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：配置CI数据测试
这部分内容有帮助吗？
- pytest documentation, pytest Developers, 2024 - pytest的官方文档，提供了关于编写和运行测试、fixture和断言处理的完整指南，与本节中使用的Python测试框架直接相关。
- GitHub Actions Documentation, GitHub Docs, 2024 - GitHub Actions的官方指南，涵盖了工作流语法、事件触发器、环境设置和秘密管理，这些都是讨论的CI管道配置中的关键组成部分。
- Fundamentals of Data Engineering: Planning and Building Data Systems, Joe Reis, Matt Housley, 2022 (O'Reilly Media) - 本书提供了构建强大数据系统的现代视角，包括数据质量、数据治理以及将CI/CD等软件工程实践应用于数据管道的章节。
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