Data Vault 2.0 : historiser, auditer et faire évoluer sans perdre le contrôle.

Nous concevons des architectures Data Vault pragmatiques, automatisables et alignées sur la réalité des usages métier.

Raw VaultBusiness VaultHistorisationAutomatisationAuditabilité

Un choix d'architecture, pas une recette universelle

Data Vault apporte de la valeur lorsque les sources évoluent, que l'historique doit être préservé et que la traçabilité est structurante. Il peut en revanche créer une complexité inutile si le contexte, les compétences ou les besoins ne le justifient pas.

Notre approche

  • évaluer l'adéquation du pattern au contexte ;
  • définir les règles de modélisation et d'identification métier ;
  • automatiser les structures répétitives et les contrôles ;
  • concevoir le Business Vault en fonction des règles réelles ;
  • préparer des couches de consommation compréhensibles par les usages.

Automatisation avec dbt

La génération réduit les tâches répétitives, mais ne remplace pas les décisions d'architecture. Nous séparons ce qui peut être standardisé de ce qui nécessite une compréhension métier, notamment les règles de calcul, les rapprochements, les satellites à effet courant et les objets de consommation.

Gouvernance

Ownership, dictionnaire métier, conventions, tests, lineage, gestion des changements et critères de qualité sont intégrés au modèle opérationnel. L'objectif est de rendre l'architecture durable, pas seulement correcte lors de sa création.