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13-14 Maggio, 2019

Residenza di Ripetta
Roma

Analytics for the Enterprise
Conference 2019


27-28 Giugno, 2019

Residenza di Ripetta
Roma

 

Data Vault Modeling Workshop - Technology Transfer

Data Vault Modeling Workshop

di Hans Hultgren

Dal 25 giugno 19 al 26 giugno 19
Costo: 1.300,00 Euro + IVA


Residenza di Ripetta
Via di Ripetta 231
00186 Roma (RM)

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Descrizione

Oggi il Data Warehouse ha bisogno di essere Agile. Mentre ci sono molte barriere per realizzare un programma di Agilità per il Data Warehouse uno degli aspetti è stato l’approccio al Data Modeling. Con le tecniche tradizionali il Data Warehouse diventa molto rigido e molto difficile da cambiare. Andare verso le tecniche di sviluppo Agile, basate su costruzioni incrementali è quasi impossibile. Perché? Perché in ultima analisi dobbiamo fare una grande quantità di re-engineering delle strutture dati.

Ecco il Data Vault. Negli ultimi 15 anni molte aziende in giro per il mondo hanno cominciato ad usare una nuova tecnica di modeling che migliora fortemente l’Agilità: l’approccio Data Vault Modeling. La premessa dietro il Data Vault è la Decomposizione Unificata - fondamentalmente questo significa separare le cose che cambiano dalle cose che non cambiano.

Come funziona: ad esempio, l’esistenza di una persona chiamata “Hans” è sempre vera, così le istanze di CBS (Core Business Concepts) sono piazzate nelle loro proprie strutture dati (per esempio Customer Hub). Inoltre la relazione che il cliente ha con un venditore è anche qualcosa che non è generalmente soggetta al cambiamento. Questa è una relazione fondativa e business-driven che noi catturiamo in strutture uniche di tabella (Links).

Dal momento in cui non ci sono relazioni embedded possono essere aggiunte senza nessun impatto di re-engineering. Infine il modo di descrivere i nostri CBSs può variare nel tempo, variare dalla sorgente, variare dal tipo di dati e anche dalla velocità di cambiamento. Noi usiamo un insieme di tabelle separate per catturare questo contesto (Satellites). E poiché i nuovi attributi introdotti nelle ultime iterazioni possono essere inclusi nei nuovi Satellites, il Data Warehouse può accettare nuovi attributi senza il re-engineering.

Ci sono oggi nelle aziende più di 1500 modelli di Data Vault e la tecnica sta crescendo molto rapidamente.

Il Pattern di Data Vault Modeling può anche essere applicato ai Big Data, Cloud, Virtuale e Streaming in quanto il contesto è separato dal modo in cui CBSs e relazioni sono memorizzati, ragione per cui il contesto può prendere qualsiasi forma.

Cosa Imparerete

  • I pilastri fondamentali del Data Vault
  • A tradurre i requisiti in modelli di Data Vault attraverso esercizi svolti in piccoli gruppi
  • Come modellare un Data Warehouse usando il Data Vault
  • A distinguere fra patterns di modeling incapsulati (3NF e Dimensional) e patterns di Data Vault
  • A identificare scenari di modeling che vengono indirizzati meglio dal Data Vault
  • A esaminare e criticare modelli di Data Vault in funzione della compliance e dell’ottimizzazione della performance


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