Ein agiles SAP Data Warehouse

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.

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.