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Die Konfiguration ist über die grafische Oberfläche möglich. Ohne Veränderung des Modells können Satelliten an beliebiger Stelle einbaut werden. Ein Konfigurations-Cockpit sorgt dafür, dass Steuerung und Integration neuer Datenquellen einfach möglich sind. Für das Zusammenfügen historisierter Informationen und ihre Einspeisung in Data Marts für Auswertungen stehen eigene Tools zur Verfügung. Denn nur so ist ein Zugriff auf die Daten im jeweiligen Bedarfsfall möglich. Beispielsweise lassen sich mit Unterstützung des PIT Merge Join Step Informationen aus mehreren Satelliten chronologisch richtig integrieren, ohne den Rückgriff auf unflexible Point-In-Time-Tabellen. Ist Data Vault etwas für Sie? Data Vault eignet sich für Organisationen: mit hohen Ansprüchen an kurze Ladezeiten bei großen Datenmengen, die sich Agilität für die Entwicklung ihrer BI-Anwendungen wünschen, und die ein vorgelagertes Core Data Warehouse innerhalb einer bestehenden Silo-Architektur aufbauen. Das Konzept stellt ein mächtiges Werkzeug dar, mit dem sich durchgehende und abgestimmte Datenmodelle für Data Warehouses erstellen lassen.
Dieser Unterschied in der Änderungshäufigkeit bestimmte das Design der Data Vault-Modellierung: Der Schlüssel wird in einem "Hub" (Kernel) isoliert und die anderen Attribute werden in mehrere "Satelliten" (Dendriten) exportiert. Erinnern wir uns, dass in einer traditionellen Modellierung alle Codes und Attribute nebeneinander existieren. Dies hat zwei Nebenwirkungen. Wenn eine vorhandene Entität mit neuen Attributen angereichert wird, muss die Entität umstrukturiert werden. Und wenn eine Datenstruktur mit neuen Entitäten angereichert wird, muss die vorhandene Datenstruktur umstrukturiert werden. In vielen Business-Intelligence-Projekten kann diese ständige Umstrukturierung (sehr) teuer werden. Nabe Ein Hub enthält nur Schlüssel (Beispiel: Kundencodes). Jeder Schlüssel kann mit einer oder mehreren Metadaten vervollständigt werden, die es ermöglichen, seinen Ursprung (Beispiel: Name des ursprünglichen Computersystems), sein Extraktionsdatum, seine Aktualisierungen usw. zu verfolgen. Ein Hub speichert keine Attribute (Beispiel: Kundenname).
Durch den PIT Merge Join Step können zum Beispiel Daten aus verschiedenen Satelliten chronologisch korrekt zusammengebracht werden, ohne dass dafür unflexible Point-In-Time-Tabellen benötigt werden. Wer profitiert von Data Vault? Vor allem Unternehmen, die große Datenvolumen in kurzer Zeit laden müssen sowie Unternehmen, die ihre Business Intelligence-Applikationen agil entwickeln, profitieren von Data Vault. Auch Unternehmen, die ein vorgelagertes Core Data Warehouse innerhalb einer existierenden Silo-Architektur aufbauen, gewinnen dadurch große Vorteile. Zusammenfassend lässt sich festhalten: Mit Data Vault erhalten Unternehmen ein leistungsfähiges Werkzeug an die Hand, um durchgängige, abgestimmte Datenmodelle für ihr Data Warehouse aufzubauen. Veränderungen sind sehr einfach vorzunehmen, sodass Data Vault sehr gut geeignet ist, um Data Warehouses für zukünftige Herausforderungen agil aufzustellen. Artikelfiles und Artikellinks (ID:46734407)
Hubs, Links und Satelliten Anders als bei den traditionellen Konzepten (dritte Normalform 3NF) ordnet Data Vault die zum Objekt gehörenden Daten bei der Modellierung drei Gattungen zu, die klar voneinander getrennt abgelegt werden: Hubs beschreiben das Kerngeschäft, zum Beispiel Verkauf, Kunde, Produkt (Core Business Concept). Im Zentrum der Hub-Tabelle steht die Vertrags- beziehungsweise Kundennummer (Business Key). Der Hub setzt sich aus dem Business Key, einer Reihe von ID-/Hash-Schlüsseln (im Data Warehouse erzeugt), dem Zeitstempel (Ladedatum) und der Datensatzquelle zusammen. Er beinhaltet keinerlei deskriptive Daten. Durch Links werden Beziehungen zwischen Business Keys erzeugt. Jeder Eintrag in einem Link modelliert n-m Beziehungen einer willkürlichen Nummer von Hubs. Das garantiert die Flexibilität des Data Vaults, wenn sich die Business Logik der Quellsysteme ändert, zum Beispiel bei der Anpassung der Kordialität von Beziehungen. Auch Links umfassen keine beschreibenden Daten, sondern die Sequenz-IDs der Hubs, auf die sie sich beziehen, einer im Data Warehouse generierten Sequenz-ID, Ladedatum und Datensatzquelle.
