Учебный курс по DataVault

Целевая аудитория

  • Data Engineers, аналитики данных и BI-разработчики, желающие освоить методологию Data Vault для построения корпоративного хранилища данных (DWH).
  • Уровень: начинающий и средний.

Цель курса

  • Изучить основы методологии Data Vault.
  • Понять, как строить гибкие, масштабируемые и легко поддерживаемые хранилища данных.
  • Освоить инструменты и подходы, применяемые для реализации Data Vault на практике.

Модуль 1. Введение в Data Vault

1.1. История и принципы Data Vault

  • Эволюция хранилищ данных: от Inmon и Kimball к Data Vault.
  • Основные принципы: гибкость, масштабируемость, аудит и историчность.
  • Когда и почему выбирать Data Vault.

1.2. Архитектура Data Vault

  • Логическая и физическая модель Data Vault.
  • Сравнение с традиционными подходами (звёздная и снежинка).
  • Роли компонентов: хабы, линк-и, сателлиты

.
 

Модуль 2. Основы моделирования Data Vault

2.1. Хабы (Hubs)

  • Определение, структура и назначение.
  • Как выбрать бизнес-ключи.

2.2. Линки (Links)

  • Моделирование связей между хабами.
  • Множественные и иерархические связи.

2.3. Сателлиты (Satellites)

  • Хранение атрибутов и изменений.
  • Управление историчностью данных.

2.4. Бест практики моделирования

  • Работа с изменяющимися ключами.
  • Оптимизация производительности.
 

Модуль 3. Реализация Data Vault на практике

3.1. Инструменты и технологии

  • Выбор СУБД: SQL Server, Snowflake, PostgreSQL и другие.
  • Инструменты ETL/ELT: SSIS, Azure Data Factory, Apache Airflow.
  • Автоматизация Data Vault: готовые фреймворки (например, dbt Vault).

3.2. Процесс загрузки данных (ETL ELT)

  • Этапы загрузки: Staging, Raw Vault, Business Vault.
  • Загрузка хабов, линков и сателлитов.

3.3. Управление качеством данных

  • Механизмы валидации и проверки данных.
  • Управление ошибками и аномалиями.

Модуль 4. Data Vault в аналитике

4.1. Построение Business Vault

  • Использование агрегатов и представлений.
  • Интеграция бизнес-правил.

4.2. Генерация Data Marts

  • Модели Data Marts: звёздная и снежинка.
  • Автоматизация создания аналитических витрин.

4.3. Визуализация данных

  • Интеграция с BI-инструментами (Power BI, Tableau, Qlik).
  • Примеры дашбордов на основе Data Vault.

Модуль 5. Администрирование и оптимизация Data Vault

5.1. Производительность

  • Оптимизация запросов и структуры таблиц.
  • Индексация, партиционирование и компрессия данных.

5.2. Управление метаданными

  • Использование метаданных для автоматизации процессов.
  • Инструменты управления метаданными.

5.3. Архивирование и удаление данных

  • Стратегии управления "устаревшими" данными.
  • Соответствие требованиям политики персональных данных и других стандартов.
 

Модуль 6. Практическая часть (Workshop)

6.1. Проектирование модели Data Vault

  • Работа с реальным кейсом.
  • Создание хабов, линков и сателлитов.

6.2. Разработка ETL ELT-процесса

  • Реализация на выбранной платформе.

6.3. Построение аналитической витрины

  • Пример создания Data Mart и визуализации данных.
 

Заключение

  • Повторение ключевых моментов курса.
  • Советы по дальнейшему изучению и практике.
  • Подведение итогов и ответы на вопросы.

Формат курса

  • Продолжительность: 5 дней (по 4 часа) или 10 занятий по 2 часа.
  • Материалы: презентации, практические задания, примеры кода.
  • Формат: онлайн/офлайн с доступом к лабораторной среде.

Дополнительно

  • Чек-лист по внедрению Data Vault в компании.
  • Рекомендации по книгам, статьям и конференциям.