Data Schema Tracker – Övervaka schemats utveckling¶

Syfte¶

The Data Schema Tracker håller dig informerad om hur dina databasscheman utvecklas.
Den övervakar kontinuerligt tabellscheman, kolumner och datatyper för att upptäcka schemadrift — avsiktliga eller oavsiktliga strukturella förändringar som kan störa pipelines, ETL-jobb eller BI-instrumentpaneler.

Genom att säkerställa transparens i schemautvecklingen hjälper digna organisationer att bibehålla förtroende för datakvaliteten, upprätthålla observabilitet i datasystemen och undvika kostsamma produktionsincidenter orsakade av oupptäckta schemaändringar.

Teknisk översikt¶

Vad den övervakar¶

Tillagda eller borttagna kolumner – Upptäcker nyligen introducerade, bytta namn på eller borttagna kolumner.
Ändringar av datatyp – Identifierar ändringar såsom INT → VARCHAR eller DATE → TIMESTAMP.
Tabell- och vyändringar – Spårar skapande, namnändring eller borttagning av tabeller och vyer.
Skillnader mellan miljöer – Jämför schemaversioner mellan Dev, Test och Production.

Detektion & avisering¶

Skannar databasmetadata eller systemkataloger direkt i din dataplattaform.
Jämför varje schema-ögonblicksbild med den tidigare kända versionen som lagras i digna’s observability schema.
Genererar realtidslarm i instrumentpanelen, via API eller externa notifieringskanaler (e-post, Slack, webhook).
Loggar varje schemaversion för historisk spårning och revisionsberedskap.

Arkitektur och körning¶

Körning i databasen: digna körs helt inom din miljö och frågar metadata-vyer utan att extrahera någon användardata.
Lättviktig skanning: får endast åtkomst till strukturell information — aldrig användardata.
Centraliserad lagring: schemametadata och poster om drift lagras i digna observability-schema för visualisering och analys.
Automatisering: stödjer schemalagda eller händelsebaserade skanningar via digna Core eller externa orkestreringsverktyg.

Exempel på användningsfall¶

Användningsfall	Beskrivning
Övervakning av ETL-stabilitet	Upptäck ändringar i upstream-strukturen innan pipelines fallerar på grund av schemaavvikelser.
Business Intelligence-tillförlitlighet	Förhindra trasiga instrumentpaneler orsakade av omdöpta eller saknade kolumner.
Datalagerstyrning	Behåll en granskningsbar historik över schemautveckling för efterlevnad och påverkananalys.
Översyn av integrationer	Säkerställ att data lake- och datalager-scheman förblir synkroniserade efter strukturella uppdateringar.

Fördelar¶

Område	Fördel
Datakvalitet	Förhindrar oupptäckt schemadrift som kan korrumpera eller ogiltigförklara datapipelines.
Observabilitet	Lägg till strukturell övervakning till den övergripande observabiliteten i dataekosystemet.
Efterlevnad	Behåll versionerad schemahistorik för revision, spårbarhet och förändringskontroll.
Förebyggande	Upptäcker strukturella problem innan de eskalerar till rapporterings- eller produktionsfel.

Så fungerar det¶

Snapshot Collection – digna tar en ögonblicksbild av den aktuella schemametadatan.
Jämförelse – den nya ögonblicksbilden jämförs