Data Vault для Data Engineer
Курс посвящён практическому внедрению Data Vault как подхода к построению корпоративных хранилищ данных. Он показывает, как моделировать данные, автоматизировать загрузку и управлять историчностью без потери гибкости архитектуры.
Вы изучите структуру Data Vault (HUB, LINK, SATELLITE), подходы к построению Raw и Business Vault, а также проектирование бизнес-витрин. Отдельное внимание уделяется автоматизации ELT-пайплайнов, тестированию и контролю качества данных.
Курс даёт практическое понимание, как строить масштабируемые DWH, устойчивые к изменениям источников и бизнес-требований.
- Введение: Data Vault и контекст цифровой трансформации
- Терминология Data Vault: HUB, LINK, SATELLITE, PIT и historизация
- Архитектура Data Vault: слои Raw Vault, Business Vault и Information Marts
- Принципы моделирования Data Vault: полнота, гибкость и управляемость изменений
- LINK: принципы связи между HUB’ами и целостность связей
- SATELLITE: атрибуты, история изменений и варианты атрибутивной истории
- Временные аспекты и historization в Data Vault
- Качество данных и правила валидации в DV
- Бизнес Vault: цели, правила и валидируемые атрибуты
- DV 2.0: архитектурные паттерны Raw Vault, Business Vault и Information Marts
- Область применения Data Vault: когда подходит и типовые проекты
- Стандарты и практики управления данными: DAMA, ISO и governance
- Data Vault и бизнес витрины: синергия и общие концепции
- Проектирование бизнес-витрин на основе DV: факты, измерения, семантика
- Инфраструктура загрузки: ELT vs ETL, инкрементальные загрузки и параллелизм
- Методы автоматизации загрузки: metadata-driven pipelines, оркестрация
- Инструменты и стек для DV: СУБД, хранилища, инструменты ETL/ELT, DV-инструменты
- Интеграция и протоколы: API, файлы, стриминг, CDC
- DevOps для Data Vault: версионирование схем, миграции, тестирование
- Тестирование Data Vault: модульное, интеграционное и регрессионное тестирование
- Мониторинг и операционная модель Data Vault: KPI, SLA, валидаторы и аналитика
- Безопасность, конфиденциальность и соответствие требованиям
- Риски, ограничения и типовые ошибки в проектах Data Vault
- Развитие, масштабирование и зрелость Data Vault: maturity-модели и дорожная карта
- Практические кейсы Data Vault: финансы, телеком, розничная торговля
- План внедрения Data Vault: фазы, KPI, управление изменениями




