Datenversionierung

Datenversionierung bezeichnet die systematische Erfassung, Speicherung und Nachverfolgung von Änderungen an Datensätzen, Dateien oder Tabellen über die Zeit. Ziel ist Reproduzierbarkeit, Nachvollziehbarkeit, Auditierbarkeit und die Unterstützung kollaborativer Datenarbeit. Daten werden versioniert durch eindeutige Identifikatoren, Zeitstempel, Metadaten und Verknüpfungen mit den Prozessen, die sie erzeugen oder verändern.

Kernkonzepte sind Versionen, Commits, Snapshots, Diffs, Branches und Tags. Eine Version umfasst typischerweise einen bestimmten Stand eines Datasets oder einer Tabelle inklusive Metadaten. Provenance-Informationen beschreiben Herkunft, Transformationen und Abhängigkeiten und ermöglichen die Rückverfolgung von Ergebnissen.

Gängige Strategien sind Snapshot-Versionierung, bei der jeder Stand der Daten als eigener Snapshot gespeichert wird, und diff-basierte Versionierung, bei der nur Änderungen erfasst werden. Techniken wie Copy-on-Write, Delta- oder Content-Addressable Storage unterstützen Effizienz bei großen Datenmengen. Datenformate und -systeme nutzen Versionierung auf Tabellen- oder Dateiebene; semantische Versionierung kommt bei APIs oder Schemas zum Einsatz.

Häufige Werkzeuge und Ansätze umfassen DVC, Delta Lake, Apache Hudi, Apache Iceberg, LakeFS und Quilt. Sie ermöglichen die Versionierung von Datasets, Reproduzierbarkeit von Pipelines, Zusammenarbeit und Rollbacks.

Herausforderungen sind erhöhter Speicherbedarf, Leistungsanforderungen bei großen Datenmengen, Datenschutz und Zugriffskontrolle. Gute Praxis umfasst klare Versionierungsrichtlinien, automatisierte Protokolle, Verknüpfung von Daten mit Code-Repositories und regelmäßige Audit-Checks.