Data Contracts são acordos formais que definem a estrutura, qualidade e expectativas sobre dados entre produtores e consumidores. Funcionam como um contrato tradicional: especificam o que será entregue, em qual formato, com qual qualidade e o que acontece se algo der errado.
Pense em um Data Contract como a documentação executável que garante que os dados produzidos por um sistema atendam às expectativas de quem vai consumi-los. Ele define schema, tipos de dados, regras de validação, SLAs e responsabilidades.
O problema? A maioria das empresas implementa Data Contracts no lugar errado.
A Armadilha da Implementação Downstream
Equipes de dados geralmente têm controle apenas dos sistemas downstream: data warehouse, lakehouse, camadas analíticas. Naturalmente, implementam contratos onde podem, entre o banco analítico e os consumidores finais.
Isso resolve problemas inicialmente, mas é apenas um band-aid se você nunca previne que dados ruins sejam escritos na origem.
Escolha seu veneno: sem contratos, erros desconhecidos impactam consumidores. Com contratos downstream, você tem alertas constantes ou bloqueio de dados, paralisando pipelines.
First-Mile vs Last-Mile: Onde Qualidade Realmente Começa
First-Mile: Onde dados brutos são gerados, transformados e enviados para storage. É a fase de extração e processamento inicial nos sistemas de origem.
Last-Mile: Quando dados chegam aos sistemas analíticos, onde analistas transformam em produtos de dados consumíveis.
A maioria foca exclusivamente em last-mile. Mas problemas de qualidade não começam no data warehouse — começam no código que gera seus dados.
Quando um engenheiro modifica lógica de negócio, os dados escritos no banco mudam automaticamente. Focar apenas downstream é gerenciar sintomas, não a doença.
O Paradigma Code-First para Qualidade
Gestão de qualidade não pode ter sucesso olhando apenas dados materializados. As decisões reais sobre qualidade acontecem no código-fonte onde engenheiros definem regras de geração.
Um paradigma code-first exige gerenciar qualidade em três camadas:
Codebase: Onde a lógica de dados é definida
In-transit: Sistemas que movem dados
At-rest: Storage onde dados residem
Suas ferramentas precisam capturar problemas em pull requests, não apenas em dashboards de produção. Precisam prevenir problemas antes de materializarem.
Troque a pergunta “O que está errado com esses dados?” por “O que está errado com o código que produz esses dados?”
A Complexidade de Enforcement
Criar alguns contratos é simples. Aplicá-los consistentemente em todo seu stack é onde a maioria falha.
Camada 1 – Pessoas: Data Contracts resolvem problema sociotécnico. Você precisa alinhar liderança e times na mudança cultural.
Camada 2 – Adoção: O suporte desaparece se onboarding não for extremamente fácil.
Camada 3 – Sprawl Tecnológico: Cada ferramenta, banco e linguagem representa outra integração para gerenciar.
Camada 4 – Versionamento: Expectativas mudam. Você precisa versionar contratos e garantir alinhamento com deployments corretos.
Camada 5 – Alertas: Alertas genéricos acabam ignorados, arriscando o sucesso do rollout.
Como Implementar Corretamente
- Identifiquechampionsupstream: Você precisa de aliados na engenharia que entendem o valor de dados de qualidade.
- Use Steel Threads:Identifique o caso de uso mais enxuto que atravessa todo o sistema. Escolha o produto de dados mais crítico com problemas de qualidade.
- Trace de volta à origem:Para seu produto mais crítico, trace até sistemas de origem, identifique cada transformação, mapeie cadahandoff. Comece colocando contratos da origem para frente.
- Não tente ferver o oceano:Escolha um pipeline. Implemente qualidadeend-to-end. Prove o valor. Depois expanda.
A Transformação Real
A transformação ocorre quando engenheiros de software consideram qualidade de dados como parte do desenvolvimento, não algo que acontece depois.
Organizações que vencem com Data Contracts entendem que qualidade é problema upstream, não apenas downstream.
Data Contracts não falham. São mal implementados. A diferença está em entender que qualidade começa onde dados são criados, no código.
Na Target, ajudamos empresas a implementarem Data Contracts de forma estratégica, desde identificação de casos de uso críticos até enforcement end-to-end. Com mais de 20 anos transformando dados em valor, sabemos que qualidade não é acidente, é arquitetura.
Créditos: Este artigo foi inspirado em “Your Data Contracts Are in the Wrong Spot” de Mark Freeman e Chad Sanderson, adaptado para refletir nossa experiência prática com implementações no mercado brasileiro.
