Automatisierte Dokumentation im Data Lake – mehr Überblick mit weniger Aufwand

In vielen Data-Projekten wird Dokumentation wie ein lästiges Anhängsel behandelt. Man macht "später mal was dazu" - oder ein Confluence-Artikel verlinkt auf ein veraltetes Diagramm. Das Problem:

Wenn niemand versteht, was eine Tabelle bedeutet oder woher ein KPI kommt, ist der teuerste Data Stack wertlos.

Moderne Datenplattformen - und insbesondere der Data Lake mit dbt, Unity Catalog & Bundles - bieten heute alle Möglichkeiten, Dokumentation automatisiert, versioniert und direkt im Code zu führen.
Ganz ohne Copy-Paste, und ganz ohne dass jemand händisch PDFs schreibt.

In diesem Artikel zeige ich dir:

was in eine gute Data-Dokumentation gehört,
wie du sie mit Tools wie dbt Docs, Unity Catalog Comments oder Markdown aus Code heraus automatisch erzeugst,
und wie du dafür sorgst, dass sie nicht veraltet - sondern mit deinem Projekt mitwächst.

Was gehört in eine gute Data-Dokumentation - und für wen?

Dokumentation ist kein Selbstzweck. Sie soll helfen - und zwar verschiedenen Zielgruppen. Deshalb lohnt es sich, vorab zu klären:

🎯 Wer nutzt eigentlich deine Dokumentation?

Zielgruppe	Was sie braucht
Data Analysts	Spaltenbeschreibungen, Definitionen von KPIs, Joins
BI-Entwickler	Tabellenstruktur, Datentypen, Granularität
Data Engineers	Transformation-Logik, Lineage, Modell-Abhängigkeiten
Product Owner / Fachbereich	KPIs, Business-Regeln, Datenaktualität

🧱 Was sollte dokumentiert sein?

Einige Beispiele, die du möglichst automatisiert dokumentieren solltest:

🧾 Auf Tabellenebene:

Zweck der Tabelle (Was stellt sie dar?)
Granularität (z. B. "1 Zeile pro Kunde pro Tag")
Aktualisierungsfrequenz (z. B. täglich, stündlich)

🧩 Auf Spaltenebene:

Bedeutung (z. B. customer_status = 'active', wenn…)
Datentyp + mögliche Werte
Herkunft (falls berechnet oder abgeleitet)

🔄 Auf Modell-/Projektebene:

Abhängigkeiten zwischen Modellen
Verantwortlichkeiten (Wer betreut die Tabelle?)
KPIs und ihre Definitionen

✅ Ziel: Kontext statt nur Struktur

Gute Dokumentation erklärt nicht nur was es gibt, sondern auch warum es existiert - und wie es verwendet werden darf.
Deshalb ist der Anspruch: kontextreiche, strukturierte Dokumentation - möglichst nah am Code, möglichst automatisch gepflegt.

Automatisierte Doku mit dbt Docs: Models, Sources, Tests, Lineage

Wer mit dbt arbeitet, hat bereits ein starkes Tool zur Dokumentation direkt im Code - man muss es nur aktiv nutzen.
dbt Docs ist nicht nur eine visuelle Oberfläche, sondern der Einstieg in eine strukturierte, versionierte Dokumentation, die mit deinem Projekt wächst.

🧱 Dokumentation direkt im Model

Jedes dbt Model (.sql-File) kann über die schema.yml beschrieben werden:

✅ Diese Infos werden automatisch in dbt Docs dargestellt.

🔍 Lineage: Abhängigkeiten nachvollziehbar machen

dbt erzeugt automatisch eine visuelle Abhängigkeitsstruktur deiner Modelle:

Welche Tabelle nutzt welche Quelle?
Was passiert, wenn ich hier etwas ändere?
Wie hängen Silver- und Gold-Modelle logisch zusammen?

Gerade in wachsenden Projekten ist diese Impact-Analyse Gold wert - und wird vollständig aus deinen ref()-Verweisen abgeleitet.

🔬 Tests als Teil der Dokumentation

dbt Tests (z. B. not_null, unique, accepted_values) helfen nicht nur bei der Datenqualität -
sie zeigen auch, was fachlich erwartet wird. Auch sie werden in dbt Docs angezeigt.

→ Das ist nicht nur ein Test - das ist auch eine klare Business-Regel.

🌐 Deployment & Zugriff

Die generierte Dokumentation kannst du:

lokal als HTML starten (dbt docs generate && dbt docs serve)
automatisch deployen z. B. per CI/CD (GitHub Pages, S3, Azure Static Web Apps etc.)
im Team teilen - versioniert pro Branch oder pro Umgebung

Mit dbt Docs dokumentierst du deine Datenmodelle am selben Ort, an dem du sie entwickelst - und das ist der Schlüssel zu langlebiger, verlässlicher Doku.

Unity Catalog Comments & Tags: Dokumentation direkt an der Quelle

Nicht alle Datenmodelle entstehen in dbt - und nicht jeder im Unternehmen liest YAML-Files.
Deshalb ist es sinnvoll, auch direkt in Databricks selbst zu dokumentieren.
Der Unity Catalog bietet dafür zwei zentrale Mechanismen:

🗒️ COMMENTS: Beschreibungen direkt an Tabellen und Spalten

Mit SQL kannst du Tabellen und Spalten direkt beschreiben:

Diese Kommentare sind:

sichtbar im Databricks UI (Table Explorer)
abrufbar via DESCRIBE TABLE EXTENDED
Teil der Metadaten im Unity Catalog - also auch API-zugänglich

Das heißt: Du dokumentierst dort, wo Analyst:innen und BI-Tools lesen.

