"Мы редко ""говорим"" о базовых вещах в работе с данными. Вот, например, давайте вспомним про модели структуры данных в классическом хранилище? Никто эту задачу не отменял, мы как и раньше каждый день занимаемся развитием классических реляционных структур и укладываем в них данные для аналитики. И есть ряд ""классических"" подходов к разработке таких структур: • Dimensional modeling (звёздная/снежинка): факт + измерения, денормализация ради скорости и простоты BI; хорошо для Gold‑слоя в медальонной архитектуре. • Data Vault (Hubs/Links/Satellites): ориентация на интеграцию, историзацию, аудит и гибкость схем; оптимален для Silver‑слоя, далее трансформируется в витрины. • One Big Table (OBT): максимально денормализованная «широкая» таблица для критически быстрых дашбордов/ML‑фич, жертвуя гибкостью. • Кубы/материализованные представления: предрасчёт агрегатов и кеширование для ускорения сложных разрезов. и тд Вот интересная статья которая показывает, что спор «что лучше — Data Vault или dimensional modeling» бессмысленен: эти подходы решают разные задачи на разных этапах. Автор предлагает практический шаблон в рамках medallion architecture: в слое Silver использовать Data Vault для гибкой интеграции, историзации и аудита, а в слое Gold — звёздные схемы для быстрого, понятного анализа и стабильной семантики бизнес‑метрик. Интересно тут то, что подробно разбираются реальные компромиссы — гибкость vs производительность, техники мостинга Silver→Gold (PIT/Bridge, управление суррогатными ключами, SCD Type 2, инкрементальные загрузки), а также организационные практики: метаданные‑драйв, CI/CD, разделение команд и роль семантического слоя. Это даёт применимый чертёж масштабируемой, аудируемой и быстрой платформы без «серебряных пуль». https://www.dataengineeringweekly.com/p/revisiting-medallion-architecture-760"