质量与安全

管道跑通不等于数据可信。数据质量与安全合规是生产数仓的守门员：坏数据进 mart，Dashboard 比没有更危险。

学习目标

• 建立 schema、完整性、时效性等质量维度
• 了解加密、脱敏、权限在数据层的实践
• 能在 dbt/SQL 中写基础断言测试

数据质量维度

维度	检查示例
完整性	主键非空、外键存在
唯一性	slug 无重复
时效性	max(updated_at) 距现在 < 24h
一致性	mart 行数 = staging 去重后行数
准确性	抽样与源库 COUNT 对比

dbt tests 示例：

# schema.yml
models:
  - name: dim_track
    columns:
      - name: track_id
        tests: [not_null, unique]
      - name: slug
        tests: [not_null]

失败应 阻断下游 或告警，而非静默写错表。

监控与告警

• Airflow task 失败 → Slack / 邮件
• 质量断言失败 → 同路由
• 数据延迟 SLA：mart_learning_daily 每日 08:00 前就绪

与 sb-actuator 应用监控互补：后者管 API，前者管 表级新鲜度。

安全：加密

层级	做法
传输	TLS（JDBC、S3 HTTPS）
静态	云 KMS、磁盘加密
应用	字段级加密（PII token）

对象存储桶 禁止 public read；生产库凭证放 Airflow Connections / Vault，不进 Git。

脱敏与权限

• 脱敏：日志、分析库中手机号 138****5678
• 最小权限：ETL 服务账号只写 staging，分析师只读 mart
• 行列级：BigQuery/Snowflake 的 row access policy（概念）

用户邮箱、进度等 PII 在 CodeRoadMap 中应 mart 层聚合，避免导出明细到 BI。

与路线图的关系

• /roadmaps/data-engineer — Quality & Security 节点
• de-orchestration — 失败重试与告警
• /tracks/sql-essentials — 约束与事务基础

练习