Implementierung eines Data Quality Monitorings mit Data Metric Functions in Snowflake

Daten sind heute in nahezu jedem Unternehmen reichlich vorhanden. Dennoch scheitern viele datengetriebene Initiativen nicht an fehlenden Daten, sondern an mangelndem Vertrauen in deren Qualität. Unklare Aktualität, unerwartete NULL-Werte oder inkonsistente Datensätze führen dazu, dass Analysen hinterfragt und Entscheidungen verzögert werden. Genau an diesem Punkt setzt Snowflake mit den Data Metric Functions (DMFs) an und bietet eine native Möglichkeit, Datenqualität direkt in der Plattform messbar und überwachbar zu machen.

Grundlagen DMFs

DMFs sind Funktionen, die einen konkreten Messwert zurückliefern, beispielsweise die Anzahl der NULL-Werte in einer Spalte, die Anzahl eindeutiger Werte oder die Freshness einer Tabelle. Die von Snowflake bereitgestellten System-DMFs im Schema SNOWFLAKE.CORE decken viele Standardanforderungen ab und ermöglichen einen schnellen Einstieg ohne zusätzlichen Entwicklungsaufwand. Für komplexere oder domänenspezifische Fragestellungen lassen sich benutzerdefinierte DMFs erstellen und flexibel in der gewünschten Datenbank und im gewünschten Schema ablegen.

Sobald eine DMF einer Tabelle oder View zugewiesen wird, übernimmt Snowflake die automatische Ausführung. Die Metriken werden in einem definierten Zeitintervall berechnet, beispielsweise mehrmals täglich oder angepasst an den jeweiligen Ladezyklus der Daten. Alle Ergebnisse werden zentral in einer dedizierten Event-Tabelle gespeichert, wodurch eine einheitliche und nachvollziehbare Historie der Datenqualität entsteht. Dieser Ansatz macht Datenqualität nicht nur sichtbar, sondern auch vergleichbar über Zeit und verschiedene Datenobjekte hinweg.

DMFs lassen sich auf eine Vielzahl von Objekten anwenden, darunter Tabellen, Views, Materialized Views, Dynamic Tables, External Tables oder Apache Iceberg Tables. Dadurch eignet sich der Ansatz sowohl für klassische Analytics-Workloads als auch für moderne Datenarchitekturen. Gleichzeitig gibt es bewusst gesetzte Grenzen, etwa bei der maximalen Anzahl von DMF-Zuordnungen oder bei der Nutzung in Shared- oder Trial-Accounts, die bei der Planung berücksichtigt werden sollten.

Mehrwert und Einsatzpotenziale von DMFs

DMFs ermöglichen die kontinuierliche Messung von Qualitätsmerkmalen wie Vollständigkeit, Eindeutigkeit oder Aktualität, anstatt diese nur punktuell oder manuell zu prüfen. Dadurch können Fehlerbehebungsmaßnahmen automatisiert und qualitativ hochwertige Daten dauerhaft gewährleistet werden, was wiederum das Vertrauen aller Stakeholder in diese Daten stärkt. Snowflake stellt dafür sowohl vordefinierte systemeigene DMFs als auch die Möglichkeit bereit, eigene Metriken zu definieren, die exakt auf fachliche oder technische Anforderungen zugeschnitten sind.

Data Quality und DMFs stehen als Feature der Snowflake Enterprise Edition zur Verfügung. Ein Vorteil des Snowflake-Ansatzes liegt in der technischen Umsetzung. DMFs nutzen serverlose Compute-Ressourcen, die vollständig von Snowflake verwaltet werden. Es müssen keine zusätzlichen Virtual Warehouses bereitgestellt oder verwaltet werden, und abgerechnet wird ausschließlich die geplante Ausführung der Metriken. Die Erstellung von DMFs selbst ist kostenfrei, und auch ad-hoc-Aufrufe, etwa im Rahmen von Analysen, verursachen keine Kosten. Der Verbrauch wird transparent unter dem Punkt „Data Quality Monitoring“ ausgewiesen und kann detailliert nachvollzogen werden.

