Modele de caveau

Un investissement dans une conception bien considérée peut payer des dividendes massifs. David Hay a des classifications pour différents types de modèles conceptuels. Il parle de modèles sémantiques divergents, où différentes parties de l`entreprise voient les choses différemment, mais il se réfère également à un modèle convergent «essentiel» qui cherche à représenter une vue unifiée sur toutes les parties. C`est cette unique vue d`entreprise unifiée qui doit façonner la conception de Data Vault d`entreprise. Les avantages commerciaux suivants sont disponibles à la suite de la création d`un coffre de données au sein d`une organisation: l`entreprise peut admirer ces personnes pour des progrès visibles aujourd`hui en obtenant des données dans le coffre de données, mais peut être amèrement déçu quand ils essaient d`obtenir analytique intégrée à l`échelle de l`entreprise à partir du coffre de données. Voici un exemple simple de ce que le modèle de Data Vault 2,0 ressemble à: (pour être honnête, afin de vraiment, vraiment faire ce droit, vous devriez commencer par la construction d`un modèle conceptuel basé sur les processus d`affaires en utilisant la terminologie de l`entreprise. Si vous faites cela, le modèle de coffre de données sera le plus évident pour vous et il ne sera pas basé sur n`importe quel système source existant). Peut-être que l`un des systèmes peut utiliser des identificateurs entiers (123), et l`autre inclut des caractères alphabétiques (ABC) pour le même employé du monde réel. Si l`attribut nombre d`employés est une chaîne de texte et que l`entier est converti en texte, les deux systèmes peuvent toujours charger des données sur un concentrateur commun, mais en tant qu`instances distinctes. Nous espérons que l`un des systèmes source informera le coffre de données que 123 et ABC représentent le même employé, et les deux instances peuvent être associées à l`aide d`un «même lien».

Le point principal ici est que Data Vault (DV) a été développé spécifiquement pour répondre aux problèmes d`agilité, de flexibilité et d`évolutivité rencontrés dans les autres approches de modélisation de données de flux principal utilisées dans l`espace d`entreposage de données. Il a été construit pour être un référentiel granulaire, non volatile, auditable et historique des données d`entreprise. Un nom alternatif (et rarement utilisé) pour la méthode est «architecture de modélisation d`intégration fondamentale commune». [12] il me semble qu`une vision ascendante du monde peut être trouvée au cœur de ces déclarations, où les systèmes sources sont en quelque sorte considérés comme représentant une réalité pure et incontestable.

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