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Data Schema Tracker – Schema‑Evolution überwachen

KI‑gesteuertes Modul für Metadaten‑Observability und Datenqualität – digna Data Schema Tracker

Zweck

Der Data Schema Tracker hält Sie darüber informiert, wie sich Ihre Datenbankstrukturen entwickeln.
Er überwacht kontinuierlich Tabellenschemata, Spalten und Datentypen, um Schema‑Drift zu erkennen — absichtliche oder unbeabsichtigte strukturelle Änderungen, die Pipelines, ETL‑Jobs oder BI‑Dashboards stören können.

Indem Transparenz in der Schema‑Evolution sichergestellt wird, hilft digna Organisationen, Vertrauen in die Datenqualität zu erhalten, die Observability von Datensystemen zu wahren und kostspielige Produktionsvorfälle zu vermeiden, die durch unerkannte Schemaänderungen ausgelöst werden.

Technische Übersicht

Was es überwacht

  • Hinzugefügte oder entfernte Spalten – erkennt neu eingeführte, umbenannte oder gelöschte Spalten.
  • Änderungen von Datentypen – identifiziert Änderungen wie INT → VARCHAR oder DATE → TIMESTAMP.
  • Änderungen an Tabellen und Views – verfolgt Erstellung, Umbenennung oder Entfernung von Tabellen und Views.
  • Unterschiede zwischen Umgebungen – vergleicht Schema‑Versionen zwischen Dev, Test und Production.

Erkennung & Benachrichtigung

  • Scannt Datenbank‑Metadaten oder Systemkataloge direkt innerhalb Ihrer Datenplattform.
  • Vergleicht jeden Schema‑Snapshot mit der zuvor bekannten Version, die im digna Observability‑Schema gespeichert ist.
  • Generiert Echtzeit‑Benachrichtigungen im Dashboard, über die API oder externe Benachrichtigungskanäle (E‑Mail, Slack, Webhook).
  • Protokolliert jede Schema‑Version zur historischen Nachverfolgung und Prüfbereitschaft.

Architektur und Ausführung

  • Ausführung innerhalb der Datenbank: digna läuft vollständig in Ihrer Umgebung und liest Metadaten‑Views ab, ohne Nutzdaten zu extrahieren.
  • Leichtgewichtige Scans: greift nur auf strukturelle Informationen zu — niemals auf Benutzerdaten.
  • Zentrale Speicherung: Schema‑Metadaten und Drift‑Aufzeichnungen werden im digna Observability‑Schema für Visualisierung und Analysen abgelegt.
  • Automatisierung: unterstützt geplante oder ereignisbasierte Scans über digna Core oder externe Orchestrierungs‑Tools.

Beispielanwendungsfälle

Anwendungsfall Beschreibung
Überwachung der ETL‑Stabilität Erkennt Änderungen in upstream‑Strukturen, bevor Pipelines wegen Schema‑Mismatches ausfallen.
Zuverlässigkeit von Business Intelligence Verhindert fehlerhafte Dashboards, die durch umbenannte oder fehlende Spalten entstehen.
Data Warehouse‑Governance Pflegt eine prüfbare Historie der Schema‑Evolution für Compliance und Impact‑Analysen.
Integrationsüberwachung Stellt sicher, dass Data‑Lake‑ und Warehouse‑Schemata nach Strukturupdates synchron bleiben.

Vorteile

Bereich Vorteil
Datenqualität Verhindert unerkannte Schema‑Drifts, die Datenpipelines korrumpieren oder ungültig machen können.
Observability Ergänzt strukturelles Monitoring zur Gesamt‑Observability von Datenökosystemen.
Compliance Bewahrt versionierte Schema‑Historien für Audit, Rückverfolgbarkeit und Change‑Control.
Vorbeugung Erkennt strukturelle Probleme, bevor sie sich auf Reporting oder Produktion auswirken.

Funktionsweise

  1. Snapshot‑Erfassung – digna nimmt die aktuellen Schema‑Metadaten auf.
  2. Vergleich – der neue Snapshot wird verglichen