Слушает, ты к винограднику как к набору версионированных данных относишься. Обычно я разбиваю проблему на несколько уровней. Сначала – необработанные данные: отметки времени, логи датчиков, прогнозы погоды – все в нормализованной таблице, чтобы в каждом столбце был только один смысл. Потом – таблица признаков: ты там вычисляешь скользящие средние, индексы роста, задержки – все, что отражает временные закономерности. И, наконец, таблица моделей, где хранишь коэффициенты или веса нейросети, которые сопоставляют признаки с последующей фазой. Я стараюсь держать схемы максимально простыми для быстрого доступа, но добавляю небольшой слой метаданных, чтобы понимать, что означает каждое поле и когда оно было обновлено в последний раз. Тогда, когда модели нужны свежие данные, я просто беру последнюю строку из таблицы признаков, подаю ее в модуль предсказаний и получаю следующее ожидаемое состояние. Так логика отделена от данных, и отладка сводится к отслеживанию одного столбца, а не к поискам в куче разношерстных логов.

Звучит неплохо. Только сохрани копию под этот набор правил; если вдруг начнётся "бегство мула", сможешь вернуться к предыдущему состоянию логики, прежде чем что-то менять в поле. Это как хранить историю коммитов для кода – так проще понять, какое изменение сломало всё.