Data Governance в DWH: Lakehouse и Data Platform, как DG накладывается на архитектуру хранения и обработки данных
- Введение: роль Data Governance в DWH, Lakehouse и Data Platform
- Архитектурные принципы DG в DWH, Lakehouse и Data Platform
- Метаданные и каталогизация: управление контекстом данных через каталог и lineage
- Качество данных: политики, профили, мониторинг и автоматизация
- Управление доступом и безопасность: IAM, RBAC, ABAC, приватность
- MDM и справочники: владение сущностями и единые определения
- Управление данными по жизненному циклу: создание, хранение, архивирование, удаление
- Соблюдение требований и риски: GDPR, CCPA, локальные регуляторы
- Архитектура DG в DWH: интеграционные слои, репозитории и линейная прослеживаемость
- Архитектура DG в Lakehouse: единое хранилище, схемы и транзакции ACID
- Архитектура DG в Data Platform: data mesh/fabric, сервисы управления данными
- Линейность данных и lineage: отслеживание источников и изменений
- Метрики и показатели DG: качество, соответствие и риск
- Организационные роли и процессы: Data Owner, Data Steward, DG Council
- Практические подходы к внедрению DG: чек-листы, артефакты и методологии
- Инструменты и экосистема DG: сравнение решений и примеры внедрений
- Кейс: проект DG для DWH/Lakehouse/Data Platform и оценка результатов
