Data Vault 2.0: Arquitectura y Ventajas

En esta nueva publicación del blog, continuaremos nuestra exploración en el fascinante mundo de la gestión de datos con un enfoque especial en Data Vault 2.0. En nuestro artículo anterior, hablamos sobre las visiones de Inmon y Kimball en el diseño de almacenes de datos o data warehouse. Ahora, daremos un paso más allá para sumergirnos en la evolución de estas ideas con Data Vault 2.0.

Data Vault 2.0: Una Visión Actualizada

Data Vault 2.0 se puede considerar como una evolución natural de las metodologías tradicionales. Se presenta como un estándar integral que aborda los desafíos contemporáneos en la gestión de datos. Este enfoque se sustenta en tres pilares fundamentales: metodología, arquitectura y modelo.

Metodología en Data Vault 2.0

Data Vault 2.0 incorpora prácticas avanzadas, como:

• CMMI (Capability Maturity Model Integration): Proporciona un conjunto de mejores prácticas para mejorar los procesos y la capacidad organizativa.
• TQM (Total Quality Management): Define la gestión total de la calidad, enfocándose en la mejora continua de los procesos para garantizar la calidad de la información.
• PMP (Project Management Professional): PMP es una certificación reconocida internacionalmente que se basa en las mejores prácticas de gestión de proyectos.
• Scrum: Es un marco ágil que facilita la colaboración, la adaptabilidad y la entrega continua en proyectos de desarrollo de software.
• SDLC (Software Development Life Cycle): SDLC es un enfoque estructurado para el desarrollo de software, que abarca desde la concepción hasta la entrega y el mantenimiento.

Esta combinación de metodologías asegura una implementación robusta y eficiente, abordando aspectos clave como la mejora continua, la calidad, el control de proyectos, la agilidad en el desarrollo y el ciclo de vida completo del software.

Arquitectura

Data Vault 2.0 tiene una arquitectura que destaca capacidad para integrar nuevas tecnologías, como Big Data y NoSQL. Este enfoque moderno permite una adaptabilidad excepcional a los cambios tecnológicos y garantiza un rendimiento óptimo del modelo.

• Raw Vault: El corazón de la arquitectura de Data Vault 2.0 es el Raw Vault. Aquí es donde se almacenan los datos de origen de manera cruda, manteniendo su integridad y trazabilidad. Esta capa actúa como un depósito centralizado, listo para alimentar tanto el Business Vault como los Data Marts de manera eficiente.
• Business Vault: La siguiente capa, transforma los datos crudos del Raw Vault en un formato más fácilmente consumible. Aquí, las reglas de negocio se aplican para estructurar la información de manera significativa. Esta estructuración permite una mejor comprensión y análisis de los datos, allanando el camino para la toma de decisiones informada.
• Information Mart: Este componente es el destino final donde los datos refinados y estructurados están disponibles para su consulta y análisis. Cada entidad en el Information Mart se diseña teniendo en cuenta las necesidades específicas del usuario final, lo que garantiza una entrega de información precisa y relevante. En esta capa es donde se aplican las técnicas de modelado tradicional de Inmon y Kimball.

Modelado

• Raw Data Vault: En el Raw Data Vault, las entidades se centran en preservar la trazabilidad y la integridad de los datos crudos provenientes de diversas fuentes. Aquí se encuentran:
  1. Hubs: Representan listados con las claves de negocio crudas sin procesar. Ejemplo: Hub_Booking, que contiene las claves de reservas de vuelos.
  2. Links: Contienen relaciones entre los Hubs. Ejemplo: Link_Booking_Customer, que conecta las reservas con la información del cliente.
  3. Satellites: Almacenan descripciones y metadatos relacionados con los Hubs y Links. Ejemplo: Satellite_Booking_Detail, con detalles adicionales sobre las reservas.

• Business Vault: En el Business Vault, las entidades se estructuran de acuerdo con las reglas de negocio, convirtiendo datos crudos en información significativa:
  1. Business Satellites: Contienen descripciones y metadatos mejorados en comparación con los Satélites del Raw Data Vault. Ejemplo: Business_Satellite_Customer_Detail, con detalles mejorados sobre las reservas.
  2. Point in Time Tables: Mantienen historiales de cambios en los datos a lo largo del tiempo. Ejemplo: PIT_Booking_Status, que rastrea cambios en el estado de las reservas.
  3. Bridge Tables: Facilitan relaciones entre entidades, especialmente en casos de muchos a muchos. Ejemplo: Bridge_Booking_Payment, para manejar relaciones complejas entre reservas y pagos.

• Information Mart: En el Information Mart, las entidades están diseñadas para facilitar consultas y análisis eficientes, brindando información lista para la toma de decisiones:
  1. Dimensiones de Consulta: Representan aspectos clave para la consulta y análisis. Ejemplo: Dim_Customer, con información detallada sobre los clientes.
  2. Hechos de Consulta: Almacenan métricas y datos cuantificables. Ejemplo: Fact_Booking, con datos clave sobre las reservas de vuelos.
  3. Agrupaciones Específicas: Entidades específicas diseñadas para cumplir con necesidades particulares de análisis. Ejemplo: Dim_Flight_Type, para clasificar los vuelos por tipo.

Ventajas de Data Vault 2.0

1. Flexibilidad y Escalabilidad: La arquitectura de Data Vault 2.0 ofrece una flexibilidad excepcional, permitiendo la integración sencilla de nuevas tecnologías y la expansión a medida que evolucionan las necesidades de la empresa.
2. Trazabilidad y Calidad de Datos: Gracias a su énfasis en la trazabilidad y la calidad de los datos, Data Vault 2.0 proporciona un marco robusto para mantener la integridad y la confianza en los datos a lo largo del tiempo.
3. Adaptabilidad a Cambios: La metodología y arquitectura de Data Vault 2.0 están diseñadas para ser adaptables a cambios en el entorno tecnológico y de negocio, asegurando la relevancia continua del sistema.

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