趋近智
生产环境中的数据治理、质量与可观测性
章节 1: 数据治理代码基本原理
以工程视角定义数据治理
数据分类与标记方法
基于角色的访问控制模型
策略即代码架构
实践：实施访问策略
章节 2: 数据质量维度与测试
数据质量的主要维度
数据断言的剖析
验证模式和类型
统计画像与分布检查
实践：编写数据验证套件
章节 3: 数据可观测系统
数据可观测性的支柱
监控时效性与延迟
数据量与行数异常
模式漂移检测
实践：构建数据新鲜度监控器
章节 4: 数据血缘与元数据管理
静态与动态血缘
OpenLineage 标准
依赖图的构建
影响分析技术
实践：从日志中提取数据血缘
章节 5: CI流水线中的自动化可靠性
数据代码的预提交钩子
实施质量门
流水线中的断路器
告警与事件管理
实践：配置CI数据测试
验证模式和类型
这部分内容有帮助吗？
- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge (DMBOK2), DAMA International, 2024 (Technics Publications, LLC) - 提供了一个数据管理框架，包含数据质量和数据治理的部分，这对于建立和强制执行数据模式作为契约至关重要。
- Apache Avro™ 1.11.1 Specification, The Apache Software Foundation, 2022 - 描述了一个依赖于模式的数据序列化系统，支持数据结构和模式演进，直接解决了模式漂移和嵌套类型的问题。
- Pydantic V2 Documentation, Pydantic Development Team, 2023 - Pydantic的官方文档，这是一个使用Python类型提示进行数据验证和设置管理的Python库，为在Python应用程序中定义和执行数据模式提供了实用方法。
- Data Reliability Engineering, Barr Moses, Lior Gavish, Molly Vorwerck, 2022 (O'Reilly Media, Inc.) - 解决了构建和维护可靠数据管道的工程挑战，包括预防数据质量问题、管理模式变更和实施验证流程的策略。
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