دیتا والت چیست و چگونه کار می‌کند؟

زمان مطالعه: 10 دقیقه

مدل دیتا والت (Data Vault) یکی از رویکردهای پیشرفته در مدل‌سازی پایگاه داده است که به‌طور ویژه برای ذخیره‌سازی داده‌های کلان از منابع عملیاتی متنوع طراحی شده است. این مدل علاوه‌بر نگهداری داده‌ها، امکان حسابرسی، ردیابی تغییرات و ثبت تاریخچه بارگذاری داده‌ها را فراهم می‌کند. به بیان ساده‌تر، هر سطر داده در دیتا والت باید شامل اطلاعات مربوط به منبع اصلی و جزئیات فرایند بارگذاری باشد.

در این مطلب ابتدا توضیح می‌دهیم که دیتا والت چیست، سپس به معرفی تاریخچه و فلسفه ایجاد آن می‌پردازیم و در ادامه مزایا و کاربردهای این مدل در محیط‌های داده‌محور مدرن را بررسی خواهیم کرد.

دیتا والت (Data Vault) چیست؟

Dan Linstedt، خالق دیتا والت، آن را به این صورت تعریف می‌کند:

«دیتا والت مجموعه‌‏ای است از جداول نرمال‌سازی شده که به یک دیگر لینک شد‌ه‌اند و قابلیت ردیابی تاریخچه تمام جزییات داده‌ها را در یک یا چند بخش کاربردی کسب و کار فراهم می‌کنند.

دیتا والت یک رویکرد ترکیبی است که بهترین ویژگی‏های الگوهای 3NF و استار را در خود دارد. این طراحی، انعطاف‌پذیر، مقیاس‌پذیر و سازگار با نیازهای سازمان است. همچنین مدلی است که به‌طور خاص برای پاسخگویی به نیازهای انبار داده‌‏های سازمانی امروزی طراحی شده است.»

Data Vault 2.0 نسخه به‌روزشده‌ای از متدولوژی کلاسیک است که شامل Hash Keys برای بهینه‌سازی عملکرد، الگوهای پردازش Big Data، فریم‌ورک‌های اتوماسیون و پشتیبانی از NoSQL و یادگیری ماشین است. دیتا والت ۲٫۰ مجموعه‌ای است که بهترین روش‌های پیاده‌سازی، معماری و مدل‌سازی را توصیف می‌کند. در دیتا والت ۲٫۰ تمرکز روی مواردی مانند کلان داده یا همان Big Data و NoSQL و همچنین بهبود پرفورمنس لود است؛ این در حالیست که در دیتا والت ۱٫۰ تمرکز روی مدل‌سازی و تعریف آن بود.

افزون بر آن، بعضی منابع به شکل رسمی از نسخه‌های جزئی‌تر مانند Data Vault 2.0.1 پرده برداشته‌اند که ویژگی‌هایی مانند معماری هیبرید با دریاچه داده (Data Lake)، حذف فیزیکی Load End Date با محاسبات مجازی (virtual window functions)، استفاده از Snapshot Timestamp در ماهواره‌های Business Vault و قابلیت تاریخ‌گذاری زمانی پیشرفته (multi-temporal) را معرفی کرده‌اند.

فلسفه دیتا والت و تفاوت Data Vault با انبار داده سنتی (Data Warehouse)

فلسفه اصلی دیتا والت بر این ایده استوار است که منابع داده پویا و متغیرند؛ بنابراین مدل انبار داده باید به‌جای تعقیب «یک نسخه از حقیقتِ پاک‌سازی‌شده»، ابتدا تمام واقعیت‌های خام را قابل ردیابی، نسخه‌پذیر و مقیاس‌پذیر ذخیره کند و سپس—در صورت نیاز کسب‌وکار—نمایش‌های تمیز و تجمیعی را مشتق بگیرد. به‌همین دلیل دیتا والت سه جزء بنیادین را از هم تفکیک می‌کند:

• Hub (کلیدهای کسب‌وکار): شناسنامه‌های پایدار دامنه (Business Keys).
• Link (روابط): اتصال و کاردینالیتی بین کلیدها.
• Satellite (متاداده/توصیفات زمان‌مند): صفات، تاریخچهٔ تغییرات و ردیابی بارگذاری (Load Date/End، Record Source، Hash Diff).

