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
模式漂移检测
这部分内容有帮助吗？
- Delta Lake: High-Performance ACID Table Storage over Cloud Object Stores, Michael Armbrust, Ali Ghodsi, Matei Zaharia, et al., 2020 Proceedings of the VLDB Endowment, Vol. 13 DOI: 10.14778/3415478.3415550 - 详细说明Delta Lake的设计和功能，特别是其模式演进机制，用于适应模式变化。
- Confluent Schema Registry Overview, Confluent, 2024 (Confluent) - 描述模式注册表进行集中式模式管理和版本控制的原理和操作，支持基线模式定义。
- Fundamentals of Data Engineering: Planning and Building Analytics Systems, Joe Reis, Matt Housley, 2022 (O'Reilly Media) - 概述现代数据工程实践，包括管理数据质量、元数据和观察数据结构变化的策略。
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