Когда я впервые услышал о Data Vault, меня заинтересовало, как эта методология смогла объединить лучшие аспекты традиционных подходов к построению хранилищ данных, таких как модели Инмона и Кимбала. Чтобы понять её суть, давайте начнём с краткого исторического контекста.

Идея Data Vault была предложена Дэном Линстедом в конце 1990-х годов. В то время компании сталкивались с растущей сложностью и объёмами данных, что делало традиционные архитектуры хранилищ данных менее гибкими. Классические модели, как звёздная схема Кимбала, были оптимизированы для аналитики, но часто страдали от сложности внесения изменений. Подход Инмона, ориентированный на нормализацию, обеспечивал масштабируемость, но был трудоёмким в разработке и адаптации. Data Vault появился как компромисс, который решает эти проблемы.

Основная идея Data Vault заключается в создании гибкой, масштабируемой и устойчивой к изменениям модели данных, которая легко адаптируется под изменения в бизнесе. В основе методологии лежат три типа таблиц:

• Хабы (Hubs), которые хранят бизнес-ключи, уникальные идентификаторы, такие как идентификаторы клиентов или продуктов.
• Линки (Links), которые фиксируют связи между ключами.
• Сателлиты (Satellites), где сохраняются атрибуты и их изменения.

Эта структура позволяет чётко разделять данные по их предназначению, а также обеспечивает возможность точного отслеживания истории данных.

Что делает Data Vault особенно привлекательным? Это подход, который ориентирован на гибкость и долговечность. Например, в традиционных хранилищах любые изменения в бизнес-логике часто приводят к перестройке всей модели. В Data Vault изменения обрабатываются точечно, добавляя новые сателлиты или линки без изменения основной структуры.

Ещё одно важное преимущество — это аудит и проверяемость. Каждая запись в Data Vault сопровождается временной меткой и техническими метаданными, что позволяет не только анализировать данные, но и понимать, откуда они пришли и как изменялись.

Когда стоит выбрать Data Vault? Если ваш бизнес сталкивается с быстрыми изменениями, большими объёмами данных и строгими требованиями к прозрачности и аудиту, то это один из лучших вариантов. Data Vault особенно эффективен для построения корпоративных хранилищ данных (Enterprise Data Warehouse), которые должны быть устойчивыми к изменениям.

В следующих разделах мы погрузимся в детали, чтобы вы могли не только понять, как работает Data Vault, но и научиться применять его на практике.