提示
预计用时 90 分钟。学习目标：以电商订单场景为例，端到端跑通 建 Catalog → 分层 Schema 与建表 → 治理标签 → 数据质量监控 → 列级脱敏与行级权限 → 数据发现与血缘 的完整数据治理链路。
场景介绍
您是一名刚加入团队的数据治理工程师。业务希望把分散在各业务系统中的电商订单数据沉淀到统一的 数据目录 中，并在最一线就把分类分级、敏感保护、质量监控、可发现性建立起来，避免日后补救。
本教程将带您：
1. 创建电商业务域的 Table 类 Catalog ，理解三类 Catalog（Table / Volume / Model）的边界。
2. 在 Catalog 下创建分层 Schema （ODS / DWD / DWS），并通过 SQL 建表灌入演示数据。
3. 在治理标签体系中创建一套业务标签、敏感标签 ，并打到表与字段上。
4. 创建一个 数据质量任务 ：对核心表的
uid 字段配置空值率规则，试运行、发布、关联告警。5. 配置 列级脱敏（基于敏感标签） 与 行级权限 ，让同一张表对不同角色返回不同视图。
6. 通过 数据发现 验证资产可被搜索，通过 数据血缘 查看上下游影响范围。
完成本教程后，您将掌握数据治理岗位在日常治理工作中的全套核心操作。
前提条件
在开始本教程前，请确保满足以下条件：
已开通 DataBuddy 服务并完成空间初始化。
当前账号在目标工作空间中拥有 数据治理管理员 或更高角色，并具备
create catalog 权限（如无该权限，请联系工作空间管理员或元数据湖 admin 授予）。工作空间已绑定 数据分析型 Serverless 资源组 （用于 SQL 建表与质量任务执行，详见 计算资源概述 ）。
至少存在一个 用户账号 （例如
analyst_alice、ops_bob）用于验证脱敏与行级权限效果。已在 数据工程 或 数据分析 中熟悉 SQL 编辑器的基础操作。
提示
本教程假设工作空间已默认存在数据湖仓的底座（如内部使用的
DataLakeCatalog）。本教程的目标是 新建一个面向电商业务域的治理用 Catalog ，与默认 Catalog 解耦，便于演示治理流程。教程数据模型
教程中所有 SQL 都基于一张订单事实表
orders_raw：字段 | 类型 | 说明 | 敏感性 |
order_id | BIGINT | 订单号 | 业务关键字段 |
customer_id | BIGINT | 客户 ID | - |
phone | STRING | 客户手机号 | 敏感（PII） |
product_name | STRING | 商品名 | - |
quantity | INT | 数量 | - |
unit_price | DECIMAL(10,2) | 单价 | - |
region | STRING | 销售大区：North / South / East / West | 行级权限维度 |
order_status | STRING | 订单状态：paid / shipped / completed / cancelled | - |
order_time | TIMESTAMP | 下单时间 | - |
uid | STRING | 业务主键（关联用户中心） | 质量规则监控字段 |
提示
为避免多人同时跑教程时命名冲突，请把
<your_name> 替换成您自己的姓名前缀，例如 alice_ecommerce、alice_ods_raw 等。步骤 1：创建电商业务域 Catalog
Catalog 是 DataBuddy 数据治理体系的最顶层命名空间。三种 Catalog 类型的边界是硬约束 ：
类型 | 容纳的对象 |
Catalog | 表（Table）、视图（View）、函数（Function） |
Volume | 卷（Volume）—— 图片、PDF、CSV 等非结构化文件 |
Model | 模型（Model）—— ML 模型注册与版本管理 |
类型在创建后不可变更 ，电商订单数据是结构化资产，因此创建 Table 类 Catalog 。
1. 登录 DataBuddy 控制台，在顶部切换到目标地域与工作空间。
2. 在左侧导航选择数据目录 。
3. 在左侧目录树顶部单击创建数据目录
目录名称 ：
<your_name>_ecommerce（例如 alice_ecommerce）。目录类型 ：结构化数据目录 。
描述 ：
电商订单业务域的结构化数据治理目录。1. 单击 确认 。
创建成功后您会自动进入 Catalog 详情页，并看到系统自动生成的1个 Schema：
default（通用 Schema）。您本人作为创建者自动成为 Catalog 的 Owner ，拥有该 Catalog 下的全部管理权限。注意
提示
如同时需要管理非结构化资产（如商品图片）或 ML 模型，请按同样流程额外创建 文件卷目录 （如
<your_name>_ecommerce_files）与 模型文件目录 （如 <your_name>_ml_models）。三类 Catalog 的对象边界详见非结构化数据 Catalog 与 模型 Catalog 。步骤 2：创建分层 Schema 并建表灌数
