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。
数据
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。
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
ClickHouse物化视图与高吞吐写入优化实践
通过MergeTree与物化视图实现实时预聚合与高吞吐写入，提供可验证的SQL与系统表观测方法。
DataOps 数据版本化与回滚治理（2025）
DataOps 数据版本化与回滚治理（2025）一、版本与标记版本标记：为数据集/模型/指标建立语义版本。变更记录：记录来源与影响与审计轨迹。二、闸点与发布质量闸点：在采集/加工/发布环节设定校验。回滚预案：失败时快速回退至上一个稳定版本。三、目录与可视化数据目录：集中管理版本与血缘与责任人。看板：
dbt 数据变换与测试治理（2025）
dbt 数据变换与测试治理（2025）dbt 将 SQL 变换工程化管理，强调依赖、测试与文档自动化。一、项目与依赖结构：按模型层级组织（staging/mart）；依赖图可视化。版本：对模型变更进行版本化与审计。二、测试与质量测试：唯一性、非空与关系约束测试保障质量。审计：记录每次运行与产物版本，
Debezium CDC：变更数据捕获与下游同步实践
利用 Debezium 从数据库日志中捕获变更事件，构建可靠的下游同步与事件驱动架构。
ETL编排选型：Airflow与Dagster对比
对比两大编排平台在 DAG 模型、类型与观测能力上的差异，指导批处理与数据管道的工程选型。
