Data Vault: Cómo estructurar tu Data Warehouse

El Data Vault es una metodología para estructurar y modelar los datos en un Data Warehouse de manera ágil y escalable. A diferencia de otros enfoques, esta técnica permite a las organizaciones mantener una visión amplia de sus datos mientras se adapta fácilmente a los cambios en el negocio y en la tecnología.

En este artículo, exploraremos qué es el Data Vault y cómo puede ser implementado en una empresa. También discutiremos las ventajas y desventajas de esta técnica y proporcionaremos algunos consejos útiles para aquellos interesados en implementar el Data Vault en su propio Data Warehouse.

Contenidos

¿Qué es un Data Vault?

Data Vault es un patrón de diseño en el modelado de datos que fue creado por Dan Linstedt en el año 2000. Esta metodología se basa en la idea de que un Data Warehouse debe ser flexible, escalable y resistente a los cambios. El objetivo principal de es la creación de un modelo de datos que permita la integración de cualquier tipo de fuente de datos, así como el registro histórico completo de todos los datos.

La arquitectura de Data Vault consta de tres componentes principales: el Hub, el Link y el Satélite. El Hub es una tabla central que contiene una lista única de todos los objetos de negocio y sus atributos. Los links o enlaces son tablas que se utilizan para relacionar dos o más Hubs. El Satélite es una tabla que contiene información detallada sobre un objeto de negocio en particular en un momento específico en el tiempo.

Este enfoque proporciona una arquitectura de datos altamente escalable y resistente a los cambios, lo que permite la integración de nuevas fuentes de datos sin tener que rehacer todo el modelo de datos. Es muy adecuada para una arquitectura de datos de tipo Lakehouse.

Estructura y Componentes

Los principios fundamentales de Data Vault proporcionan una estructura de modelado de datos única y escalable para construir un Data Warehouse (DW). Estos principios se basan en tres componentes principales: Hubs, Links y Satellites.

Hubs: los Hubs son las tablas centrales que representan entidades de negocios únicas, como los clientes, los productos, las tiendas, entre otros. Cada Hub tiene una clave de negocio, que es un atributo natural que se utiliza para identificar de manera única cada registro en la tabla.
Links: los Links son las tablas que representan las relaciones entre las entidades de negocio representadas por los Hubs. Los Links también tienen sus propias claves de negocio, que son una combinación de las claves de negocio de las entidades relacionadas.
Satélites: los satélites son las tablas que contienen los atributos de negocio que cambian con el tiempo. Cada satélite está asociado con un Hub o Link y tiene su propia clave de registro y fecha de carga, lo que permite la captura y el seguimiento de los cambios en los datos a lo largo del tiempo.

Estos tres componentes básicos se combinan para crear un modelo de datos estructurado y escalable que puede manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y efectiva.

Modelado de datos en Data Vault

El modelado de datos es una parte fundamental en el diseño de cualquier Data Warehouse, y en Data Vault no es la excepción. A diferencia de otros modelos de datos, el modelado en Data Vault se enfoca en la trazabilidad y la audibilidad de los datos, permitiendo el registro completo del historial de cambios y la capacidad de rastrear la procedencia de cada dato.

Además, el proceso de modelado de datos es iterativo, lo que significa que el modelo se puede ir refinando y mejorando a medida que se agregan nuevos datos y se descubren nuevas necesidades. Esta flexibilidad es esencial para mantener un Data Vault actualizado y escalable a largo plazo.

Ventajas y desventajas de Data Vault

Data Vault tiene ventajas y desventajas que se deben considerar antes de implementarlo en su empresa. A continuación, se detallan algunas de las principales ventajas:

Escalabilidad: Data Vault es altamente escalable, lo que significa que puede manejar grandes cantidades de datos (PBs) y agregar fácilmente nuevas fuentes de datos. Esto lo convierte en una solución ideal para empresas que están creciendo rápidamente.
Flexibilidad: Data Vault es altamente adaptable y puede acomodar cambios en los datos sin tener que reestructurar todo el modelo. Esto significa que puede ser más fácil y económico hacer cambios en el futuro.
Historial completo de los datos: Data Vault mantiene un historial completo de los datos, lo que significa que se pueden realizar análisis históricos y comparar datos a lo largo del tiempo.

