Почему бизнесу не нужен «чистый DV», но он всё равно полезен

Одна из типовых ошибок — пытаться посадить BI напрямую на хабы, линки и сателлиты. Формально данные есть, но для потребления это неудобно: слишком много связей, непонятные правила выбора актуальной версии, высокая вероятность получить дубли на join’ах. В итоге аналитики начинают строить собственные “витрины” в обход платформы, и вы теряете единые определения метрик.

Правильная роль Data Vault — быть надежным слоем хранения и истории, поверх которого строятся витрины под конкретные задачи. Тогда DV отвечает за стабильность и изменения, а витрины отвечают за удобство и скорость потребления. Такой подход особенно хорошо ложится на реальную жизнь платформ: ядро меняется редко и управляемо, а витрины могут развиваться быстрее, не ломая базовую модель.