Wanneer we een dataplatform maken is tegenwoordig voor veel organisaties een data vault als modelleringstechniek de standaard. Dit is dan vooral gedaan vanuit het oogpunt van compliance. Heel soms bij de cursus BI en DW concepten vertellen cursisten dat hun organisatie toch op deze keuze is terug gekomen en weer kiest voor een derde normaalvorm voor de permanente opslag van data.
Wat zij nadelen van een data vault?
Hoewel Data Vault veel voordelen biedt, zijn er ook nadelen of uitdagingen verbonden aan deze methodologie. Hieronder volgen enkele van de belangrijkste nadelen van Data Vault:
1. Complexiteit
Data Vault-modellen kunnen complex worden, vooral in vergelijking met traditionele star schema’s of 3NF-modellen. De scheiding van Hubs, Links en Satellites kan leiden tot een groter aantal tabellen, wat het moeilijker kan maken om het model te begrijpen en te beheren.
2. Prestaties
Door de vele tabellen en het hoge aantal joins tussen Hubs, Links en Satellites kunnen queryprestaties soms traag zijn, vooral in omgevingen met veel data of bij real-time analyses. Het optimaliseren van queries en de onderliggende database-infrastructuur is vaak nodig om prestatieproblemen te voorkomen.
3. Lange leercurve
Data Vault is minder bekend dan traditionele datawarehousingmethoden zoals Kimball of Inmon. Dit kan leiden tot een langere leercurve voor ontwikkelaars, data-architecten en business-analisten die niet bekend zijn met de methodologie, wat de implementatie kan vertragen.
4. Data-duplicatie
Doordat Data Vault-modellen gegevens historisch vastleggen en versiebeheer ondersteunen, kan er veel redundante data worden opgeslagen. Elke wijziging in de brondata resulteert in een nieuwe versie in de Satellites, wat kan leiden tot een groter datavolume en hogere opslagvereisten.
5. Langdurige laadtijden
Het bijwerken en laden van een Data Vault kan langer duren, omdat voor elke nieuwe dataverandering een nieuw record moet worden toegevoegd in plaats van het bestaande record te updaten. Dit kan vooral problematisch zijn bij zeer grote datasets of bij een hoge frequentie van dataveranderingen.
6. Lastig voor directe rapportage
Data Vault is niet direct geschikt voor rapportagedoeleinden. Het model is vooral gericht op de opslag en historisering van brondata, waardoor er vaak een extra laag nodig is (zoals een Data Mart) om data geschikt te maken voor eindgebruikers en rapportages. Dit kan extra complexiteit en tijd introduceren.
7. Beheerintensief
Door het grotere aantal tabellen en de behoefte aan historisering en versiebeheer, kan het beheer van een Data Vault-model intensiever zijn dan bij andere datawarehousingmethodologieën. Zaken als indexbeheer, query-optimalisatie en data-opruiming kunnen extra inspanning vereisen.
8. Niet altijd nodig voor kleinere projecten
Data Vault is ontworpen voor complexe en grote dataomgevingen, met veel brondata en frequente wijzigingen. In kleinere projecten of omgevingen met weinig verandering kan het gebruik van Data Vault overkill zijn, en kunnen eenvoudigere methoden zoals een star schema beter geschikt zijn.
9. Afhankelijkheid van een goede governance
Voor een succesvolle implementatie van Data Vault is goede governance cruciaal. Dit betekent dat er duidelijke afspraken moeten zijn over datamanagement, de manier waarop wijzigingen worden geregistreerd en hoe verschillende teams met de data omgaan. Zonder deze governance kunnen er inconsistenties en verwarring ontstaan.
10. Extra technische overhead
Het opzetten van de Data Vault-structuur vereist extra technische overhead zoals het bouwen van ETL-processen (Extract, Transform, Load) die specifiek zijn afgestemd op de complexiteit van Hubs, Links en Satellites. Dit kan de ontwikkeltijd verlengen en extra kosten met zich meebrengen.
Kortom, hoewel Data Vault een krachtige en flexibele methodologie is voor complexe dataomgevingen, brengt het ook uitdagingen met zich mee, vooral op het gebied van prestaties, complexiteit en beheer. Het is belangrijk om deze nadelen af te wegen tegen de voordelen, afhankelijk van de specifieke behoeften van je project of organisatie.