Data Vault ist ein innovativer Modellierungsansatz für Data-Warehouse-Architekturen, der speziell für komplexe und sich schnell verändernde Datenumgebungen entwickelt wurde. Er wurde von Dan Linstedt eingeführt und kombiniert Prinzipien der 3NF mit der dimensionalen Modellierung. Ziel ist es, eine strukturierte, skalierbare und auditierbare Datenbasis zu schaffen.
Data Vault einfach erklärt
Die Methodik basiert auf der Trennung von drei Kernelementen:
- Hubs – enthalten zentrale Geschäftsschlüssel (z. B. Kundennummern)
- Links – beschreiben Beziehungen zwischen Hubs (z. B. Bestellung → Kunde)
- Satelliten – speichern beschreibende Attribute und deren Historie
Durch diesen modularen Aufbau können Änderungen in den Quellsystemen flexibel verarbeitet und leicht historisiert werden.
Data Vault Modellierung
Bei der Data Vault Modellierung steht die Trennung von Geschäftslogik und Datenstruktur im Fokus. Die strukturierte Aufteilung ermöglicht:
- eine hohe Nachvollziehbarkeit aller Datenänderungen
- einfache Erweiterung bei neuen Anforderungen
- optimierte Integration heterogener Datenquellen
Dieser Ansatz eignet sich ideal für automatisierte ETL-Prozesse und komplexe BI-Infrastrukturen.
Data Vault Modeling in der Praxis
Data Vault Modeling wird heute zunehmend in Unternehmen weltweit eingesetzt – sowohl on-premises als auch in der Cloud. Dank moderner Tools lassen sich Data Vault Modelle automatisiert erstellen und pflegen. Besonders bei agilen BI-Projekten spielt Data Vault seine Stärken aus.
Data Vault Erfahrungen – Einblick von Novustat
Wer auf der Suche nach echten Data Vault Erfahrungen ist, findet auf Novustat hilfreiche Einblicke. Als erfahrene Statistikberatung teilt Novustat praxisnahe Beispiele, in denen die Vorteile von Data Vault klar sichtbar werden – etwa bei:
- der schnellen Anpassung an neue Datenquellen
- der transparenten Datenhistorisierung
- der verbesserten Datenqualität und Nachvollziehbarkeit
Unsere Statistiker unterstützen Unternehmen aktiv bei der Implementierung von Data Vault und bieten fundierte Beratung zu Datenmodellierung und BI-Prozessen. Diese Erfahrungen mit Data Vault verdeutlichen, wie sich der Mehraufwand zu Beginn langfristig durch eine stabile, flexible und wartungsarme Architektur auszahlt.
Beispiel: Elektronische Patientenakte (EPA) im Krankenhaus
Hub-Tabellen (natürliche Schlüssel)
- Hub_Patient
Enthält den Patienten-ID als zentralen Schlüssel – z. B. “P123456”.
→ Dieser Key bleibt stabil über alle Systeme hinweg (z. B. Krankenhausinformationssystem, Labor, Radiologie). - Hub_Arzt
Enthält z. B. die Arzt-ID – z. B. “A7890”. - Hub_Behandlung
Beinhaltet z. B. eine Behandlungs-ID – z. B. “B4567”, unabhängig von Abteilung oder Zeit.
Link-Tabellen (Beziehungen)
- Link_Patient_Behandlung
Verknüpft einen Patienten mit einer bestimmten Behandlung:
z. B. Patient P123456 wurde am 03.04.2024 einer Behandlung B4567 zugeordnet. - Link_Arzt_Behandlung
Verknüpft einen Arzt mit einer Behandlung:
z. B. Arzt A7890 ist verantwortlich für Behandlung B4567.
Satelliten-Tabellen (beschreibende Informationen)
- Fachrichtung, Abteilung, Berufsbezeichnung
Sat_Patientendaten (zugeordnet zu Hub_Patient)
Enthält z. B.:
- Name, Geburtsdatum, Geschlecht
- Timestamp
- Datenquelle (z. B. “Krankenhaus IS”)
Sat_Behandlungsdetails (zugeordnet zu Hub_Behandlung)
Enthält z. B.:
- Diagnosecode, Therapieform, OP-Typ
- Behandlungszeitraum
- Timestamp, Quelle (z. B. SAP i.s.h.med)
Sat_Arztinformationen (zugeordnet zu Hub_Arzt)
Enthält z. B.:
- Fachrichtung, Abteilung, Berufsbezeichnung
Novustat – Unterstützung bei der Analyse der Elektronischen Patientenakte (EPA)
Bei der digitalen Verwaltung medizinischer Daten, etwa in der elektronischen Patientenakte (EPA), bietet das Data Vault-Modell eine stabile und flexible Struktur. Hubs speichern zentrale Schlüssel wie Patienten- oder Arzt-IDs, Links verknüpfen Behandlungen, und Satelliten liefern beschreibende Informationen wie Diagnosen oder Fachrichtungen.
Novustat unterstützt Krankenhäuser und Forschungseinrichtungen dabei, solche Datenmodelle effizient zu nutzen – z. B. durch:
- Prüfung und Optimierung der Datenstruktur
- Statistische Auswertungen (z. B. Behandlungsdauer, Diagnoseverteilungen)
- Qualitätssicherung und Plausibilitätsprüfungen
Mit Erfahrung in medizinischer Statistik und Datenmodellierung macht Novustat komplexe Gesundheitsdaten verständlich und nutzbar. Data Vault Modellierung ist kein kurzfristiger Trend, sondern eine nachhaltige Methode zur Organisation großer Datenmengen. Gerade Unternehmen mit komplexen, sich oft ändernden Anforderungen profitieren vom strukturierten Aufbau.
