1. Perche i data contracts
Rendono i dati prevedibili: i consumer sanno cosa aspettarsi, i producer sanno chi viene impattato. La qualita viene gestita a monte.
Senza contract succede questo
Un rename rompe i dashboard, nessuno e avvisato, l on-call cerca ore la root cause. Un contract chiarisce regole e owner.
Pipeline piu stabili
I breaking changes vengono fermati prima della prod.
Ownership chiaro
Owner e canali di contatto definiti.
Incident piu rapidi
Schema, SLAs e runbook sono visibili.
2. Cosa deve stare in un data contract
Tienilo breve, versionato e leggibile dalla macchina (YAML/JSON). Queste sono le sezioni base.
Schema + semantica
- • Campi, tipi, not null, range
- • Definizione business per ogni campo
- • Esempi di payload e casi di test
SLAs e qualita
- • Freschezza (es. < 15 min), disponibilita
- • Controlli (unicita, completezza, range attesi)
- • Escalation, finestra incident, runbook
Owner & consumer
- • Team responsabile, pager, Slack/Teams
- • Consumer principali e dashboard
- • Sensibilita dati e classi di accesso
Cambi & notifiche
- • Versioning (SemVer), policy di deprecation
- • Canale di comunicazione per breaking changes
- • Piano di rollback e finestra di migrazione
3. Workflow: dalla bozza alla produzione
Parti con un team di dominio, poi automatizza i controlli. Obiettivo: bloccare i breaking changes nel CI, non alle 3 di notte.
Draft & review
Il producer scrive il contratto (YAML/JSON). Il consumer valida campi, semantica e SLAs.
CI e lint
Linter di schema, test dbt/Great Expectations nel PR. I breaking changes vengono bloccati.
Registry & rollout
La versione approvata finisce in registry/catalogo. Deploy in staging, poi prod.
Monitoring
Dashboard per freschezza, errori, qualita. Alert a owner + consumer.
4. Versioning & breaking changes
Usa SemVer: PATCH per bugfix, MINOR per aggiunte compatibili, MAJOR per breaking changes. Indica quanto dura il supporto alla versione precedente.
Cambi compatibili
- • Nuovo campo con default
- • Limiti o range aumentati
- • Valori Enum aggiunti (comunicati)
Breaking changes
- • Rimuovere o rinominare un campo
- • Tipo piu restrittivo (es. string -> int)
- • Cambiare la semantica senza annuncio
5. Enforcement & monitoraggio
Shift-left
- • Lint del contratto nel PR
- • Schema registry che rifiuta schemi incompatibili
- • Test dbt / Great Expectations nel CI
Runtime & osservabilita
- • Alert su freschezza ed errori
- • Dashboard di qualita e SLAs
- • Runbook e reperibilita
6. Tooling & prossimi passi
Metti insieme definizione, registry e controlli di qualita. Parti leggero, poi automatizza.
Mattoncini utili
- • Schema registry (OpenAPI/Avro/Protobuf)
- • Test dbt, Great Expectations per i controlli
- • Cataloghi/Lineage per l impact analysis
Con Datadef
- • Documenta i contracts in DiagramAI
- • Rendi visibili lineage e owner
- • Gestisci versioni e SLAs per dataset
7. FAQ
Serve un tool dedicato?
No. Parti con YAML nel repo + CI. Poi collega una registry o un catalogo se serve.
Come gestire dati sensibili?
Aggiungi tag di sensibilita, classi di accesso e regole di mascheramento. Collegale alle policy della pipeline.
Chi possiede il contratto?
Il team produttore. I consumer fanno review, ma il producer resta responsabile di qualita e SLAs.