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《数仓数据血缘追踪与链路治理》
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数仓数据血缘追踪与链路治理
📚 共计 30 章节
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第1章
数据血缘概述
什么是数据血缘、为什么需要数据血缘、数据血缘的核心价值与挑战。
基础
概念
第2章
数据血缘的元数据基础
元数据分类、元数据采集、元数据存储选型。
元数据
存储
第3章
数据血缘的解析原理
SQL解析、ETL脚本解析、存储过程解析。
解析
原理
第4章
字段级血缘分析
字段映射、表达式解析、函数依赖推导。
字段级
细粒度
第5章
表级血缘分析
表依赖关系、视图依赖、物化视图血缘。
表级
依赖
第6章
跨系统血缘追踪
Hive到MySQL、Kafka到HDFS、数据湖与数据仓库的血缘打通。
跨系统
集成
第7章
血缘数据的存储与查询
图数据库选型(Neo4j、JanusGraph)、关系型存储方案。
存储
图数据库
第8章
血缘可视化技术
D3.js、G6、Cytoscape.js 在前端血缘展示中的应用。
可视化
前端
第9章
血缘分析在数据治理中的应用
数据质量影响分析、数据变更影响评估。
治理
影响分析
第10章
血缘驱动的数据发现
数据目录构建、数据资产地图、数据热度分析。
数据发现
资产地图
第11章
血缘与数据安全
敏感数据追踪、数据脱敏影响分析、合规审计。
安全
合规
第12章
血缘在数据开发中的实战
数据链路调优、冗余数据识别、数据生命周期管理。
开发
实战
第13章
自动化血缘采集框架设计
调度器设计、增量采集、全量采集策略。
自动化
采集
第14章
血缘数据的质量保障
血缘准确性校验、血缘覆盖率监控、血缘数据回填。
质量
监控
第15章
大规模血缘系统的性能优化
解析引擎优化、存储优化、查询优化。
性能
优化
第16章
血缘分析在实时数据流中的应用
Flink血缘解析、Kafka Streams血缘追踪。
实时
流处理
第17章
血缘与数据建模
维度建模中的血缘、Data Vault中的血缘、湖仓一体中的血缘。
建模
湖仓一体
第18章
血缘在AI/ML场景中的应用
特征血缘追踪、模型训练数据溯源、特征漂移分析。
AI
ML
第19章
血缘与数据版本管理
数据版本控制、回滚影响分析、数据快照血缘。
版本
回滚
第20章
血缘在数据中台中的落地实践
中台数据资产目录、中台数据服务血缘。
中台
落地
第21章
血缘与数据标准管理
标准映射血缘、标准落标影响分析。
标准
映射
第22章
血缘在数据迁移中的应用
迁移影响评估、迁移后血缘重建、迁移验证。
迁移
重建
第23章
血缘与数据成本治理
存储成本归因、计算成本归因、冷热数据识别。
成本
治理
第24章
血缘在数据合规中的应用
GDPR数据溯源、CCPA数据映射、数据删除影响分析。
合规
GDPR
第25章
血缘与数据SLA管理
SLA影响链路分析、SLA违约根因定位。
SLA
链路
第26章
血缘在数据测试中的应用
测试数据准备、回归测试影响范围、测试覆盖率分析。
测试
回归
第27章
血缘与数据文档自动化
自动生成数据字典、自动生成数据流图、自动生成数据报告。
自动化
文档
第28章
血缘系统的开放生态
OpenLineage标准、Marquez、Apache Atlas集成。
生态
标准
第29章
血缘分析平台的架构设计
微服务架构、插件化解析引擎、多租户支持。
架构
微服务
第30章
血缘分析实战案例
某电商平台数据链路治理、某金融公司数据合规血缘建设、某互联网公司数据中台血缘落地。
案例
实战
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