# Datenverträge, Qualität & Lineage

> Die fachliche Bedeutung, Qualität und Herkunft von Daten so kontrollieren, dass Downstream-Systeme sichere Entscheidungen treffen können.

Track: [Data Engineering & Governance](https://physar.tech/learn/data-engineering-governance)  
Kanonische Fassung: https://physar.tech/learn/data-engineering-governance/data-contracts-lineage  
Stand: 2026-07-26

## Daten sind ein Vertrag über Bedeutung, Qualität und Herkunft

### Ein Schema allein reicht nicht

Ein Feld kann formal ein String bleiben und fachlich trotzdem brechen: Zeitzone, Einheit, Null-Bedeutung oder Gültigkeitsbereich ändern sich. Ein Datenvertrag macht nicht nur Form, sondern auch Bedeutung, Eigentümerschaft und Änderungsregeln prüfbar.

_[Abbildung: Datenqualität entsteht an mehreren Grenzen: Produzent, Transport, Speicherung und konsumierende Entscheidung müssen dieselbe Bedeutung teilen.]_

> **Merksatz:** Kompatible Bytes sind nicht automatisch kompatible Fachlichkeit.

### Qualität ist ein Betriebszustand

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| Vollständigkeit | Fehlen erwartete Ereignisse oder Felder? |
| Gültigkeit | Entsprechen Werte vereinbarten Bereichen und Semantiken? |
| Aktualität | Ist der Datenstand für die Entscheidung noch rechtzeitig? |
| Lineage | Lässt sich erklären, aus welcher Quelle und Transformation ein Wert stammt? |

> **Trade-off:** Strenge Gates schützen Verbraucher, können aber Verarbeitung und Verfügbarkeit verzögern. Quarantäne und Wiederanlauf brauchen einen bewussten Pfad.

### Änderung braucht einen Verbraucherblick

Vertrag und Verbraucher erfassen → **Änderung kompatibel entwerfen** → Qualität vor Übergabe prüfen → Lineage dokumentieren → Drift beobachten und zurückführen

Ein Produzent darf Daten nicht nur deshalb umdeuten, weil sein eigener Service funktioniert. Downstream-Abhängigkeiten und Zugriffsgrenzen gehören in dieselbe Änderungsentscheidung.

### Gleich im Check

- Eine fachliche von einer rein syntaktischen Schemaänderung unterscheiden
- Qualitätsfehler isolieren statt unbemerkt weiterzugeben
- Lineage und ACL als Voraussetzungen für kontrollierte Nutzung erkennen

## Quellen

- Google SRE Workbook: Data Processing Pipelines — https://sre.google/workbook/data-processing/
- NIST SP 800-162: Guide to Attribute Based Access Control — https://doi.org/10.6028/NIST.SP.800-162