digna Data Schema Tracker

digna Data Schema Tracker

digna Data Schema Tracker

Schema-Drift stoppen, bevor Ihre Pipelines ausfallen

Digna Data Schema Tracker überwacht kontinuierlich die Struktur Ihrer Datenbank und informiert Sie über hinzugefügte/entfernte Spalten, Änderungen des Datentyps und andere Modifikationen – ob absichtlich oder unbeabsichtigt.
Dashboard illustration showing green, yellow, and red bars with alert icons, representing schema tracking and detection of structural issues in databases.
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Frühzeitige Warnungen verhindern unbemerkte Schema-Drifts und reduzieren das Risiko nachgelagerter Probleme  etwa defekter Pipelines. 

Frühzeitige Warnungen verhindern unbemerkte Schema-Drifts und reduzieren das Risiko nachgelagerter Probleme  etwa defekter Pipelines. 

Frühzeitige Warnungen verhindern unbemerkte Schema-Drifts und reduzieren das Risiko nachgelagerter Probleme  etwa defekter Pipelines. 

Wie digna Data Schema Tracker funktioniert

Verfolgt strukturelle Änderungen in Ihren Tabellen, einschließlich hinzugefügter oder entfernter Spalten, umbenannter Felder und Änderungen des Datentyps.

Aktivieren Sie einfach das Tracking für Ihre Tabellen - digna überprüft die Struktur bei jedem Scan und kennzeichnet alle Abweichungen von der vorherigen Version.

Jede Schemaänderung wird mit Zeitstempel protokolliert. So lässt sich jederzeit nachvollziehen, was sich wann geändert hat – ein entscheidender Faktor für Nachvollziehbarkeit in regulierten Umgebungen.

Anwendungsfall: Änderungen am Schema der Kundenprofile

Erkennen und auf strukturelle Änderungen reagieren:

Datensatzquelle

Tabellenname

Änderungsart

Betroffenes Feld

Änderung erkannt am

Aktueller Datentyp

Früherer Datentyp

crm_platform

customer_profiles

Spalte hinzugefügt

loyalty_status

2025-06-01 12:33:00

CHAR(1)

-

crm_platform

customer_profiles

Datentyp geändert

signup_date

2025-06-20 00:00:10

String

DATE

crm_platform

customer_profiles

Spalte entfernt

is_subscribed

2025-07-02 16:33:00


BOOLEAN

Ergebnis: digna kennzeichnet die Entfernung von is_subscribed (verwendet in 12 nachgelagerten Berichten) und die riskante DATUM → STRING-Konvertierung für signup_date.

Anwendungsfälle

Datenplattform-Stabilität

✦ Erkennen Sie kritische Änderungen, bevor Pipelines oder Dashboards ausfallen

✦ Erkennen Sie unbeabsichtigte Schemaänderungen aus vorgelagerten Systemen

✦ „Unsichtbare Fehler“ vermeiden, die zu Datentyp-Konflikten führen

Datenplattform-Stabilität

✦ Erkennen Sie kritische Änderungen, bevor Pipelines oder Dashboards ausfallen

✦ Erkennen Sie unbeabsichtigte Schemaänderungen aus vorgelagerten Systemen

✦ „Unsichtbare Fehler“ vermeiden, die zu Datentyp-Konflikten führen

Datenplattform-Stabilität

✦ Erkennen Sie kritische Änderungen, bevor Pipelines oder Dashboards ausfallen

✦ Erkennen Sie unbeabsichtigte Schemaänderungen aus vorgelagerten Systemen

✦ „Unsichtbare Fehler“ vermeiden, die zu Datentyp-Konflikten führen

Wesentliche Vorteile von

DATENSCHEMA-NACHVERFOLGUNG

Eliminieren Sie stillen Schema-Drift über Umgebungen hinweg

Minimieren Sie das Risiko von Pipeline-Fehlern und BI-Tool-Fehlern

Die Schema-Stabilität in gemeinsamen Datenverträgen aufrechterhalten

Unterstützt Snowflake, Databricks, BigQuery usw.

Eliminieren Sie stillen Schema-Drift über Umgebungen hinweg

Minimieren Sie das Risiko von Pipeline-Fehlern und BI-Tool-Fehlern

Die Schema-Stabilität in gemeinsamen Datenverträgen aufrechterhalten

Unterstützt Snowflake, Databricks, BigQuery usw.

Eliminieren Sie stillen Schema-Drift über Umgebungen hinweg

Minimieren Sie das Risiko von Pipeline-Fehlern und BI-Tool-Fehlern

Die Schema-Stabilität in gemeinsamen Datenverträgen aufrechterhalten

Unterstützt Snowflake, Databricks, BigQuery usw.

Wesentliche Vorteile von

📈

DATENSCHEMA-NACHVERFOLGUNG

Vermeiden Sie Ausfälle, stärken Sie Vertrauen – und behalten Sie Ihr Schema mit digna im Blick.

Vermeiden Sie Ausfälle, stärken Sie Vertrauen – und behalten Sie Ihr Schema mit digna im Blick.

Vermeiden Sie Ausfälle, stärken Sie Vertrauen – und behalten Sie Ihr Schema mit digna im Blick.

FAQs

Kann ich Schemaänderungen automatisch in meinem Data Warehouse verfolgen?

Kann ich Schemaänderungen automatisch in meinem Data Warehouse verfolgen?

Kann ich Schemaänderungen automatisch in meinem Data Warehouse verfolgen?

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