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文档简介
现代数据工程架构弊端显现,协同难、管理难、交付难HowHow?数据量成倍增加,ETL任务成倍增长,ETL工程师人均维护数据流中的表和数据管道的数量成倍增加,依靠ETL工程师很难在高度复杂数据越来越多的业务场景要求需求响应效率从月/周到天/时,数据分析更灵活性,支DataOps架构理念:数据旅程各环节紧密衔接,快速响应需求旅程紧密衔接流程自动流转需求快速响应流程优化流程优化实现敏捷数据协同技术升级技术升级实现主动数据管理实现主动数据管理敏捷、可靠、自动主动元数据:动态、智能化的元数据管理技术.单一方法,无法保证解析准确率表、脚本、模型、指标、报表、任务运行状态等精准标签扩散、自动口径提取、相似资产识别、代DataOps体系建设分层及主动元数据的必要性主动元数据平台控制流SLA主动元数据平台控制流SLA):):和算子级血缘图谱构建,实现了对全域字段计算语义和算子级血缘图谱构建,实现了对全域字段计算语义自动抽取字段算子级加工口径,结合上下游元数据信息挖掘业务语义,自动生成业务描述;对元数据进行基于对元数据的深入分析和挖掘,基于对元数据的深入分析和挖掘,可提供高置信的数据治理方案;通过分析链路冗余依赖,辅助提升时效台、数据集成开发平台或其他数据工具无缝集成,无GaussGBaseTiDB极准确99%SQL语法支持极准确99%SQL语法支持高精细算子级计算语义理堪比数据专家的SQL任务脚本理解能力112.5分钟看清复杂字段口径复杂SQL代码高精度解析,字段计算口径的自动提取和准确裁剪●精细化溯源和影响分析解决血缘泛化问题,实现精准溯源和影响面分析,根治了表/列血缘发散●数据模型主动治理围绕着DataOps理念构建一站式智能数据研发平台辅助开发人员主动发现模型优化机会,大幅提升模型重构效率实时捕获变更信号,自动评估精准到字段的端到端影响基于算子血缘构建的智能数据助手应用于全链路变更协同基于算子血缘构建的智能数据助手基于算子血缘构建的智能数据助手应用于全链路变更协同模型优化助手全链路变更协同助手升级现有血缘图谱到高精准的算子级血缘图谱全链路精准打标持续分析全链路变更及质量异常,辅助异全链路精准触达主动评估下游影响,通知受影响的下游应变更变更分析影响分析根因分析影响分析根因分析算子级血缘是主动元数据的核心技术T⻅TJoin基于算子级血缘,实现真正的“敏捷协同和主动管理”CFES元数据解析准确率要达到99%以上,实现这一指标的前提是元元数据解析准确率要达到99%以上,实现这一指标的前提是元“”0299%,0299%,
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