse-Ansätzen von Kimball oder Inmon.  Lang ist es her! Vielleicht war der Ansatz der SAP doch gar nicht so schlecht und man baut es jetzt Native nach. Ist das alles noch zeitgemäß und gibt es vielleicht mal was Neues, wo doch sonst alles so agil ist?

Und ja, der agile Ansatz, der sich überall durchgesetzt hat, fand auch Einzug in die Datenbankmodellierung. Denn wie in allen anderen Bereichen auch, waren die Planungs- und Umsetzungsprozesse immer sehr zeitaufwendig. Besonders in IT-Projekten wurde man nicht selten vor der Fertigstellung bereits von neuen Releases oder Systemumstellungen überholt.

Data Vault macht mein DWH agil

Das neue Schlagwort heißt Data Vault. Na ja, ganz so neu ist es eigentlich nicht, da es in den 90er Jahren entwickelt wurde. Data Vault ist eine Methode zur Datenmodellierung und Datenbankgestaltung, die vor allem die agile Entwicklung mit häufigen Strukturänderungen bzw. Erweiterungen unterstützt. Man hat also schon sehr viel früher gemerkt, dass die damals vorherrschenden Methoden einige Nachteile mit sich brachten. Im Zeitalter der Agilität kommt Data Vault wieder ins Spiel. Was also unterscheidet Data Vault so grundlegend?

Im Data Vault werden Daten in drei Hauptkomponenten organisiert:

  1. Hubs: Hubs repräsentieren Geschäftseinheiten oder Schlüsselkonzepte und dienen als zentraler Speicherort für eindeutige Identifikatoren (Business Keys). Jeder Hub entspricht einem bestimmten Geschäftsobjekt wie einem Kunden oder einem Produkt.
  2. Links: Links erfassen die Beziehungen zwischen Hubs und stellen die Verbindungen oder Interaktionen zwischen Geschäftseinheiten dar. Links enthalten Fremdschlüssel, die auf die Primärschlüssel der zugehörigen Hubs verweisen.
  3. Satelliten: Satelliten enthalten beschreibende Attribute zu Hubs und Links. Sie bieten zusätzlichen Kontext und Informationen zu den Geschäftseinheiten. Satelliten sind über Fremdschlüssel mit Hubs und Links verknüpft.

Die Data-Vault-Architektur bietet mehrere Vorteile, darunter:

  • Skalierbarkeit: Die Struktur ermöglicht eine einfache Erweiterung und Integration neuer Datenquellen ohne umfangreiche Neugestaltung. Neue Hubs, Links und Satelliten können bei Bedarf hinzugefügt werden.
  • Flexibilität: Data Vault passt sich an Änderungen in den Geschäftsanforderungen an und ermöglicht eine historische Verfolgung von Änderungen im Laufe der Zeit. Es unterstützt Prüfung, Compliance und Datenherkunft.
  • Datenqualität und Konsistenz: Durch die Verwendung von Hubs und eindeutigen Geschäftsschlüsseln gewährleistet Data Vault Datenintegrität und Konsistenz im gesamten Datenmodell. Satelliten speichern historische Informationen, sodass Änderungen leicht nachverfolgt und analysiert werden können.
  • Leistung: Das Design des Data Vaults ermöglicht parallele Verarbeitung, was die Abfrageleistung in Data Warehouse-Umgebungen mit großen Datenmengen verbessern kann.

Fazit

Keine Nachteile? Es gibt wohl immer auch Nachteile. Die höhere Flexibilität steigert ja auch die Anzahl an Tabellen und Joins und damit die Komplexität, was sich dann auch auf die Performance auswirken kann.

Es ist wichtig zu beachten, dass ein Data Vault ein konzeptionelles Framework oder ein Designmuster ist und mit verschiedenen Datenbanktechnologien oder Data Warehouse-Tools implementiert werden kann. Die spezifischen Implementierungsdetails können je nach gewählter Technologie und den Anforderungen der Organisation variieren.

Wenn Sie spezifische Fragen zum Data Vault haben oder weitere Erläuterungen benötigen, stehe ich Ihnen gerne zur Verfügung!

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