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元数据管理 · 解决数据混乱

📚 共计 30 章节
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01
元数据是什么：定义、分类
技术元数据、业务元数据、操作元数据，剖析数据混乱的根源与元数据解耦思路。
基础分类
02
元数据管理的核心价值
数据血缘、影响分析、数据质量、合规与治理，构建数据信任的基石。
价值治理
03
元数据采集与存储
手动采集 vs 自动采集，图模型与关系模型存储选型，打造可扩展元数据底座。
采集存储
04
元数据血缘分析
字段级、表级血缘，ETL 过程追踪与血缘可视化，让数据流转清晰可见。
血缘可视化
05
元数据版本管理
版本号策略、变更追踪、回滚机制与历史快照，保障元数据可追溯。
版本回滚
06
元数据质量与校验
完整性检查、一致性校验、元数据与数据对账，提升元数据可信度。
质量校验
07
元数据搜索与发现
全文检索、标签系统、分类目录与知识图谱，快速定位数据资产。
搜索发现
08
元数据权限与安全
RBAC 模型、数据脱敏、审计日志与访问控制，守住元数据安全防线。
权限安全
09
元数据 API 与集成
RESTful API、事件驱动，与 Atlas、DataHub 等数据目录工具深度集成。
API集成
10
元数据治理流程
标准制定、变更审批、生命周期管理，建立规范化元数据治理体系。
治理流程
11
元数据与数据湖/仓
Hive、Iceberg、Delta Lake 中的元数据管理，湖仓一体最佳实践。
数据湖Iceberg
12
元数据与数据中台
中台架构下的元数据角色与数据资产目录，赋能业务敏捷。
中台资产目录
13
元数据与 AI/ML
特征存储元数据、模型元数据、实验追踪，支撑机器学习全生命周期。
AIML
14
元数据与实时数据
Kafka Schema Registry、流式血缘、实时元数据更新，处理动态数据。
实时Schema
15
元数据与数据网格
数据产品元数据、域内与全局元数据，去中心化治理模式。
数据网格域
16
元数据工具选型
开源 vs 商业：Atlas、DataHub、Amundsen、Marquez 对比与选型策略。
工具选型
17
元数据项目实战（一）
需求分析、架构设计、技术选型，从零搭建元数据管理平台。
实战架构
18
元数据项目实战（二）
元数据模型设计、采集器开发，打通数据源与元数据存储。
模型采集器
19
元数据项目实战（三）
血缘解析引擎、可视化展示，让数据流转一目了然。
血缘可视化
20
元数据项目实战（四）
搜索与发现功能、权限集成，提升平台易用性与安全性。
搜索权限
21
元数据项目实战（五）
测试、部署、运维、监控，保障元数据系统稳定运行。
部署运维
22
元数据与数据目录
数据目录构建、资产注册、数据地图，打造企业数据导航。
目录地图
23
元数据与数据质量平台
元数据驱动质量规则、异常检测，主动发现数据问题。
质量检测
24
元数据与数据安全
敏感数据识别、分类分级、动态脱敏，保护核心数据资产。
安全脱敏
25
元数据与数据合规
GDPR、CCPA、数据保留策略、审计追踪，满足监管要求。
合规审计
26
元数据与数据运营
元数据热度分析、数据资产价值评估，驱动精细化运营。
运营价值
27
元数据与数据文化
元数据意识培养、组织架构、角色定义，构建数据驱动文化。
文化组织
28
元数据与数据架构
元数据驱动的架构演进、数据模型治理，提升架构适应性。
架构模型
29
元数据与数据迁移
迁移过程中的元数据管理、元数据对齐，确保迁移平滑。
迁移对齐
30
元数据未来趋势
AI 辅助元数据、主动元数据、Data Fabric，展望下一代元数据。
趋势AI