Data Schema Tracker – Monitorización de la evolución del esquema¶

Propósito¶

El Data Schema Tracker te mantiene informado sobre cómo evolucionan las estructuras de tu base de datos.
Supervisa continuamente esquemas de tablas, columnas y tipos de datos para detectar la deriva de esquemas (schema drift) — cambios estructurales intencionados o no que pueden interrumpir pipelines, trabajos ETL o dashboards de BI.

Al garantizar transparencia en la evolución del esquema, digna ayuda a las organizaciones a mantener la confianza en la calidad de los datos, sostener la observabilidad de los sistemas de datos y evitar incidentes de producción costosos provocados por cambios de esquema no detectados.

Descripción técnica¶

Qué supervisa¶

Columnas añadidas o eliminadas – Detecta columnas recién introducidas, renombradas o eliminadas.
Modificaciones de tipo de dato – Identifica cambios como INT → VARCHAR o DATE → TIMESTAMP.
Modificaciones de tablas y vistas – Rastrea la creación, el renombrado o la eliminación de tablas y vistas.
Diferencias entre entornos – Compara versiones de esquema entre los entornos Dev, Test y Production.

Detección y alertas¶

Escanea metadatos de la base de datos o catálogos del sistema directamente dentro de tu plataforma de datos.
Compara cada instantánea de esquema con la versión previamente conocida almacenada en el esquema de observabilidad de digna.
Genera alertas en tiempo real en el dashboard, vía API o a través de canales de notificación externos (email, Slack, webhook).
Registra cada versión de esquema para seguimiento histórico y preparación para auditorías.

Arquitectura y ejecución¶

Ejecución dentro de la base de datos: digna se ejecuta completamente dentro de tu entorno, consultando vistas de metadatos sin extraer ningún dato.
Escaneo ligero: accede solo a información estructural — nunca a datos de usuarios.
Almacenamiento centralizado: los metadatos de esquema y los registros de deriva se almacenan en el esquema de observabilidad de digna para visualización y análisis.
Automatización: soporta escaneos programados o basados en eventos mediante digna Core o herramientas de orquestación externas.

Ejemplos de casos de uso¶

Caso de uso	Descripción
Monitoreo de estabilidad de ETL	Detecta cambios en la estructura upstream antes de que las pipelines fallen por incompatibilidades de esquema.
Confiabilidad de Business Intelligence	Evita dashboards rotos causados por columnas renombradas o ausentes.
Gobernanza del Data Warehouse	Mantén un historial auditable de la evolución del esquema para cumplimiento y análisis de impacto.
Supervisión de integraciones	Asegura que los esquemas del data lake y del warehouse permanezcan sincronizados tras actualizaciones estructurales.

Beneficios¶

Área	Beneficio
Calidad de los datos	Evita la deriva de esquema no detectada que puede corromper o invalidar pipelines de datos.
Observabilidad	Añade monitorización estructural a la observabilidad general de los ecosistemas de datos.
Cumplimiento	Mantiene un historial versionado de esquemas para auditoría, trazabilidad y control de cambios.
Prevención	Detecta problemas estructurales antes de que se conviertan en errores de reporting o de producción.

Cómo funciona¶

Captura de instantáneas – digna captura los metadatos del esquema actual.
Comparación – la nueva instantánea se compara