🎯 Definicja
Kontrakt Danych (Data Contract) to formalna umowa/interfejs pomiędzy zespołem tworzącym i zarządzającym usługą (np. programiści, inżynierowie danych) a jej konsumentami biznesowymi. Określa ona, jakiego typu dane są dostarczane, w jakim formacie i z jakim poziomem jakości, a także wprowadza mechanizmy egzekwowania zgodności i walidacji. Celem kontraktu jest zapewnienie, że dane są stabilne, zrozumiałe, zgodne z wymaganiami analityki i nieulegające przypadkowym zmianom podczas modernizacji systemów produkcyjnych.
🔑 Kluczowe punkty
- Abstrakcja nad danymi: Oddziela produkcję danych (np. mikroserwisy, bazy operacyjne) od ich konsumpcji analitycznej lub ML, ustalając umowę co do struktury, zakresu i jakości danych.
- Egzekwowalny interfejs: Kontrakt można sprawdzać i wymuszać (np. za pomocą Rejestru Schematów, Protobuf, testów jakości, narzędzi typu Great Expectations).
- Zarządzanie zmianą: Ułatwia rozsądne wersjonowanie i ewolucję schematów bez ryzyka destrukcyjnych modyfikacji lub awarii w downstream.
- Element Data Governance: Przenosi zarządzanie danymi z poziomu ogólnych zasad do praktycznych, egzekwowalnych reguł i oczekiwań.
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
Mechanizm działania kontraktów danych
Kontrakt definiuje:
- Schemat danych: Struktura pól, ich typy i dopuszczalne wartości.
- Oczekiwania co do jakości: Zasady walidacji, np. pola nie mogą być puste, liczba rekordów na dobę powinna zawierać się w określonym zakresie.
- Zasady kompatybilności: Jak można zmieniać schemat bez łamania downstream.
- Sposób dostarczania danych: Protokół, format (Protobuf, Avro, JSON), częstotliwość.
Przykładowo, w organizacji korzystającej z Apache Kafka i Protobuf, kontrakt jest schematem przechowywanym w Schema Registry, a każda zmiana podlega zatwierdzeniu oraz testom regresji.
Różnice: kontrakt danych vs produkt danych
| Kontrakt Danych | Produkt Danych |
|---|---|
| Opisuje: jakie dane, w jakim formacie | Odpowiada na pytanie: dlaczego te dane są dostarczane i jaki mają cel |
| Służy do: egzekwowania stabilności | Dostarczania wartości biznesowej |
| Skupia się na: jakości i integracji | Użyteczności, dokumentacji, konsumpcji |
Narzędzia i technologie
- Protobuf, Avro, JSON Schema: Serde schematów i ewolucji kontraktów.
- Kafka + Schema Registry: Rejestracja, wersjonowanie i egzekwowanie kontraktów.
- Great Expectations: Definiowanie i testowanie oczekiwań dotyczących danych.
- API analityczne (GraphQL, REST): Określanie typu/zakresu zwracanych danych.
Kontrakty a nowoczesny stos danych
Kontrakty danych nie zastępują klasycznych potoków ETL/ELT lub narzędzi Data Stack. Są uzupełnieniem (warstwą walidacji i deklaratywnych interfejsów), a nie alternatywą – ułatwiają wczesne wychwycenie zmian destrukcyjnych i szybki prototyping źródeł danych.
Kontekst: kontrakt danych vs Data Mesh
- Data Mesh wprowadza mikroserwisową organizację danych, ale nie narzuca, jakie dane są publikowane, ani nie waliduje ich formy zgodnie z oczekiwaniami konsumenta.
- Kontrakt Danych uściśla tę relację: narzuca formalny, weryfikowalny interfejs danych (np. poprzez automatyczne testy i schematy), wspomaga Data Governance na poziomie implementacyjnym.
💡 Przykład zastosowania
W firmie logistycznej zespoły developmentu utrzymujące systemy transportowe dostarczają zdarzenia biznesowe przez Apache Kafka, każde opisane kontraktem (Protobuf + Schema Registry). Konsumenci z działów analityki/ML mają pewność, że dane o trasach, ładunkach i dostawach zachowują zgodny format, są kompletne i odporne na nieautoryzowane zmiany. Przy zmianie schematu, pipeline ML automatycznie odrzuci niezgodne dane i wygeneruje alert – zapobiegając incydentom jakościowym.
📌 Źródła
- The Rise of Data Contracts — Chad Sanderson (Substack)
- Data Contracts from Zero to Hero — Towards Data Science
- Confluent Schema Registry Documentation
- Great Expectations – Open Source Data Testing
👽 Brudnopis
- Kontrakty: umowa producent — konsument danych; schemat, walidacja, egzekwowanie
- Protobuf + Kafka, Schema Registry (Confluent), walidacja jakości, zmiany weryfikowane automatycznie
- Porównanie z Data Mesh: mesh = organizacja, kontrakt = mechanizm walidacji/zgodności
- Praktyczne narzędzia: Great Expectations, GraphQL/REST Schema, deklaratywne “data contract” jako kod
- Usecase: ML pipeline źle działa? Można wyłapać breaking change już na wejściu, zamiast w downstream