Praktische Anwendung von DMFs

Wie ein solcher Data-Quality-Workflow in der Praxis aussieht, zeigt ein exemplarisches Umsetzungsszenario in einem E-Commerce Business.

Konkret werden im Beispiel unter anderem folgende Qualitätsregeln umgesetzt:

Eindeutigkeit: CUSTOMER_IDs dürfen nicht mehrfach vorkommen
Aktualität: Kundendaten dürfen maximal 10 Tage alt sein
Fachliche Plausibilität: Bestellsummen dürfen keine negativen Werte annehmen

Zunächst wird eine zentrale Schedule für Data Metric Functions eingerichtet, welche den Ausführungsrhythmus der Qualitätsmessungen festlegt. Auf dieser Basis werden systemeigene DMFs, etwa zur Ermittlung von NULL-Werten, zur Prüfung der Eindeutigkeit oder zur Messung der Datenaktualität, gezielt mit der Tabelle für Kundendaten verknüpft. So kann sichergestellt werden, dass Kunden anhand ihrer CUSTOMER_ID eindeutig identifizierbar sind und z.B. deren Datensätze hinsichtlich der Aktualität nicht älter als 10 Tage sind. Ergänzend kommt eine benutzerdefinierte DMF zum Einsatz, um eine fachlich spezifische Qualitätsanforderung abzubilden. Diese beschreibt die Überprüfung der Bestellungssumme (TOTAL_AMOUNT) einer Tabelle für Bestellungen auf negative Werte. Hierdurch wird sichergestellt, dass beispielsweise keine unerwünschten Rabattkombinationen negative Bestellsummen erzeugen und das Unternehmen Geld irrtümlicherweise auszahlt.

Ein entscheidender Aspekt dabei ist, dass eine DMF zunächst lediglich misst, aber noch keine Aussage darüber trifft, ob ein Wert akzeptabel ist. Um aus einer Messung eine echte Qualitätsprüfung zu machen, kommen sogenannte Expectations zum Einsatz. Mit ihnen wird definiert, welcher Wertebereich als „gut“ gilt. Das Ergebnis der DMF wird automatisch mit dieser Erwartung verglichen und als bestanden oder nicht bestanden bewertet. Auf diese Weise lassen sich formale und reproduzierbare Datenqualitätsregeln etablieren, ohne Logik außerhalb von Snowflake aufbauen zu müssen.

Das gezeigte Beispiel verdeutlicht, wie DMFs strukturiert registriert, automatisch ausgeführt und deren Ergebnisse zentral verfügbar gemacht werden. Dies geschieht vollständig innerhalb von Snowflake und ohne zusätzliche Infrastruktur.

Von der Messung zu einem aktivem Monitoring

In Kombination mit Alerts wird Data Quality schließlich zu einem aktiven Monitoring-Mechanismus. Bei Abweichungen oder Grenzwertverletzungen können automatisierte Benachrichtigungen ausgelöst werden, sodass Probleme frühzeitig erkannt und behoben werden können. Davon profitieren unterschiedliche Rollen im Unternehmen gleichermaßen: Data Stewards erhalten Transparenz über den aktuellen Zustand ihrer Daten, Data Engineers können gezielt und schnell reagieren, und Plattform-Administratoren behalten Kosten, Performance und Konsistenz im Blick. Datenqualität wird damit von einer reaktiven Aufgabe zu einem festen Bestandteil der Data Governance.

Fazit

Insgesamt zeigen Data Metric Functions, wie sich Datenqualität direkt in der Datenplattform verankern lässt. Anstatt externe Tools, zusätzliche Infrastruktur oder manuelle Prüfprozesse zu nutzen, wird Qualität dort gemessen, wo die Daten entstehen und verarbeitet werden. Unternehmen schaffen damit eine verlässliche Grundlage für Compliance, stabile SLAs und vor allem für Vertrauen in ihre Daten. Wer langfristig datengetriebene Entscheidungen treffen möchte, kommt an einem strukturierten, automatisierten Data-Quality-Ansatz wie den DMFs in Snowflake kaum vorbei.