1. Pourquoi des data contracts ?
Ils rendent les donnees predecibles : les consommateurs savent quoi attendre, les producteurs savent qui sera impacte par un changement. La qualite est geree en amont.
Sans contrat, voila ce qui arrive
Un renommage casse des dashboards, personne n est prevenu, l on-call passe la nuit a chercher le schema. Un contrat clarifie les regles et les owners.
Pipelines fiables
Les breaking changes sont detectes avant la prod.
Ownership clair
Responsables + canaux de contact identifies.
Incidents plus rapides
Schema, SLAs et runbooks sont accessibles.
2. Ce qu un data contract doit couvrir
Faites simple, versionne et lisible par machine (YAML/JSON). Voici les briques essentielles.
Schema + semantique
- • Champs, types, not null, plages
- • Definition metier pour chaque champ
- • Exemples de payloads et cas de test
SLAs & qualite
- • Fraicheur (p. ex. < 15 min), disponibilite
- • Checks (unicite, completude, valeurs attendues)
- • Escalade, fenetre d incident, runbooks
Roles & consommateurs
- • Equipe responsable, pager, Slack/Teams
- • Principaux consommateurs et dashboards
- • Sensibilite des donnees et niveaux d acces
Changements & notifications
- • Versioning (SemVer), politique deprecation
- • Canal d annonce pour breaking changes
- • Plan de rollback et fenetre de migration
3. Workflow : du brouillon a la production
Demarrez avec une equipe domaine, automatisez les checks. Objectif : bloquer les changements incompatibles dans le CI, pas en pleine nuit.
Draft & revue
Le producteur redige le contrat (YAML/JSON). Le consommateur valide champs, semantique et SLAs.
CI et lint
Linter de schema, tests dbt/Great Expectations dans le PR. Les breaking changes sont bloques.
Registry & rollout
Version approuvee publiee dans la registry/katalog. Deploiement staging puis prod.
Monitoring
Tableaux de bord fraicheur/erreurs/qualite. Alerts vers owner + consommateurs.
4. Versioning & breaking changes
Utilisez SemVer : PATCH pour correctifs, MINOR pour ajouts compatibles, MAJOR pour breaking changes. Precisez combien de temps l ancienne version reste supportee.
Changements compatibles
- • Nouveau champ avec valeur par defaut
- • Plage ou limite elargie
- • Valeurs Enum ajoutees (communiquees)
Breaking changes
- • Suppression ou renommage de champ
- • Type plus strict (par ex. string -> int)
- • Semantique modifiee sans annonce
5. Enforcement & monitoring
Shift-left
- • Lint dans le PR sur le contrat
- • Schema registry qui refuse l incompatible
- • Tests dbt / Great Expectations en CI
Runtime & observation
- • Alertes fraicheur / erreurs
- • Dashboards de qualite et SLAs
- • Runbooks incidents + astreinte
6. Outils & prochains pas
Combinez definition du contrat, registry et checks de qualite. Commencez leger, automatisez ensuite.
Briques utiles
- • Schema registry (OpenAPI/Avro/Protobuf)
- • Tests dbt, Great Expectations pour les checks
- • Catalogue/Lineage pour l impact analysis
Avec Datadef
- • Documenter vos contracts dans DiagramAI
- • Rendre visibles lineage et owners
- • Suivre versions et SLAs par dataset
7. FAQ
Faut-il un outil dedie ?
Non. Commencez avec YAML dans le repo + CI. Ensuite, branchez une registry ou un catalogue si besoin.
Comment gerer les donnees sensibles ?
Ajoutez des tags de sensibilite, des niveaux d acces et des regles de masquage. Reliez-les a vos politiques dans la pipeline.
Qui est owner du contrat ?
L equipe productrice. Les consommateurs donnent leur revue, mais le producteur reste responsable de la qualite et des SLAs.