این تفکیک موجب پذیرش تغییر، لود موازی (Parallel Loading)، حسابرسی کامل و توسعه تدریجی می‌شود؛ بدین معنا که اضافه‌کردن منبع جدید یا تغییر اسکیمای منبع موجود، نیازمند بازطراحی پرهزینه کل مدل نیست.

روش‌های پیشین مدل‌سازی انبار داده

پیش از ظهور مدل دیتا والت، دو رویکرد اصلی برای مدل‌سازی انبار داده وجود داشت:

• روش کیمبال (Ralph Kimball): مبتنی بر ابعاد سازگار (Conformed Dimensions) و باس داده‌های سازمانی (Enterprise Data Bus). این رویکرد روی تحلیل سریع داده‌ها تمرکز داشت.
• روش اینمن (Bill Inmon): مبتنی بر طراحی نرمال و مناسب برای ساخت یک انبار داده سازمانی یکپارچه.

با وجود کاربردهای مهم، هر دو روش در مواجهه با تغییر منابع داده مشکلاتی داشتند.

محدودیت‌های مدل‌های سنتی

• در روش کیمبال، نیاز به Data Cleansing (پاک‌سازی داده) وجود دارد. این موضوع باعث می‌شود برخی داده‌های عملیاتی از بین بروند که برای بسیاری از سازمان‌ها نامطلوب است.
• در روش اینمن، طراحی پیچیده‌تر و انعطاف‌پذیری کمتر در برابر تغییرات منابع داده مشاهده می‌شود.

راه‌حل دیتا والت

مدل Data Vault برای رفع این محدودیت‌ها طراحی شد. برخی از ویژگی‌های کلیدی آن:

• انتقال مرحله پاک‌سازی داده‌ها به بیرون از بخش ذخیره تاریخچه تا داده‌های خام و بدون حذف نگه داشته شوند.
• جداسازی داده‌های ساختاری از داده‌های توصیفی که انعطاف‌پذیری بالاتری در برابر تغییرات منابع داده ایجاد می‌کند.
• عدم حذف داده‌های ناسازگار با قواعد کسب‌وکار؛ دیتا والت همه داده‌ها (چه خوب و چه بد) را ذخیره می‌کند.
• امکان لود همزمان (Parallel Loading) به‌دلیل طراحی ماژولار ساختار.

ویژگی	Data Vault	انبار داده سنتی
تمرکز اصلی	نگهداری داده‌های خام و تاریخچه کامل	داده‌های تمیز و نسخه جاری برای تحلیل
انعطاف‌پذیری در برابر تغییرات منابع	بالا، منابع جدید بدون بازطراحی اضافه می‌شوند	پایین، تغییرات نیازمند بازطراحی مدل است
مدیریت تاریخچه	تمام تغییرات ثبت و قابل ردیابی	محدود یا فقط نسخه جاری ذخیره می‌شود
پیچیدگی طراحی و نگهداری	بالا، نیازمند مهارت فنی	متوسط، طراحی و نگهداری ساده‌تر
کاربرد اصلی	منابع متعدد، تغییرات پرتکرار، نیاز به حسابرسی	تحلیل سریع و گزارش‌گیری ساده

کاربردهای دیتا والت

مدل دیتا والت به دلیل ساختار منعطف و ماژولار خود، در موقعیت‌هایی که داده‌ها از منابع متعدد می‌آیند، تغییرات اسکیمایی پرتکرار دارند یا نیاز به نگهداری کامل تاریخچه و قابلیت حسابرسی وجود دارد، کاربرد فراوان دارد. این مدل به سازمان‌ها کمک می‌کند تا داده‌ها را به صورت امن، قابل ردیابی و مقیاس‌پذیر ذخیره کنند و سپس برای تحلیل و گزارش‌دهی، نماهای مناسب تولید نمایند.

