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Databricks数据质量与元数据治理

共计 30 章节
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01
课程导入与Databricks治理全景
目标=数据质量与元数据治理的核心概念 · Lakehouse架构下的治理挑战 · Unity Catalog定位
Databricks课程导入
02
Unity Catalog基础操作
目标=Metastore · Catalog · Schema
UnityCatalog
03
数据资产发现与浏览
目标=利用Unity Catalog… · 标签 · 注释
数据资产发现浏览
04
元数据分类与标签体系设计
目标=设计业务域 · 数据域 · 安全等级
元数据分类标签体系设计
05
数据血缘采集与分析
目标=理解表级与列级血缘 · 使用Unity Catalog血缘视… · 影响分析和问题定位
数据血缘采集分析
06
数据质量维度与规则定义
目标=完整性 · 准确性 · 一致性
数据质量维度规则定义
07
Databricks数据质量工具概览
目标=Delta Live Tabl… · Lakehouse Monitori… · Great Expectations…
Databricks数据质量工具概览
08
使用Delta Live Tables实现管道内质量校验
目标=定义expect · expect_or_drop · expect_or_fail
DeltaLive
09
数据质量指标监控与告警
目标=基于DLT事件日志和Lakeh… · 配置告警与通知
数据质量指标监控告警
10
数据剖析与异常检测
目标=使用Databricks SQ… · PySpark和Lakehouse… · 空值率
数据剖析异常检测
11
数据质量修复与隔离策略
目标=设计坏数据隔离表 · 修复工作流 · 重跑机制
数据质量修复隔离策略
12
元数据治理中的权限模型
目标=Unity Catalog权限… · GRANT/REVOKE · 行级与列级安全
元数据治理权限模型
13
敏感数据识别与分类
目标=使用Unity Catalog… · 信息类型 · 自动分类能力识别PII
敏感数据识别分类
14
数据脱敏与隐私保护
目标=在Databricks中实现动… · 哈希 · 令牌化
数据脱敏隐私保护
15
审计与合规监控
目标=启用审计日志 · 系统表查询 · 访问审计
审计合规监控
16
数据契约与Schema演进治理
目标=使用Delta Lake sc… · schema evolution · 数据契约约束上下游变更
Schema数据契约
17
主数据与参考数据治理
目标=在Databricks中管理黄… · 参考数据表 · 跨域一致性校验与同步策略
主数据参考数据治理
18
数据生命周期与保留策略
目标=基于Unity Catalog… · 保留 · 删除与法律保留
数据生命周期保留策略
19
数据质量SLA与运营看板
目标=定义质量SLA · 构建Databricks SQL仪表… · 跟踪质量趋势与团队责任
SLA数据质量
20
元数据驱动的ETL编排
目标=利用Unity Catalog… · 标签和血缘动态生成或调度数据管道
ETL元数据驱动的
21
跨工作区与跨云治理
目标=Unity Catalog多工… · 外部位置 · 外部表
跨工作区跨云治理
22
数据市场与自助消费治理
目标=通过Unity Catalog… · 管理订阅 · 权限和使用条款
数据市场自助消费治理
23
数据质量根因分析与事故复盘
目标=结合血缘 · 质量指标 · 审计日志定位数据事故根因
数据质量根因分析事故复盘
24
自动化治理任务与CI/CD
目标=使用Databricks As… · Terraform · REST API自动化Catalog
CI/CD自动化治理任务
25
机器学习特征与模型治理
目标=在Feature Store和… · 模型元数据 · 质量监控与合规
机器学习特征模型治理
26
流式数据质量治理
目标=对Structured Str… · 重复 · 乱序
流式数据质量治理Structured
27
数据质量与元数据治理成熟度评估
目标=设计评估维度 · 评分卡 · 改进路线图
数据质量元数据治理成熟度…
28
综合实战一
目标=构建端到端数据质量管道 · DLT期望 · 质量指标
综合实战一目标=构建端到端…
29
综合实战二
目标=构建企业级元数据治理平台 · 血缘 · 权限
综合实战二目标=构建企业级…
30
课程总结与持续治理
目标=回顾核心能力 · 常见反模式 · 治理运营机制
课程总结持续治理