按数据仓库分层规范创建 3 个 Schema：ODS（原始接入层）/ DWD（明细层）/ DWS（汇总层） 。
2.1 创建 Schema
在 Catalog 详情页右上角单击 创建 Schema ，依次创建：
Schema 名称 | 描述 |
ods_raw | 上游业务系统原始入湖数据 |
dwd_detail | 清洗加工后的事实明细表 |
dws_summary | 按维度聚合的指标汇总表 |
每次填入名称与描述后单击确定 即可。
2.2 在 SQL 分析中建表并灌入数据
1. 在左侧导航选择 SQL 分析 > 新建 SQL ，文件名
governance_setup.sql。2. 在编辑器右上角选择 数据分析型 Serverless 资源组 。
3. 把下面的 SQL 整段粘贴后，逐条选中 并按
⌘ + Enter（Windows 用户 Ctrl + Enter）执行（务必把 your_name 替换为您自己的姓名前缀）：-- 1. ODS 层订单原始表CREATE TABLE IF NOT EXISTS your_name_ecommerce.ods_raw.orders_raw (order_id BIGINT COMMENT '订单号',customer_id BIGINT COMMENT '客户 ID',phone STRING COMMENT '客户手机号（敏感字段）',product_name STRING COMMENT '商品名',quantity INT COMMENT '数量',unit_price DECIMAL(10,2) COMMENT '单价',region STRING COMMENT '销售大区',order_status STRING COMMENT '订单状态',order_time TIMESTAMP COMMENT '下单时间',uid STRING COMMENT '业务主键（关联用户中心）') COMMENT '电商订单原始入湖表';
-- 2. 灌入演示数据（特意留 1 行 uid 为 NULL，用于触发后续质量规则）INSERT INTO your_name_ecommerce.ods_raw.orders_raw VALUES(1001, 501, '13800138000', 'Wireless Mouse', 2, 79.00, 'North', 'completed', TIMESTAMP '2025-01-15 10:30:00', 'u_001'),(1002, 502, '13900139000', 'Mechanical Keyboard', 1, 399.00, 'South', 'completed', TIMESTAMP '2025-01-15 11:15:00', 'u_002'),(1003, 503, '13700137000', 'USB-C Hub', 3, 128.00, 'East', 'paid', TIMESTAMP '2025-01-15 14:20:00', 'u_003'),(1004, 501, '13800138000', 'Monitor Stand', 1, 259.00, 'North', 'completed', TIMESTAMP '2025-01-16 09:00:00', 'u_001'),(1005, 504, '13600136000', 'Wireless Mouse', 1, 79.00, 'West', 'shipped', TIMESTAMP '2025-01-16 16:45:00', NULL);
-- 3. DWD 层明细表（演示用，仅做一层简单清洗）CREATE TABLE IF NOT EXISTS your_name_ecommerce.dwd_detail.orders_detail ASSELECTorder_id,customer_id,phone,product_name,quantity,unit_price,quantity * unit_price AS total_amount,region,order_status,order_time,uidFROM your_name_ecommerce.ods_raw.orders_rawWHERE order_status != 'cancelled';
-- 4. DWS 层汇总表（按地区聚合）CREATE TABLE IF NOT EXISTS your_name_ecommerce.dws_summary.daily_revenue ASSELECTregion,DATE(order_time) AS order_date,SUM(quantity * unit_price) AS total_revenue,COUNT(DISTINCT customer_id) AS unique_customersFROM your_name_ecommerce.ods_raw.orders_rawWHERE order_status != 'cancelled'GROUP BY region, DATE(order_time);
