Die Studierenden laden die Daten der Open NYC zunächst in die “Staging Area” (siehe Abb.), dann analysieren sie die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Datasets und modellieren diese nach den Modellierungsmethoden von Data Vault 2.0, wie sie bei Scalefree angewendet werden. Diese Modellierungsmethoden werden teils auch im Schwerpunkt Business Intelligence vermittelt und wurden von den Gründern der Scalefree GmbH, Michael Olschimke und Dan Linstedt, entwickelt.
Im weiteren Verlauf werden aus den modellierten Daten, die im sogenannten “Raw Data Vault” abgelegt werden, Kennzahlen berechnet und im “Business Vault” gespeichert. Die Kennzahlen werden für die nächste Architekturschicht des EDWs, die Information Marts, noch einmal neu modelliert, sodass sie leichter abgefragt werden können. Auf Basis dieser werden interaktive Dashboards erstellt, auf welchen ein Anwender verschiedene Filter anwenden kann, um z.B. den Zeitraum oder den Ort einzugrenzen und zu beobachten, wie die Daten sich verändern. So kann beispielsweise herausgefunden werden, in welchen Monaten mehr Unfälle passiert sind oder welche Stadtteile in New York besonders gefährlich sind.
Vor allem hat Scalefree so jedoch die Möglichkeit, seinen Kunden dieses sehr abstrakte Thema anschaulich an einer Vorzeigeimplementierung präsentieren zu können. Die Studierenden machen hierbei erste praktische Erfahrungen im Bereich Data Vault, sie lernen neue Tools wie dbt kennen, modellieren das erste Mal selbst ein komplettes Data Warehouse und erkennen, welche Probleme häufig auftreten und wie diese zu lösen sind.