۱. انبار داده سازمانی بزرگ

وقتی با منابع متعدد، ساختارهای ناهمگون و تغییرات پرتکرار اسکیمای منابع روبه‌رو هستید، دیتا والت با جداسازی Hub/Link/Satellite و لود موازی، امکان یکپارچه‌سازی تدریجی و مقیاس‌پذیر را فراهم می‌کند. تاریخچه کامل و قابلیت حسابرسی هم برای گزارش‌دهی و انطباق (Compliance) حفظ می‌شود.

۲. محیط‌های مالی/بانکی

مقررات سخت‌گیرانه، نیاز به ردیابی کامل تراکنش‌ها و بازپخش تغییرات (Audit/Replay) در بانک‌ها و فین‌تک‌ها حیاتی است. Data Vault با نگهداری نسخه خام و تاریخچه‌مند داده، هم الزامات رگولاتوری را پوشش می‌دهد و هم امکان ساخت مارت‌های تحلیلی تمیز برای ریسک، ضدتقلب و گزارش‌های نظارتی را می‌دهد.

۳. داده‌های ترکیبی از چند منبع

در سناریوهایی که باید داده‌ها از سیستم‌های عملیاتی متفاوت (داخلی/خارجی، ساخت‌یافته/نیمه‌ساخت‌یافته) تجمیع شوند، جداسازی کلیدهای کسب‌وکار از توصیفات در دیتا والت، شوک تغییرات منبع را کاهش می‌دهد. ابتدا همه واقعیت‌ها ذخیره می‌شوند و سپس نماهای تحلیلی سازگار برای مصرف‌کنندگان ساخته می‌شود.

مکانیزم کار دیتا والت در ذخیره و مدیریت داده‌ها

طبق گفته دن لینستد (Dan Linstedt) مدل داده دیتا والت، از سیستم عصبی (نورون‌ها، دندریت‌ها و سیناپس‌ها) الهام گرفته است. هاب و هاب ستلایت‌ها مانند نورون‌ها، لینک‌ها مانند دندریت‌ها (بردارهای اطلاعات) و لینک‌های دیگر مانند سیناپس‌ها (بردارهایی در جهت مخالف)، عمل می‌کنند. با استفاده از مجموعه‌ای از الگوریتم‌های دیتا ماینینگ (Data Mining)، لینک‌ها می‌توانند بر اساس اعتبار و استحکام طبقه‌بندی شوند.
مدل دیتا والت، یک جهان‌بینی سازمانی ایجاد می‌کند. به این معنی که اصطلاحات را در دامنه سازمانی (هاب‌ها)، روابط میان آن‌ها (لینک‌ها) تعریف می‌کند و در صورت لزوم، ویژگی‌های توصیفی (ستلایت) به آن‌ها اضافه می‌کند.

همچنین می‌توانیم دیتا والت را مانند یک گراف ببینیم. مدل دیتا والت، توسط هاب‌ها و ارتباط‌ها در دنیای پایگاه داده‌ پیوندی، در واقع یک مدل گراف می‌سازد.
دیتا والت تلاش می‌کند مشکل تغییرات شرایط را که از بزرگترین مشکلات در ساخت انبارهای داده است، با تعریف کلیدهای کسب وکار (Business Keys) جداگانه و ارتباط بین آن کلیدها حل کند. کلیدهای کسب و کار اغلب تغییر نمی‌کنند؛ چرا که هر کدام شناسه یک مفهوم کسب و کار هستند.
کلیدهای کسب وکار و ارتباطات آن‌ها ویژگی‌های ساختاری هستند که اسکلت این مدل داده را تشکیل می‌دهند.

یکی از اصول اساسی دیتا والت این است که کلیدهای کسب و کار تغییر نمی‌کنند، مگر این که کسب و‌ کار تغییر کند. به این ترتیب آن‌ها پایدارترین عناصر هستند که ساختار یک پایگاه داده تاریخی را می‌سازند.

