Avec l'augmentation exponentielle des volumes de données et la complexité des écosystèmes data, les Data Contracts se sont imposés comme un outil crucial pour améliorer la gouvernance et la gestion des jeux de données. Ces contrats permettent de formaliser les attentes autour de la structure, des types et des contraintes des données à travers des équipes variées, contribuant à une documentation claire et partagée.
Les Data Contracts ne se limitent pas à décrire des interfaces d'échange, mais s'étendent à la qualité des jeux de données. Ils définissent de manière précise ce qu'est un dataset en termes de précision, complétude, cohérence et évolution. Par exemple, un batch de traitement peut, grâce aux Data Contracts, comprendre exactement la nature des données attendues et ainsi optimiser la fiabilité et la reproductibilité des processus.
Le standard Open Data Contract permet d'établir des spécifications claires, facilitant la collaboration inter-équipes et réduisant les incertitudes sur la signification et l'utilisation des données. Ces contrats sont également essentiels dans le cadre d'une architecture Data Mesh, car ils favorisent la découverte et l'accessibilité des données dans le SI de manière standardisée, facilitant ainsi la responsabilisation des domaines de données.
Dans nos projets, nous avons vu des gains significatifs en qualité des données et en réduction des incidents liés à des erreurs d'interprétation entre équipes. Des outils simples comme Pydantic se sont révélés utiles pour la définition et la validation des schémas.
LE POINT DE VUE THEODO
Les Data Contracts sont un pilier essentiel pour garantir la qualité et la compréhension des données, surtout dans des environnements complexes et distribués. Nous recommandons leur adoption, en particulier dans les contextes de Data Mesh, pour améliorer la standardisation, la découverte des données et la collaboration inter-équipes.
Lorem ipsum dolor sit amet consectetur. Eu tristique a enim ut eros sed enim facilisis. Enim curabitur ullamcorper morbi ultrices tincidunt. Risus tristique posuere faucibus lacus semper.
En savoir plus