数据质量监控与治理（Atlas/Alation）培训课程
培训对象
数据质量工程师、数据治理人员、数据平台运维、数据管家、需要建立数据质量监控体系的技术人员。
培训目标
掌握数据质量管理的核心理念和落地方法，能够设计数据质量监控指标和监控规则，运用数据质量监控工具实现自动化巡检和预警，理解数据血缘分析在质量问题溯源中的应用，建立持续改进的数据质量治理闭环。
培训内容
一、数据质量概述：数据质量的定义与维度（完整性、准确性、一致性、及时性、唯一性、有效性），低质量数据的业务影响（决策错误、成本浪费、信任丧失）。
二、数据质量指标体系：各维度对应的量化指标设计（如完整性率、准确率、重复率），指标阈值设定方法，SLA（服务等级协议）定义。
三、数据质量监控规则设计：完整性监控规则（空值检测、缺失率统计），准确性监控规则（格式校验、逻辑校验、波动检测）。
四、数据质量监控规则设计（续）：一致性监控规则（跨表比对、源端与目标端比对），及时性监控规则（数据延迟监控），唯一性监控规则（重复值检测）。
五、数据质量监控工具：开源监控工具（Griffin、DolphinScheduler数据质量模块），商业监控工具（Informatica、Collibra），工具选型对比。
六、数据质量巡检与预警：自动化巡检任务配置，预警阈值设置，预警渠道（邮件、钉钉、短信），预警响应流程。
七、数据质量问题溯源：问题发现后的根因分析（数据源问题、ETL逻辑问题、应用写入问题），基于数据血缘的快速定位。
八、Apache Atlas深度应用：Atlas架构与核心组件，元数据导入与类型管理，血缘采集与可视化，数据分类与标签。
九、Alation深度应用：Alation数据目录功能，数据搜索与发现，协同治理（数据社区、专家认证），质量评价与使用分析。
十、数据质量问题闭环管理：问题登记与跟踪，责任人与修复时限，修复后验证，问题复盘与知识库沉淀。
十一、数据质量度量与报告：质量看板设计，质量报告定期输出，质量趋势分析，质量问题与业务影响的关联。
十二、数据质量治理案例：某银行数据质量治理项目，某互联网公司实时数据质量监控体系，从问题发现到根因修复的全流程实战。