اگر این کلیدها را مانند ستون فقرات یک انبار داده استفاده کنید، می‌توانید سایر داده‌ها را در اطراف آن نظم دهید. به این ترتیب، انتخاب کلیدهای صحیح کسب و‌ کار، اهمیت بسیاری در پایداری مدل شما خواهد داشت. کلیدها در جدول‌هایی با ساختارهای ساده طبقه‌بندی شده‌اند. این جدول‌ها هاب (Hub) نام دارند.

اجزای اصلی دیتا والت

مدل دیتا والت برای اینکه بتواند داده‌ها را به‌صورت انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر ذخیره کند، از اجزای اصلی مشخصی تشکیل شده است. هرکدام از این اجزا نقش خاصی در ساختار کلی دارند و در کنار هم امکان نگهداری تاریخچه کامل داده‌ها و مدیریت تغییرات را فراهم می‌کنند. این اجزا عبارتند از:

۱- هاب Hub

هاب‌ها، لیستی از کلیدهای کسب و کار (Business Keys) هستند که کمتر مورد تغییر قرار می‌گیرند. آن‌ها همچنین حاوی کلید جایگزین (Surrogate Key) و فیلدهایی هستند که منشاء کلیدهای کسب و کار را توصیف می‌کنند. ویژگی‌های توصیفی برای اطلاعات موجود در هاب، در ساختارهایی به نام جدول ستلایت ذخیره می‌شوند که در بخش‌های بعدی به بررسی آن‌ها خواهیم پرداخت.
هر هاب، حداقل شامل فیلدهای زیر است:

• یک کلید جایگزین (surrogate key) که برای متصل کردن ساختارهای دیگر به این جدول استفاده می‌شود.
• یک کلید کسب‌وکار (Business key) که ممکن است شامل فیلدهای چندگانه شود.
• یک منبع رکورد که مشخص می‌کند کدام سیستم برای اولین بار هر کلید کسب‌وکار را بارگذاری کرده است.
• فیلدهایی با اطلاعات به‌روزرسانی (کاربر/ زمان) و تاریخ استخراج که داشتن آن اختیاری است. 

توجه داشته باشید که هاب نمی‌‌تواند چند کلید کسب‌وکار (Business key) را شامل شود و معمولا باید حداقل یک ستلایت داشته باشد.

۲- لینک (Link)

رابطه‌های انجمنی یا تعاملات بین کلیدهای کسب‌وکار (که برای مثال هاب‌های مشتری و محصول را در معامله خرید به هم مرتبط می‌کنند)، با استفاده از جدول‌های لینک مدل‌سازی می‌شوند. این جدول‌ها در اصل جدول‌هایی برای پیاده‌سازی روابط چندبه‌چند هستند، به اضافه تعدادی فراداده (Metadata) برای مشخص کردن زمان لود و منبع داده‌ها.
در مواقع خاص (زمان تغییر در درشت‌دانگی داده‌ها)، لینک‌ها می‌توانند یک لینک را به لینک دیگر ارتباط دهند.

برای مثال اگر یک لینک بین مشتری و آدرس دارید، می‌توانید یک ارتباط بین آن لینک و لینک بین هاب‌های محصول و شرکت حمل و نقل اضافه کنید. عنوان لینک جدید می‌تواند «تحویل» باشد.

در حالت کلی باید تا حد امکان از  ارجاع دادن یک لینک به لینک دیگر اجتناب کرد؛ زیرا وابستگی‌هایی را ایجاد می‌کند که باعث سخت‌تر شدن بارگذاری موازی می‌شود.

لینک‌ها گاهی اوقات هاب‌ها را به اطلاعاتی متصل می‌کنند که به خودی خود برای ساخت یک هاب کافی نیست. این اتفاق زمانی رخ می‌دهد که یکی از کلیدهای کسب‌وکار مرتبط با لینک، یک کلید واقعی نیست.