Sin embargo, también hay algunas desventajas a tener en cuenta:

Mayor complejidad: Data Vault puede ser más complejo de implementar y mantener que otros modelos de datos. Esto significa que se necesitará un mayor nivel de experiencia y recursos para implementarlo correctamente.
Mayor tiempo de implementación: Debido a su complejidad, puede llevar más tiempo implementar un Data Vault en comparación con otros modelos de datos.
Mayor coste inicial: Debido a su complejidad y tiempo de implementación, el coste inicial de implementación puede ser más alto que otros modelos de datos.

Implementación de Data Vault en tu Data Warehouse

Implementar Data Vault en un Data Warehouse requiere un enfoque estratégico y una planificación cuidadosa. Antes de empezar, debemos identificar los objetivos de negocio y los requisitos de datos. Es importante comprender los objetivos de negocio y los requisitos de datos para asegurarse de que se están cubriendo las necesidades de la organización.

Para implementar la infraestructura de Data Vault necesitarás un sistema de gestión de bases de datos compatible, como Oracle, SQL Server o Snowflake y alguna herramienta de ETL (Extracción, Transformación y Carga) para cargar los datos.

En una arquitectura medallion, con capas bronze, silver y gold en las que se van adaptando los datos a los procesos analíticos, el modelo data Vault es de gran utilidad. Típicamente se aplica en la capa silver, de forma que se simplifican los procesos de ETL y en la capa gold se denormalizarán las estructuras de datos para servir a la explotación o el análisis.

Una vez que la infraestructura está en su lugar, los datos se pueden cargar en el Data Vault a través del proceso de ETL. Es importante validar los datos y realizar pruebas exhaustivas para asegurarse de que está funcionando correctamente.

Mantener nuestro Data Vault es muy importante para garantizar que los datos estén actualizados y que el modelo esté funcionando correctamente. Esto implica realizar pruebas de integridad, realizar copias de seguridad y restauración de datos, y asegurarse de que la documentación esté actualizada.

La implementación de este modelo en un Data Warehouse puede ser una tarea compleja, pero puede proporcionar una estructura sólida para la gestión de datos a largo plazo y ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones empresariales.

Consejos para el mantenimiento y mejora continua de un Data Vault

Una vez que el Data Vault esté implementado, es importante tener en cuenta algunas prácticas recomendadas para su mantenimiento y mejora continua. A continuación, se presentan algunos consejos útiles:

Monitorizar y optimizar el rendimiento del sistema para asegurarse de que está funcionando de manera eficiente y efectiva.
Realizar pruebas periódicas para asegurarse de que el sistema está funcionando correctamente y para detectar y corregir posibles errores.
Mantener un registro detallado de los cambios realizados en el sistema, incluyendo la información de la fuente de datos, para poder realizar un seguimiento y solucionar problemas en caso de que surjan.
Actualizar el Data Vault regularmente para incluir nuevos datos y fuentes de datos a medida que se vuelven disponibles.
Establecer un proceso de mejora continua para evaluar y optimizar el rendimiento con el tiempo.

Siguiendo estos consejos, se puede asegurar que el Data Vault seguirá siendo una herramienta valiosa para la gestión de datos en la empresa y ayudará a garantizar la toma de decisiones informadas y basadas en datos.

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Preguntas Frecuentes – FAQ

¿Por qué se usa un Data Vault en lugar de otras estructuras de almacenamiento de datos?

Un Data Vault es especialmente útil cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos y/o con datos muy cambiantes, ya que su estructura permite una mayor escalabilidad y flexibilidad en comparación con otras estructuras como el modelo dimensional o el modelo en estrella.

¿Qué habilidades técnicas se requieren para implementar y mantener un Data Vault?

Se requiere un conocimiento sólido de modelado de datos, bases de datos relacionales y programación SQL. Además, es útil tener experiencia en la construcción y mantenimiento de Data Warehouses.

¿Cuánto tiempo tarda en implementarse un Data Vault?

El tiempo de implementación depende del tamaño y la complejidad de los datos y del Data Warehouse existente. Puede tardar desde algunas semanas hasta varios meses.