2.3 在数据目录中验证表已注册
1. 回到 ** 数据目录** ，单击
<your_name>_ecommerce。2. 切换到
ods_raw Schema，应能看到 orders_raw 表。单击进入表详情页，概览 Tab 中可看到 10 个字段的元数据（名称、类型、描述）。3. 按同样方式确认
dwd_detail.orders_detail 与 dws_summary.daily_revenue 已注册。提示
SQL 建表后表会自动出现在 Catalog 中。如未看到，请刷新页面；如仍不可见，请检查 SQL 中的三段名是否正确且当前账号是否具备 Schema 的
CREATE TABLE 权限。详见 结构化数据 Catalog。步骤 3：建立治理标签体系并为资产打标
治理标签是后续 资产发现、敏感保护、合规审计 的元数据底座。本步骤创建两类标签：
业务标签 ：用于在数据发现中按业务维度筛选资产（如
domain=ecommerce、tier=gold）。敏感标签 ：标识 PII 字段（如客户手机号），并在后续 步骤 5 中关联脱敏策略实现「打标即脱敏」。
3.1 创建业务标签
1. 在 数据目录 页左上角单击 标签管理 （治理标签入口位于此处）。
2. 单击 新建标签 ：
标签 Key ：
domain。标签类型 ：业务标签 。
标签值 ：添加候选值
ecommerce、finance、logistics。描述 ：
数据资产所属业务域。1. 单击 确定 。
按同样方法创建第二个业务标签：
标签 Key ：
tier，标签值 ：gold / silver / bronze，描述 ：资产分层（黄金/白银/青铜）。3.2 复用系统内置敏感标签
DataBuddy 已内置 36 个系统级敏感标签（如
class.cn_id_card、class.financial_account 等），开箱即用、不可重命名、不可删除。教程中我们直接复用内置的 手机号类敏感标签 ，无需新建。在标签治理列表中筛选 标签来源 = 系统 、标签类型 = 敏感标签 ，找到对应于「手机号、中国大陆手机号」语义的内置敏感标签（标签 Key 形如
class.cn_mobile_phone，具体命名以平台为准），记下其 Key，供后续步骤使用。提示
3.3 为表打业务标签
1. 在 数据目录 中进入
<your_name>_ecommerce.dwd_detail.orders_detail 表详情页。2. 在右侧 业务信息 区域，单击添加标签。
3. 在弹窗中：
选择标签 Key
domain，标签值 ecommerce。单击 添加 继续追加：标签 Key
tier，标签值 gold。1. 单击 确定 。
回到 概览 Tab，可看到表头部已展示两个标签。
3.4 为字段打敏感标签
1. 在
orders_detail 表详情页 概览 Tab 的字段列表中，找到 phone 字段。2. 单击
phone 字段行末的 添加标签3. 在弹窗中选择敏感标签 Key
class.cn_mobile_phone，单击 确定 。按同样方式可为
ods_raw.orders_raw 中的 phone 字段也打上同一个敏感标签。提示
步骤 4：创建数据质量任务
数据质量监控的目标：在
orders_detail 表的 uid 字段上配置「uid 有效期校验」规则，定期检查并在异常时触发告警。4.1 进入质量任务创建页
1. 在 数据目录 中进入
dwd_detail.orders_detail 表详情页。2. 切换到 质量 Tab。
3. 单击** 前往创建** 。
入口与流程：从表详情页进入会自动锁定监控对象为当前表，无需再选；如从左侧导航 数据质量 入口进入，则需要在「选择对象」步骤中手动选定
<your_name>_ecommerce.dwd_detail.orders_detail。注意
如果按钮置灰，提示「仅表 Owner 和有表 Manager 权限的人有权限创建」，需先在表的 权限 Tab 中确认或申请相应权限。详见 创建质量规则 。
4.2 在规则配置框内编写规则
进入「对象 & 规则」面板后，可直接使用** AI 生成规则，** 或者在右侧 展开规则模板直接复用（表级模板、字段级模板）。
field_rules:- field_name: uidrule_name: uid有效期校验rule_type: custom_sqldimension: validitycustom_sql: SELECT COUNT(*) as check_value FROM ecommerce.dwd_detail.orders_detail WHERE uid IS NOT NULLtrigger_condition: check_value > 0alert:enable: true
规则含义：