به‌عنوان مثال، یک فرم سفارش با شماره سفارش را به‌عنوان کلید در نظر بگیرید و ردیف‌های سفارش که با یک عدد نیمه تصادفی کلید می‌شوند تا آ‌ن‌ها را منحصربه‌فرد کنند. کلید دومی یک کلید کسب‌وکار واقعی نیست؛ پس هاب هم نیست.

با این حال، ما باید از آن استفاده کنیم تا جزئیات دقیق برای لینک تضمین شود. در این مورد، از هاب با کلید جایگزین (Surrogate Key) استفاده نمی‌کنیم، اما کلید کسب‌وکار «شماره منحصربه‌فرد» را به لینک اضافه می‌کنیم. دن لینستد (Dan Linstedt)، خالق دیتا والت، این لینک را یک لینک Peg-legged نامیده است.

۳- ستلایت (Satellite)

هاب‌ها و لینک‌ها ساختار مدل را در هوش تجاری تشکیل می‌دهند، اما دارای ویژگی‌های زمانی نیستند و هیچ ویژگی توصیفی ندارند. این ویژگی‌ها در جدول‌های جداگانه‌ای به نام ستلایت ذخیره می‌شوند.

این جدول‌ها شامل فراداده‌هایی (Metadata) هستند که آن‌ها را به هاب یا لینک مربوط به خود متصل می‌کنند. همچنین منشاء ارتباط و ویژگی‌ها را توصیف می‌کنند و نیز شامل فیلدهای اطلاعاتی هستند که تاریخ شروع و پایان را برای هر ویژگی مشخص می‌کنند. ستلایت‌ها در واقع مشخص‌کننده زمینه فرایند‌های کسب وکار هستند که توسط هاب‌ها و لینک‌ها مدل شده‌اند.

معمولا ویژگی‌ها (Attributes) به‌وسیله سیستم منبع در ستلایت‌ها گروه‌بندی می‌شوند. با این حال، ویژگی‌های توصیفی مانند اندازه، هزینه، سرعت، میزان یا رنگ می‌توانند با آهنگ‌های مختلفی تغییر کنند؛ بنابراین شما می‌توانید این ویژگی‌ها را در ستلایت‌های مختلف بر اساس آهنگ تغییر آن‌ها تقسیم کنید.

تمامی جداول در دیتا والت حاوی فراداده‌هایی (Metadata) هستند که سیستم منبع و تاریخی که در آن این اطلاعات لود شده است را به‌صورت مینیمال توصیف می‌کنند و تاریخچه کامل داده‌ها را از باب زمان ورود به انبار داده نشان می‌دهند.

۴- جداول مرجع (Reference Tables)

جداول مرجع (Reference Tables)، به‌عنوان یکی از بخش‌های پرکاربرد در مدل دیتا‌والت مطرح هستند که از آن‌ها برای جلوگیری از تکرار ذخیره داده‌های مرجع ساده و پر تکرار (که اغلب آ‌ن‌ها توصیفی هستند) استفاده می‌شود.

دن لینستد، داده‌های مرجع (Reference Data) را این گونه توصیف می‌کند:

«هرگونه اطلاعات مورد نیاز برای رفع توضیحات از جداول یا ترجمه و تفسیر کلیدها، که معمولا به صورت فیلدهای توصیفی وضعیت خاصی از اطلاعات دیگر را تشریح می‌کنند.»

در دیتا والت این داده‌های مرجع در جداول خام جداگانه‌ای با عنوان جداول مرجع (Reference Tables) نگهداری می‌شوند.

ستلایت‌ها، به جدول‌های مرجع ارجاع دارند، ولی این رابطه از طریق کلیدهای خارجی پیاده‌سازی نمی‌شود. در مدل دیتا‌والت هیچ ساختار ترجیحی برای جدول‌های مرجع وجود ندارد. پیشنهاد می‌شود که از هر روشی که در مورد خاص شما کارایی دارد استفاده کنید؛ مانند Lookup Tables و….

