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数据血缘驱动的质量故障排查

📚 共计 30 章节
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第1章
数据血缘基础
什么是数据血缘、血缘分析的价值、血缘与数据地图的区别。
概念入门
第2章
血缘元数据采集
元数据概念、采集范围（表、字段、ETL脚本）、采集策略（全量/增量）。
采集元数据
第3章
血缘解析引擎
SQL解析原理、AST抽象语法树、解析器选型（Antlr/Calcite）。
解析引擎
第4章
字段级血缘构建
字段映射关系、表达式解析、UDF函数血缘追踪。
字段级UDF
第5章
血缘存储与查询
图数据库选型（Neo4j/JanusGraph）、血缘模型设计、查询优化。
存储图数据库
第6章
血缘可视化
DAG图渲染、交互式探索、性能优化（分层加载/虚拟化）。
可视化DAG
第7章
数据故障场景分析
数据延迟、数据质量异常、数据口径不一致。
故障场景
第8章
故障排查实战
从指标异常反向追溯、定位上游源头、确定影响范围。
排查实战
第9章
变更影响分析
表结构变更、ETL逻辑变更、字段废弃对下游的影响评估。
变更影响
第10章
数据质量监控与血缘联动
质量规则绑定血缘节点、异常自动告警与根因推荐。
质量监控
第11章
数据治理与血缘
数据资产盘点、数据标准落地、合规审计（GDPR/等保）。
治理合规
第12章
血缘在数据中台的应用
OneData体系、指标管理、数据服务目录。
中台OneData
第13章
实时血缘分析
Flink/Spark Streaming血缘捕获、实时DAG构建、延迟场景排查。
实时流处理
第14章
跨系统血缘打通
Hive -> MySQL -> Kafka -> 应用层，全链路追踪。
跨系统全链路
第15章
血缘数据一致性校验
源端与目标端字段映射校验、数据漂移检测。
一致性校验
第16章
大规模血缘系统架构
分布式采集、消息队列削峰、分层存储（热/温/冷）。
架构分布式
第17章
血缘数据安全
权限控制、敏感字段脱敏、血缘数据加密。
安全脱敏
第18章
血缘与AIOps
基于血缘的异常检测、智能根因定位、故障预测。
AIOps智能
第19章
血缘在数据湖中的应用
Lakehouse架构下的血缘、Delta Lake/Iceberg版本血缘。
数据湖Lakehouse
第20章
血缘在BI报表中的应用
报表字段溯源、指标口径解释、自助取数血缘。
BI报表
第21章
血缘在机器学习中的应用
特征血缘、模型血缘、训练数据溯源。
ML特征
第22章
血缘数据质量评估
血缘完整性、准确性、时效性评估指标。
评估指标
第23章
血缘数据生命周期管理
血缘数据过期策略、归档与清理。
生命周期归档
第24章
血缘与数据编织（Data Fabric）
数据虚拟化、联邦查询中的血缘。
Data Fabric虚拟化
第25章
血缘在数据交易所的应用
数据资产确权、数据流转追溯。
交易所确权
第26章
血缘与数据伦理
数据偏见溯源、算法公平性审计。
伦理公平性
第27章
血缘在金融行业的实战
监管报送数据溯源、风控模型血缘。
金融监管
第28章
血缘在电商行业的实战
用户画像血缘、推荐系统数据链路。
电商推荐
第29章
血缘在医疗行业的实战
患者数据血缘、临床试验数据追溯。
医疗临床
第30章
血缘分析未来趋势
主动元数据、知识图谱融合、大模型辅助血缘分析。
趋势AI
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