#68: CI/CD für Daten: Datenversionierung für stabile & nachvollziehbare Systeme

Daten(banken) versionieren – klingt maximal unsexy, spart aber Stress im Deployment. Warum ohne Schema-Versionierung selbst kleine Änderungen große Probleme verursachen und was ORMs, Flyway oder Liquibase damit zu tun haben, erfahrt ihr hier. Daten historisieren ist ein Must-have für Compliance, Reproduzierbarkeit und Modellierung. Aber Achtung: Nicht jede Lösung passt für jede Datenbank und den Live-Betrieb. Wir geben Tipps, wie ihr eure Datenprodukte systematisch und effizient im Griff behaltet.

**Zusammenfassung**

Schema-Versionierung ist essenziell, um Änderungen an Datenbanken nachvollziehbar und reibungslos ins Deployment einzubindenFehlende Versionierung kann zu kaputten Prozessen führen, wenn Schema-Änderungen nicht dokumentiert und automatisiert umgesetzt werdenWerkzeuge wie ORMs, Flyway oder Liquibase helfen dabei, Änderungen an Datenbankschemata strukturiert zu verwaltenHistorisierung von Daten ist für Compliance, Reproduzierbarkeit und Modellierung entscheidend Ansätze zur Datenhistorisierung: Append-only-Strategien vs. System-VersionierungHerausforderungen: Performance-Engpässe, hohe Pflegekosten und Kompatibilitätsprobleme je nach Datenbank und Migrationstool Best Practices: Versionierung systematisch einführen, Automatisierung priorisieren und sicherstellen, dass Downgrades funktionieren.

**Links**

#58: Arm, aber sexy: Data Warehousing at Scale ohne Budget https://www.podbean.com/ew/pb-gywt4-1719aef#52: In-process Datenbanken und das Ende von Big Data https://www.podbean.com/ew/pb-tekgi-16896e4#36: Der Data Mesh Hype und was davon bleibt https://www.podbean.com/ew/pb-7er7v-15080c1Flyway: https://www.red-gate.com/products/flyway/Liquibase: https://www.liquibase.com/Alembic (für SQLAlchemy): https://alembic.sqlalchemy.org/en/latest/MariaDB: https://mariadb.org/ClickHouse: https://clickhouse.com/Fragen, Feedback und Themenwünsche gern an [email protected]

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Du bist ebenfalls Data Scientist oder interessierst dich für Daten, ML und AI? Dann ist dieser Podcast für dich. Wir teilen unsere Learnings aus über 180 Projekten, du bekommst Infos und Anregungen zu spannenden Themen rund um Daten.

Wir klären auf, geben Hinweise und teilen unsere Erfahrungen, die wir in über 10 Jahren als Data Scientists im B2B Bereich gesammelt haben.
Wir decken auf, was wirklich hinter den Hypes und Trends der Data Science Branche steckt.
Wir hinterfragen, was ein Data Science Projekt erfolgreich macht und welche Faktoren es zum Scheitern verurteilen.

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