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
实践：从日志中提取数据血缘
这部分内容有帮助吗？
- re - Regular expression operations, Python Software Foundation, 2024 - Python内置正则表达式模块的重要指南，直接应用于日志解析实践。
- Data Lineage Management in Big Data Environments: A Review, José D. Hernández-Cruz, Ricardo V. Teixeira, Flávio R. C. Fernandes and Carlos H. N. E. Costa, 2019 Computing, Vol. 101 (Springer Vienna) DOI: 10.1007/s00607-019-00778-9 - 对大规模数据系统中数据血缘管理技术与挑战的全面综述，为血缘提取的重要性提供了背景。
- OpenLineage Documentation, LF AI & Data Foundation, 2024 (LF AI & Data Foundation) - OpenLineage标准的官方文档，展示了以编程方式收集和交换数据血缘元数据的现代方法。
- Data Pipelines Pocket Reference: Moving and Processing Data for Robust Analytics, James Densmore, 2021 (O'Reilly Media) - 设计与实现数据管道的实用指南，其中涵盖了理解数据流和依赖关系的必要性，为血缘提供了上下文。
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