این جدول‌ها می‌توانند دارای تاریخچه نباشند (تصمیم در این زمینه بر عهده طراح انبار داده و بر اساس نیاز کسب‌وکار است) که در این صورت توصیه می‌شود از کلیدهای طبیعی (Natural Keys) استفاده شود و کلید جایگزین (Surrogate Keys) ایجاد نشود.

توجه داشته باشید که در انبار داده‌های طراحی‌شده بر مبنای دیتا والت، تعداد زیادی از جداول مرجع وجود خواهد داشت.

۵- ستلایت‌های چندگانه (Multi Active Satellite)

با توجه به برداشت‌های اشتباه فراوان از مفهوم ستلایت‌های چندگانه، دن لینستد (Dan Linstedt) در سال ۲۰۱۶ این مورد را در وبسایت خود شرح داد. او ستلایت‌های چندگانه را این گونه توصیف می‌کند:

«ستلایت‌های چندگانه جدول‌هایی با ساختار شبیه به ستلایت‌ها هستند و تنها تفاوت‌شان با ستلایت‌ها در این است که در لحظه (Per point in time) بیش از یک رکورد فعال به ازای هر کلید دارند.

در بعضی از مواقع سیستم‌های منبع در یک لحظه بیش از یک سطر فعال و معتبر برای توصیف یک کلید کسب و کار (Business Keys) دارند (این سطرها معمولا کلید کسب‌وکار منحصربه‌خود را ندارند). برای پوشش چنین حالتی، در دیتا والت از ستلایت‌های چندگانه (Multi Active Satellite)  استفاده می‌شود.

یکی از اشتباهات رایجی که در طراحی انبارهای داده رخ می‌دهد این است که در بعضی از موارد که توصیف‌ها یا ارتباط‌های یک کلید کسب‌وکار در فاصله بین دو بارگذاری (Load) انبار داده بیش از یک بار تغییر می‌کند، طراحان از ستلایت چندگانه استفاده می کنند؛ در صورتی که مهم‌ترین مسئله در مورد ستلایت‌های چندگانه، فعال بودن همزمان بیش از یک سطر است.

به نظر من در چنین حالت‌هایی باید مکانیزم بارگذاری متفاوتی (با نوعی زمان‌بندی که تغییرات را پوشش دهد)، برای آن قسمت از مدل که تغییرات زیاد دارد، در نظر گرفته شود.»

گرایش‌های معماری مدرن مرتبط با Data Vault

معماری Data Vault امروزه با گرایش‌های مدرن ادغام می‌شود. شامل:

• Cloud-Native Data Vault: استفاده از بارگذاری سرورلس‌، ذخیره در فضای ابری و مقیاس‌پذیری الاستیک در محیط‌های مثل AWS یا Azure
• Virtualized Data Vault: پیاده‌سازی‌های منطقی بدون ساخت فیزیکی تمام جداول، استفاده از لایه‌های مجازی‌سازی و ترکیبات فیزیکی-مجازی برای تحلیل Real-time
• Data Mesh + Data Vault: ساختارهای مبتنی‌بر حوزه (domain) با مالکیت توزیع‌شده و داده‌هایی به‌صورت Self-Service

مزای و معایب مدل دیتا والت

مدل Data Vault به دلیل ساختار ماژولار و رویکرد نگهداری داده‌های خام با تاریخچه کامل، مزایا و معایب مشخصی دارد که سازمان‌ها باید قبل از پیاده‌سازی آن در نظر بگیرند. این مزایا و معایب نشان می‌دهند که Data Vault در چه موقعیت‌هایی کارآمد است و چه چالش‌هایی ممکن است ایجاد کند.

مزایا

• مقیاس‌پذیری: ساختار ماژولار و جداسازی Hub/Link/Satellite اجازه می‌دهد منابع جدید و تغییرات اسکیمایی به راحتی اضافه شوند.
• تاریخچه‌پذیری: هر رکورد با اطلاعات منبع و زمان لود ذخیره می‌شود، بنابراین قابلیت ردیابی و بازپخش تغییرات داده‌ها وجود دارد.
• انعطاف بالا: داده‌های خام بدون دستکاری ذخیره می‌شوند و نماهای تحلیلی متناسب با نیاز کسب‌وکار می‌توانند مشتق شوند.

