湖仓一体数据治理实践（2025）
湖仓一体数据治理实践（2025）湖仓一体结合数据湖的灵活性与数仓的治理能力。本文聚焦表格式选型、数据一致性与治理方法。一、表格式与兼容Iceberg/Delta Lake：提供表级元数据、快照与 ACID 语义。计算引擎：兼容 Spark、Flink、Trino 等主流生态。分区与索引：合理的分区策
数据科学与AI
浏览器端敏感数据存储治理（IndexedDB/LocalStorage/加密与清理）最佳实践
通过浏览器端AES-GCM加密存储与TTL清理、最小化数据驻留，降低敏感信息泄露风险并提升可控性。
流式处理选型：Flink与Spark Structured Streaming
对比两大流处理方案在执行模型与一致性保障上的差异，结合场景做工程选型。
数据隐私合规GDPR与PII脱敏实践
以数据分类与脱敏为基础，结合保留策略与访问控制、审计与DSAR流程，构建可验证的数据隐私合规实践。
数据隐私合规 GDPR 与 CCPA 实操（2025）
数据隐私合规 GDPR 与 CCPA 实操（2025）隐私合规强调最小化与可审计。本文从采集、使用与响应机制展开。一、数据最小化与目的限制采集最小化：仅收集完成业务所需的最小数据集。保留与删除：定义保留期与删除流程，避免长期持有敏感数据。二、同意管理与透明度明示同意：清晰告知目的、范围与第三方共享情
数据转换框架选型：dbt与Dataform对比
对比两大 SQL 转换框架在建模、依赖与测试上的差异，指导数据仓库内的转换治理。
数据质量度量与管控体系（2025）
数据质量度量与管控体系（2025）数据质量是数据价值的基础。本文从指标、规则与流程构建治理体系。一、指标体系完整性：字段缺失率与约束校验。一致性：跨源与跨表的一致校验与对账。准确性：与权威来源比对与抽样复核。及时性：时延与更新频次的监控与告警。二、规则与流程DQ 规则：在采集、加工与发布环节设定质量
数据质量与验证：Great Expectations与断言策略
通过规则断言与可执行文档治理数据质量，将验证嵌入管道与消费侧，避免脏数据扩散。
数据质量与校验（校验和、审计对账、死信队列与补偿）
建立数据质量保障机制，采用校验和与审计对账、死信队列与补偿流程，确保跨系统的一致性与可追溯。
