01
数据质量监控概述
为什么API服务需要数据质量监控？数据质量的定义与维度（准确性、完整性、一致性、及时性、唯一性）。
基础概念
02
监控指标体系设计
如何定义API服务的核心SLA指标？延迟、错误率、吞吐量、数据新鲜度。
SLA指标
03
日志采集与结构化
从杂乱无章的日志到结构化数据，ELK/EFK栈的搭建与配置。
ELKEFK
04
实时计算引擎选型
Flink vs Spark Streaming vs Kafka Streams，选型对比与实战场景。
FlinkSpark
05
数据质量规则引擎
如何设计可配置的规则？规则模板、阈值设定、动态调整策略。
规则配置
06
异常检测算法实战
基于统计学的3σ原则、移动平均、指数平滑，以及简单的机器学习方法（孤立森林）。
算法ML
07
告警通知体系
分级告警（P0-P4）、多渠道通知（钉钉、企微、短信、电话）、告警静默与聚合。
告警通知
08
数据血缘与链路追踪
如何追踪一条数据从产生到消费的全过程？OpenTelemetry 与 Jaeger 的集成。
血缘追踪
09
数据质量看板搭建
使用Grafana或Superset构建实时数据质量仪表盘，关键图表设计。
Grafana看板
10
数据修复与补偿机制
发现数据问题后如何自动修复？回填、重跑、补偿策略。
修复补偿
11
数据质量监控平台架构设计
整体架构分层（采集层、计算层、存储层、应用层），高可用设计。
架构高可用
12
元数据管理
数据字典、字段级别监控、Schema变更检测。
元数据Schema
13
数据质量评分卡
如何量化数据质量？评分模型设计与业务对齐。
评分量化
14
数据质量与CI/CD集成
在数据管道发布前进行质量门禁，防止坏数据上线。
CI/CD门禁
15
数据质量监控的自动化测试
如何编写数据质量测试用例？Great Expectations 框架实战。
测试Great Expectations
16
数据质量监控的混沌工程
主动注入故障，验证监控系统的有效性。
混沌工程故障注入
17
数据质量监控的成本控制
如何平衡监控粒度与计算资源？采样策略与降级方案。
成本采样
18
数据质量监控的SLA管理
与业务方签订数据质量SLA，违约赔付机制。
SLA管理
19
数据质量监控的运维实践
日常巡检、故障演练、On-Call 流程优化。
运维On-Call
20
数据质量监控的演进路线
从人工巡检到自动化监控，再到智能化预测。
演进智能化
21
数据质量监控在金融场景的实践
交易数据、风控数据的质量保障。
金融风控
22
数据质量监控在电商场景的实践
订单数据、库存数据、用户行为数据的质量保障。
电商订单
23
数据质量监控在IoT场景的实践
传感器数据、设备状态数据的质量保障。
IoT传感器
24
数据质量监控在广告场景的实践
曝光、点击、转化数据的质量保障。
广告转化
25
数据质量监控在日志分析场景的实践
海量日志的实时质量监控。
日志实时
26
数据质量监控的团队建设
如何组建数据质量团队？角色分工与协作流程。
团队协作
27
数据质量监控的合规与安全
数据脱敏、审计日志、权限控制。
合规安全
28
数据质量监控的未来趋势
AI驱动的智能监控、Data Observability 数据可观测性。
AI可观测性
29
数据质量监控的案例分析
某知名互联网公司的数据质量监控体系拆解。
案例拆解
30
数据质量监控的总结与展望
构建数据质量文化，让数据可信赖。
总结文化