data-modeling - 数据保险库建模

Question

假设以下数据架构：源系统 -> 数据仓库（使用数据保险库模型）-> 数据虚拟化 -> 消费层（例如，BI 工具和报告）

我读到，对于数据保险库，关键原则之一是加载原始数据并保存来自所有来源的记录——因此无需出于可追溯性/审计目的进行重复数据删除或转换。如果这是真的，那么转变会发生在哪里？

Answer 1

是的，这是真的，“原始”数据保险库会保留加载时源系统上的记录。

但是还有另一个概念，“业务”数据保险库。这是所有逻辑和转换发生的地方。业务数据库不是原始数据库的完整副本，但您可以创建 hub/link/sat/pit/bridge 来实现满足您需求的逻辑。

这样，从长远来看，它可以帮助您。例如，如果您需要在明年更改业务规则，您仍然拥有过去特定时间特定源系统的原始数据。如果您的逻辑有错误，您仍然拥有原始数据。

Answer 2

根据我的经验，通常你有这样的架构：

1. 原始源（从您的 OLTP 数据源复制）
2. 暂存（现在作为 Datalake 中的持久暂存区，因为它比关系数据库便宜）
3. Raw Vault（应用所谓的硬规则，如数据类型更改）
4. Business Vault（应用所谓的软规则、所有业务逻辑、聚合、连接......）
5. 信息集市（数据集市有时会虚拟化，但并非总是如此……通常是星形/雪花模式）
6. 立方体/表格模型
7. 商业智能工具

有关 Raw Vault 和 Business Vault 之间区别的更多信息，您可以在此处找到：Datavault - 硬规则 (rawvault) 与软规则 (businessvault)