Ein Artikel aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie. Die Data Vault ist Modellierungsdaten (für relationale Datenbanken) entwickelt, um Daten aus mehreren Datenquellen historisieren. Wie jede Modellierung wird sie zum Abfragen von (historischen) Daten verwendet und eignet sich besonders für die Datenprüfung, die Rückverfolgbarkeit von Daten und den Widerstand gegen Änderungen in der Datenstruktur. Diese Modellierung ist eine Alternative zu den Modellierungen in normaler Form. Mehrere Prinzipien leiteten seine Entwicklung. Zunächst geht es darum, den Ursprung der einzelnen Daten zu verfolgen. Zweitens geht es darum, sich aus dem Dilemma der "Rohdaten" oder "bearbeiteten" Daten zu abstrahieren, indem die Integration von Rohdaten erleichtert wird (alles folgt aus letzteren). Dann ist es wichtig, eine veränderungsresistente Datenstruktur bereitzustellen und die Integration einer neuen Datenquelle in eine vorhandene Datenstruktur zu minimieren. Schließlich geht es darum, eine Modellierung zu entwickeln, die Parallelität auf der Ebene des Ladens der Daten ermöglicht.
B. bei der die Umsetzung von Business-Anforderungen. Zudem wird ein höherer Return on Investment erzielt und das DWH durch den Einsatz von Data Vault skalierbar. Unternehmen können außerdem alle Daten bis zu ihrem Quellsystem nachverfolgen. Von Data Vault profitieren besonders Organisationen, die große Datenvolumina in kurzer Zeit laden müssen, ihre BI-Applikationen agil entwickeln wollen oder ein vorgelagertes Core Data Warehouse innerhalb einer bestehenden Silo-Architektur aufbauen möchten. Vorteile in technischer Hinsicht: Data Vault unterstützt klassische Batch-Verarbeitung ebenso wie Near-Realtime-Loads. Dabei können Unternehmen auch unstrukturierte/NoSQL-Datenbanken anbinden. Im Vergleich zu klassischen DWH-Architekturen werden die Geschäftsregeln im Business Data Vault und in der Information Mart Layer eingesetzt. Damit sind sie möglichst nah beim End-User implementiert. Entsprechend werden Geschäftsregeln "spät" abgebildet und das DWH exakt mit den Daten beladen, wie sie im Quellsystem vorliegen.
2022 2021 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 Finisher Video-Service Alle Teilnehmer werden von der Finisher Clip Zielkamera gefilmt und können diesen besonderen Moment gratis im Internet herunterladen. Dieser Service wird offeriert von Migros und SportXX.
44. Kerzerslauf – 19. 03. 2022 Schön zu erleben, mit einer voll motivierten und zahlreichen LSV'ler beim Kerzerslauf Saison-Opening am Start zu stehen. Alle freuten sich wieder in der Masse und mit Zuschauern ein Rennen zu absolvieren. Mit einem Lächeln über die Zielinie gespurtet, freuten sich alle auf den "Niedlechueche", der am Kerzers natürlich nicht fehlen durfte 😋. Herzliche Gratulation an alle Teilnehmer. Speziell ein grosses BRAVO an Hans für seine beeindruckende Leistung! Kurz vor seinem 76. Geburtstags finischt er die 15km auf dem 3. Rang in 1:24. Trainerin Marianne Rangliste: 15km 85. M40 – 1:08:22 Marcin Grabowski 49. M50 – 1:08:28 Markus Aschwanden 13. F45 – 1:11:14 Marianne Perren 20. Marion Beyl wird am Kerzerslauf Zweite - lctherwil.ch. M60 – 1:11:21 Fred Schranz 23. F40 – 1:16:00 Anina Schüpbach 102. M55 – 1:18:09 Jürg Dellenbach 3. M75 – 1:24:05 Hans Scholl 👏👏👏 10km 25. M20 – 40:54 Mike Schüpbach 13. F20 – 45:22 Corinne Zeller 66. M20 – 46:29 Peter Zeller 26. F20 – 47:48 Sonja Rüegsegger 33. F20 – 49. 32 Christa Mathis 142.
So startete ich neben der 6'15''-Läuferin. Die lief tatsächlich jeden Kilometer in 6'15'' und dies ob flach, ob Steigung oder Gefälle. Da konnte eine Hobbyläuferin wie ich nicht mitmachen, denn ich musste ja mein Tempo der Topografie anpassen. Und die Strecke in Kerzers hat z. T. knackige Anstiege wie beim Ramsey-Hill. Ich kam vor der 6'15''-Läuferin ins Ziel und stellte fest, dass sie da niemanden mehr im Schlepptau hatte. Die Läuferinnen und Läufer genossen das wunderbare Frühlingswetter ebenso wie die vielen Zuschauer. Auch die verschiedenen Musikgruppen unterwegs sorgten für Stimmung. 21.03.2019 - 41. Kerzerslauf 16. März 2019 | Aktivitäten | Lauf-Treff Buchs SG. Sehr warmes Duschwasser für alle rundete das gute Bild des Kerzerslaufs ab. So herrschte im Zielgelände nach dem Lauf eine eigentliche Frühlingsfest-Stimmung. Unsere Resultate: Brigitte Gantner Rang 77 Kat. F50 in 1:25:27 Bernhard Vögeli Rang 132 Kat. M60 in 1:30:46 Hildegard Fässler Rang 10 Kat. F65 in 1:32:39 Christine Schenk 15km Walking in 2:32:47 ‹ Zur Liste
So durften wir uns aufgewärmt in der Turnhalle nach Wienerli und Kartoffelsalat auch noch auf der Bühne präsentieren. Hier ein paar Eindrücke: