使用Databricks构建高质量和可信的数据产品
内容提要
本文介绍了构建企业级数据产品的建议，包括数据产品的关键特征和生命周期。数据产品应具备质量、可观察性、语义一致性、隐私和安全、可发现性等特征。数据产品的生命周期包括构思、设计、创建、发布、运营和治理、使用和价值创造以及退役等阶段。数据合同是实现联邦治理的一种形式，包括数据描述、数据架构、使用策略、数据质量、安全性、数据SLA和责任等。数据治理团队在数据产品的治理中起到重要作用。数据产品的发布和认证可以提供数据的可信度和标准化。最后，Databricks的数据智能平台提供了构建高质量数据产品的功能和工具。
延伸解读
数据产品负责人的核心职责
文章强调每个数据产品都应设有负责人，其职责是管理开发并监控使用与性能。负责人需理解业务，将数据消费者需求转化为高质量、易用的数据产品设计，并确保产品组合符合组织在可信度方面的标准。这一角色是连接业务与技术同事的桥梁，对数据产品的成功至关重要。
数据合同：联邦治理的关键工具
数据合同是数据生产者提供的正式协议，但设计时需以消费者为中心。它包含数据描述、架构、使用策略、质量、安全、SLA和责任等属性，旨在对齐领域并实现联邦治理。合同应便于所有类型用户理解，并可附带笔记本、仪表板等支持资产，以促进采用。
发布与认证：提升数据可信度
随着数据集增多，消费者需要确保数据经过整理、标准化并获官方批准。认证过程包括数据生产者提出合同规范，经治理团队审核后，通过CI/CD部署生产管道，数据发布到Unity Catalog并标记认证状态。认证数据产品还可通过Databricks Marketplace私有列表或企业目录集成提高可发现性。
Databricks平台对数据产品生命周期的支持与局限
Databricks数据智能平台支持数据产品生命周期的多个活动：DLT构建管道，Unity Catalog提供治理和发现，Lakehouse Monitoring监控质量。然而，设计数据产品和数据合同等阶段目前需在平台外完成，结果再记录到Unity Catalog。这提示组织需结合外部流程与平台功能。
Q&A
构建高质量数据产品的关键特征有哪些？
高质量数据产品应具备质量、可观察性、语义一致性、隐私和安全、可发现性等特征。
数据产品的生命周期包括哪些阶段？
数据产品的生命周期包括构思、设计、创建、发布、运营和治理、使用和价值创造以及退役等阶段。
什么是数据合同，它的主要内容是什么？
数据合同是实现联邦治理的重要工具，主要包括数据描述、数据架构、使用策略、数据质量、安全性等内容。
数据治理团队在数据产品中扮演什么角色？
数据治理团队在数据产品的治理中起到关键作用，支持数据产品所有者并确保合规性和安全性。
Databricks如何支持构建高质量数据产品？
Databricks的数据智能平台提供构建高质量数据产品所需的功能和工具，包括ETL管道、治理和监控等。
数据产品的发布和认证有什么重要性？
数据产品的发布和认证可以提高数据的可信度和标准化，确保消费者能够信任和有效使用数据。
