Was sind die Nachteile und Vorteile von Data Vault?

Data Vault ist eine Methodik für das Data Warehousing, die sich durch ihre Flexibilität und Skalierbarkeit auszeichnet. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile und Nachteile:

### Vorteile:

1. **Flexibilität und Skalierbarkeit**:
- Data Vault ist darauf ausgelegt, sich leicht an Änderungen in den Geschäftsanforderungen und Datenquellen anzupassen.
- Es ermöglicht eine einfache Erweiterung des Datenmodells ohne große Umstrukturierungen.

2. **Historisierung**:
- Alle Datenänderungen werden historisiert, was eine vollständige Nachverfolgbarkeit und Auditierbarkeit der Daten ermöglicht.

3. **Parallelisierung**:
- Die Architektur von Data Vault unterstützt die parallele Verarbeitung von Daten, was die Ladezeiten erheblich verkürzen kann.

4. **Trennung von Geschäftslogik und Datenintegration**:
- Data Vault trennt die Geschäftslogik von der Datenintegration, was die Wartung und Anpassung des Systems erleichtert.

5. **Agilität**:
- Durch die modulare Struktur können neue Datenquellen schnell integriert werden, was die Agilität des Data Warehouses erhöht.

### Nachteile:

1. **Komplexität**:
- Die Implementierung und das Verständnis von Data Vault können komplex sein, insbesondere für Teams, die mit der Methodik nicht vertraut sind.

2. **Datenvolumen**:
- Aufgrund der Historisierung und der Speicherung aller Datenänderungen kann das Datenvolumen schnell anwachsen, was zu höheren Speicheranforderungen führen kann.

3. **Performance**:
- Die Abfrageperformance kann leiden, da die Daten über mehrere Tabellen verteilt sind. Dies erfordert oft zusätzliche Optimierungen und Indizierungen.

4. **Initialer Aufwand**:
- Der initiale Aufwand für die Modellierung und Implementierung eines Data Vault kann höher sein als bei traditionellen Data Warehousing-Methoden.

5. **Schulungsbedarf**:
- Teams müssen möglicherweise geschult werden, um die Prinzipien und Best Practices von Data Vault zu verstehen und effektiv anzuwenden.

### Fazit:
Data Vault bietet viele Vorteile in Bezug auf Flexibilität, Skalierbarkeit und Historisierung, bringt jedoch auch Herausforderungen in Bezug auf Komplexität und Performance mit sich. Es ist besonders geeignet für Unternehmen, die mit häufigen Änderungen in den Datenquellen und Geschäftsanforderungen umgehen müssen.