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数据质量框架构建

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本技能提供了使用Great Expectations、dbt测试和数据契约等工具构建数据质量框架的实践模式。它指导用户如何为数据管道实现全面的质量验证，确保数据在整个生命周期中的可靠性、完整性和准确性，是建立数据治理和高可靠数据流程的关键。

Databricks参考架构指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了使用Unity Catalog、Delta Lake和Medallion模式的生产级湖仓架构蓝图。它涵盖了工作区组织、三层治理、计算策略的最佳实践，并指导如何结合Asset Bundles实现全面的CI/CD流程，确保项目结构化和团队协作高效。

Databricks安全与权限管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细介绍了如何在Databricks环境中实施全面的安全措施。涵盖了基于范围的秘钥管理、使用Unity Catalog实现最小权限原则、API Token的审计与轮换，以及通过列级/行级安全功能进行数据脱敏和访问控制，确保数据治理和合规性。

Foundry数据治理与安全处理

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本技能指导如何在Palantir Foundry环境中处理敏感数据，确保数据合规和安全性。内容涵盖了PII（个人身份信息）脱敏、应用数据标记（Markings）实现分级权限控制，并确保符合GDPR、CCPA等隐私法规。用户可以学习设置数据保留策略、实现列级安全以及构建可审计的删除流程。

CDO数据策略审查

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该工具模拟首席数据官（CDO）的思维，对任何涉及数据战略的计划进行压力测试。它要求从六个关键维度审视数据决策的驱动力、数据来源的合规性、架构模式的适用性、并购风险等，确保数据项目具备坚实的战略基础和完善的治理结构。

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