Aufgabe
Entwirf das Data Product Sales Order Facts für Finance, Analytics und Fraud Detection.
Praxis-Lab
Data Engineering & Governance Lab
Ein Data Product mit Contract, Pipeline, Quality, Lineage, Privacy und Betriebsmodell entwerfen.
A · Contract
- Definiere Owner, Konsumenten und Semantik.
- Lege Kompatibilitätsregeln fest.
- Bestimme Klassifikation und Retention.
B · Pipeline
- Vergleiche Outbox+CDC mit direktem Dual Write.
- Plane Stream- und Batch-Reconciliation.
- Beschreibe Backfill und Idempotenz.
C · Quality & SLO
| Dimension | Ziel | Reaktion |
|---|---|---|
| Freshness | < 5 Minuten | Warnung und Consumer Banner |
| Completeness | 99,99 % | Publikation stoppen |
| Schema | Backward compatible | Deployment blockieren |
D · Governance
Erstelle RACI für Data Owner, Steward, Platform Team, Security, Finance und Consumer Team.
Abnahmekriterien
- Jede Kennzahl hat eine eindeutige fachliche Definition.
- Contract und Lineage sind maschinenlesbar.
- Backfill zerstört keine Idempotenz.
- Privacy und Retention sind technisch durchsetzbar.
- Data Incident Response benennt Stop-the-line-Kriterien.