🏷️ TAGS: Metadaten kategorisieren

Unity Catalog erlaubt das Hinzufügen von Tags - zum Beispiel:

Damit kannst du systematisch Informationen wie:

Vertraulichkeit
Verantwortlichkeit
Aktualisierungsrhythmus
Datenprodukt-Zugehörigkeit

an Tabellen und Views anhängen - maschinell auswertbar für Audits, Monitoring oder Kataloge.

🤖 Tags & Comments automatisieren

Wenn du Metadaten bereits in Code oder Config-Dateien hast (z. B. YAML, JSON), kannst du:

Kommentare & Tags automatisch setzen - z. B. per CI/CD oder Notebook
Doku synchronisieren, z. B. aus dbt schema.yml → Unity Catalog Tags
Kontext übergreifend nutzbar machen (Docs, Lineage, Data Catalogs)

💡 Pro-Tipp:
Kombiniere COMMENT, TAGS und Catalog Ownership - so entsteht ein vollständig dokumentierter, gut verwalteter Datenraum.

Eigene Dokumentation via Markdown oder Notebooks: dynamisch, versioniert, integriert

Nicht alle Doku passt in YAML oder SQL-Kommentare - manchmal brauchst du mehr Kontext, Screenshots, Tabellen oder sogar interaktive Beispiele.
Hier kommen Markdown und Notebooks ins Spiel - besonders nützlich in Projekten mit gemischtem Tech-Stack oder vielen Stakeholdern.

📝 Markdown als leichtgewichtiger Standard

Markdown bietet sich an für:

Projektübersichten (README.md)
Pipeline-Dokumentationen
Release Notes & KPI-Beschreibungen
Beispiel-Queries & Use Cases

Der Vorteil:
Du kannst Markdown-Dateien direkt im Git-Repo versionieren - mit Pull Requests, Reviews und klarer Historie.

👉 Das ist einfach, teamfreundlich und CI/CD-kompatibel.

📒 Notebooks als ausführbare Dokumentation

Wenn du Beispiele mit Live-Code zeigen willst (SQL, PySpark, Pandas), kannst du Dokumentation auch direkt in Notebooks schreiben:

Markdown-Zellen zur Erklärung
Code-Zellen mit Beispielabfragen
Screenshots von BI-Dashboards (z. B. als Kontext)
Exporte als HTML oder PDF - z. B. für Fachbereiche

💡 Besonders hilfreich für Workshops, Onboarding oder komplexere KPIs.

🔄 Automatisierung & CI/CD

Du kannst z. B.:

Markdown-Dateien automatisch generieren (aus dbt oder YAML)
Notebooks validieren oder per CLI exportieren (z. B. databricks workspace export_dir)
Docs als Teil eines Data Products deployen (z. B. im Repo oder per Static Site Generator)

💡 Use Case: Kombiniert & versioniert

In vielen Projekten hat sich dieses Setup bewährt:

Ebene	Dokumentationstyp
dbt Models	YAML + dbt Docs
UC Tables & Views	SQL Comments + Tags
Gesamtprojekt	Markdown (README, docs/)
Beispiel & Onboarding	Notebooks mit Erklärung + Code

So entsteht eine verteilte, aber strukturierte Doku, die nicht veraltet - weil sie mit dem Code lebt.

Best Practices & wie du Doku im Workflow verankerst

Automatisierte Dokumentation klingt gut - aber funktioniert nur, wenn sie integriert, gepflegt und genutzt wird.
Hier sind die wichtigsten Best Practices, die sich in der Praxis bewährt haben:

✅ 1. Doku ist Teil des Codes - nicht des Nachgangs

Dokumentiere Modelle, Tabellen und Spalten gleich beim Erstellen
Nutze Pull Requests, um Doku zu reviewen wie jede andere Änderung
Automatisiere Validierung z. B. mit dbt build + Checks für fehlende Descriptions

🧩 2. Verschiedene Tools kombinieren - nicht gegeneinander ausspielen

dbt Docs für Modelltransparenz
Unity Catalog für zentrale Sichtbarkeit & API-Zugriff
Markdown oder Notebooks für Kontext, Beispiele & Fachbereichs-Kommunikation

→ So erreichst du sowohl Engineers als auch Analyst:innen & Fachbereiche.

🔁 3. Doku regelmäßig refreshen

Doku-Builds automatisieren (z. B. bei jedem Merge auf main)
Tags/Comments synchron halten (ggf. über Jobs oder Skripte)
Veraltete Felder kennzeichnen oder deprecaten - nie einfach löschen

🧠 4. Doku hilft dir selbst

Gute Dokumentation ist kein Geschenk an andere - sie ist dein Gedächtnis in 6 Monaten.
Und sie macht dich unabhängig von Slack-Nachrichten, alten Tickets oder dem einen Kollegen, der „es noch weiß".

📌 Fazit

Dokumentation im Data Lake muss nicht manuell, aufwändig oder lästig sein.
Mit den richtigen Tools - dbt, Unity Catalog, Markdown, Notebooks - und etwas Struktur kannst du:

automatisiert dokumentieren,
versioniert ausliefern und
kontextreich kommunizieren, was deine Daten tun.

Das Beste:
Du musst es nicht „irgendwann" machen - du kannst es direkt in deinen Workflow integrieren.