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
影响分析技术
这部分内容有帮助吗？
- Introduction to Algorithms, Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein, 2022 (MIT Press) - 提供图论和如广度优先搜索 (BFS) 和深度优先搜索 (DFS) 等算法的基础知识，这些算法对于理解影响分析中的图可达性至关重要。
- DataHub: A Metadata Platform for the Modern Data Stack, Shirshanka Das, Sasha Markine, Steven C. Chu, Kevin Kho, Mars Lan, Jeremy Lou, Joshua P. S. Park, Mark M. Sanchez, David Shriver, Ryan J. R. Smith, Shreya Singh, Mike S. K. Wang, Hao Yang, 2020 Proceedings of the VLDB Endowment (PVLDB), Vol. 13 (VLDB Endowment Inc.) DOI: 10.14778/3407913.3407929 - 描述了一个可扩展元数据平台的架构和实现，该平台具有强大的数据血缘功能，为生产环境中实际影响分析奠定了基础。
- Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems, Martin Kleppmann, 2017 (O'Reilly Media) - 讨论了模式演变、数据兼容性以及分布式数据系统中管理变更的挑战等关键方面，为理解模式漂移及其影响提供了重要背景。
- Data Observability: A Practitioner's Guide to Reliable Data, Barr Moses, Lior Gavish, 2023 (O'Reilly Media) - 探讨了检测和解决数据质量问题的方法，包括模式变更、数据漂移和语义异常，这对于全面影响分析和确保数据可靠性至关重要。
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