معایب

• پیچیدگی طراحی: ساختار Hub/Link/Satellite و لود موازی نیازمند برنامه‌ریزی و مهارت فنی بالاست.
• حجم داده بیشتر: ذخیره‌سازی همه داده‌ها به همراه تاریخچه و جزئیات منبع، نسبت به مدل‌های سنتی باعث افزایش حجم پایگاه داده می‌شود.

مقایسه دیتا والت با سایر مدل‌ها

مدل Data Vault دارای مزایا و معایب مشخصی است که سازمان‌ها باید قبل از پیاده‌سازی آن بدانند. این نکات نشان می‌دهند در چه موقعیت‌هایی استفاده از Data Vault بهینه است و چه چالش‌هایی ممکن است ایجاد شود.

ویژگی / مدل	Data Vault	Star Schema	Snowflake Schema
ساختار	ماژولار، شامل Hub/Link/Satellite	ساده و ستاره‌ای، یک جدول Fact و چند جدول Dimension	مشابه Star اما ابعاد نرمال‌شده (Normalized)
انعطاف‌پذیری در برابر تغییرات منابع	بسیار بالا، می‌توان منابع جدید اضافه کرد بدون بازطراحی کامل	پایین، تغییرات نیازمند بازطراحی Fact/Dimension	متوسط، تغییرات کمی ساده‌تر از Star اما هنوز محدود
نگهداری تاریخچه و قابلیت حسابرسی	هر رکورد با زمان و منبع ذخیره می‌شود، قابلیت ردیابی کامل	محدود، معمولا فقط نسخه جاری داده‌ها ذخیره می‌شود	محدود، مشابه Star
پیچیدگی طراحی و پیاده‌سازی	بالا، نیازمند مهارت فنی	کم، طراحی و پیاده‌سازی ساده	متوسط، طراحی پیچیده‌تر از Star
کاربرد اصلی	منابع متعدد، تغییرات پرتکرار، نیاز به تاریخچه و حسابرسی	تحلیل سریع و گزارش‌گیری ساده	تحلیل با ابعاد نرمال، صرفه‌جویی در فضای ذخیره‌سازی

بهترین ابزارها و تکنولوژی‌های مرتبط با دیتا والت

برای پیاده‌سازی موثر مدل Data Vault، استفاده از ابزارها و فناوری‌های مناسب اهمیت بالایی دارد. این ابزارها فرآیند ادغام، بارگذاری، نگهداری و تحلیل داده‌ها را ساده‌تر و مقیاس‌پذیرتر می‌کنند.

• ابزارهای ETL/ELT: مانند dbt، Talend، Informatica که امکان استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها را با قابلیت نگهداری تاریخچه و مدیریت تغییرات فراهم می‌کنند.
• پایگاه داده‌های مناسب: Snowflake، BigQuery، Azure Synapse که ساختار ماژولار دیتا والت و لود موازی داده‌ها را پشتیبانی می‌کنند و عملکرد بالایی در مدیریت داده‌های کلان دارند.

جمع‌بندی

در نهایت، مدل Data Vault راهکاری منعطف و مقیاس‌پذیر برای مدیریت داده‌های سازمانی با منابع متعدد و تغییرات پرتکرار ارائه می‌دهد. با جداسازی کلیدهای کسب‌وکار، روابط و داده‌های توصیفی، این مدل امکان نگهداری تاریخچه کامل، قابلیت حسابرسی و توسعه تدریجی را فراهم می‌کند. آشنایی با فلسفه و اجزای اصلی Data Vault، کاربردها و مزایا و معایب آن به سازمان‌ها کمک می‌کند تا در انتخاب روش مناسب برای طراحی انبار داده تصمیم‌گیری دقیق‌تری داشته باشند و از مزایای آن در تحلیل و گزارش‌دهی بهره‌مند شوند.

 

منابع

qlik.com | medium.com | vaultspeed.com | acceldata.io