Data Vault 簡介

Data Vault（資料金庫？以下簡稱DV）是一種資料架構模型和技巧，而主要是為了組織大規模且高擴展性（Scalability）的資料倉庫（Data Warehouse）。DV 2.0是原作者在2013年為了適用數據處理上的一些新最佳實踐（Best Practice）而翻新與優化過的版本。由於新項目基本上不會考慮使用DV 1.0，本文就直接跳過。

相對於Kimball、Inmon、或其他常見的資料倉庫的設計，DV在設計和運用都會比較嚴格而規定性，也在實施上上比較複雜。如果沒有需要解決以下問題的資料倉儲項目，可能套用比較簡單的Kimball會更適合：

• 大量資料源（50~100資料源庫、100～1000源表）
• 多數開發人員（20+ 同時貢獻者）
• 二代以上的原數據版本

顧名思義，Data Vault有點像一個資料的大金庫，所有進來的資料都會被整理到一個個小保險箱裡，有需要時各個團隊可以再從金庫裡來提取。DV的設計上運用了高重用性（reusability）與模塊化（modularity）的資料模型與源資料的集中管理，而完成擴展性強的數據倉儲系統。

在後續的幾篇文章內，會再分享具體DV理論上的設計原則，用dbt如何實踐，與分享一些實際案例上的考量！

參考

Building a Scalable Data Warehouse with Data Vault 2.0:DV發明者Daniel Linstedt與Michael Olschimke的原作，對DV 2.0有興趣的朋友可以參考