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  4. Mythos Data Vault und richtig große Modelle | mit Volker Nürnberg
Wie baut man heute ein Data Warehouse, das agil, skalierbar und
zukunftsfähig ist? In dieser Episode sprechen Artur und Volker
über Data Vault 2.0 – und warum es viel mehr ist als eine
technische Lösung.

00:20 Data Vault = Nicht Technik?!

01:47 Warum Data Vault kein End-User-Tool ist

04:00 Modellierung, Architektur, Methodologie

06:00 Automatisierung – Der rote Knopf

07:44 Änderungen elegant abfedern

12:07 Kunden-360°-Integration

16:10 Data Lake vs. Data Vault

24:36 Data Mesh + Data Vault: So geht's zusammen!

Data Vault trennt Datenspeicherung von Auslieferung, setzt auf
robuste Strukturen und erlaubt schnelle Anpassungen bei
Änderungen im Quellsystem. Besonders spannend: Volker erklärt,
warum Automatisierung und Machine Learning bald dafür sorgen
könnten, dass Data Vault-Modelle sich fast von selbst
erstellen.Wir sprechen über den Unterschied zwischen Data Vault,
Data Lakes und traditionellen Data Warehouses, diskutieren Data
Mesh und wie sich zentrale Steuerung und dezentrale Verantwortung
miteinander verbinden lassen. Für alle, die sich fragen, wie
moderne Unternehmensdatenarchitektur wirklich funktioniert,
liefert diese Folge praktische Einblicke und klare Bilder – vom
Warehouse bis zum roten Knopf der Automatisierung.Hör rein und
finde heraus, warum Data Vault 2.0 gerade in einer
dezentralisierten Welt der Schlüssel für effizientes,
auditierbares und schnelles Datenmanagement ist.
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„Mythos Data Vault und richtig große Modelle | mit Volker Nürnberg“

Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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