field_rule：字段级规则field_name：作用在 uid 字段上。rule_type：模板类型：自定义 SQL。dimension：维度。trigger_condition: check value > 0：检测值大于0 即视为异常。alert enable：规则是否开启告警。 true：表示开启；false：表示不开启。提示
模板字段说明、自定义 SQL 写法、
filter（分区过滤）等高级用法详见 创建质量规则。点击编辑器右侧模板列表上方的 样例文档 也可查看完整字段说明。4.3 填写基本配置
在 YAML 右侧 基本配置 区域：
任务名称 ：
orders_detail_uid_quality。负责人 ：默认为当前账号。
任务描述 ：
监控订单明细表 uid 字段空值个数，超过 1 触发告警。4.4 添加告警配置
选择需要告警的规则和告警渠道。未选择则表示不开启告警。
4.5 保存并发布
1. 在底部单击 保存并发布 。
2. 在发布弹窗中：
调度方式 ：选择 独立工作流 （教程演示用，会在 工作流 中自动生成一个仅含本质量任务的工作流并按天调度）。
调度时间 ：每天
08:00。告警渠道 ：选择您的工作空间已配置的渠道（如企业微信群机器人、邮箱），并在 接收人 中加入您自己。
1. 单击 确定 完成发布。
发布完成后，您可以在以下两处看到任务运行情况：
数据治理 > 数据质量 > 任务列表 ：任务及其历史实例的统一视图，详见 质量任务运维 。
表详情页 质量 Tab：当前表关联的所有质量任务与最近一次的检测状态。
提示
若希望让 ETL 工作流在
orders_detail 的下游加一道质量校验闸门，可在工作流中添加 质量监控任务节点 ，使用动态参数能力配置。4.6 试运行验证规则
1. 在质量任务列表单击 试运行 。
2. 等待 10–30 秒，单击 查看运行结果 。
3. 预期结果（教程数据中 5 行有 1 行 uid 为 NULL）：
字段 | 预期值 |
执行状态 | 成功 |
检测状态 | 异常 |
检测值 | 1 |
阈值 | value <= 0 |
提示
试运行只对当前数据评估规则，不会产生告警，也不会阻塞任何下游任务 。这是发布前最重要的验证手段。
步骤 5：配置列级脱敏与行级权限
至此
phone 字段已经被打上敏感标签，本步骤把标签关联到具体的脱敏策略，让查询时按用户组返回不同视图；同时为 region 字段配置行级过滤。5.1 创建列级脱敏策略
1. 在左侧导航选择 数据治理 > 数据安全 。
2. 切换到 脱敏策略 列表，单击 新建策略 ：
策略名称 ：
policy_mobile_phone_mask。关联敏感标签 ：勾选
class.cn_mobile_phone（关联后所有打了该标签的字段会自动继承 本策略，无需逐字段绑定）。脱敏方法 ：
用户组
data_admins → 无需配置脱敏策略（管理员看全量）。用户组
customer_service → 脱敏方法 保留前4或后4个字符 （客服看 1387********或*******8012）。用户组
analysts → 脱敏方法 哈希（分析师看到的值为哈希值）。1. 单击 确定 。
提示
脱敏策略与敏感标签的关联是「多对多 」：一个策略可关联多个标签，让多个语义相近的字段统一处理；一个字段同一时间只生效一个策略。
5.2 配置行级权限
为
orders_detail 表添加行级过滤器，让不同地区的运营人员只能看到自己所在地区的订单。1. 回到
dwd_detail.orders_detail 表详情页。2. 切换到 权限 Tab，找到 行级权限 区域，单击 添加行过滤器 。
3. 在弹窗中：
授权主体类型 ：用户组。
授权对象 ：
ops_north（华北区运营组）。行过滤表达式 ：
region = 'North'。1. 单击 确定 。
2. 重复以上步骤为其他地区运营组添加规则，例如：
ops_south → region = 'South'。ops_east_west → region IN ('East', 'West')。未在行过滤器中出现的用户组，允许访问全部数据（详见 行级权限控制 ）。
5.3 验证策略效果
切换到具备不同用户组的测试账号（例如
analyst_alice 属于 analysts、ops_bob 属于 ops_north），在 SQL 分析中查询：SELECT order_id, phone, region, total_amountFROM your_name_ecommerce.dwd_detail.orders_detailLIMIT 10;
预期结果：
测试账号 | phone 字段返回 | 行可见范围 |
数据治理管理员 | 明文（如 13800138000） | 全部行 |
analyst_alice（属于 analysts） | *** | 全部行 |
ops_bob（属于 ops_north） | 按 analysts 策略未匹配则返回明文（按实际所属用户组而定） | 仅 region = 'North' 的行 |
注意
ops_bob 的 phone 字段返回值取决于其在脱敏策略中的用户组归属。如希望客服组也对手机号脱敏，请回到 5.1 在策略中显式追加该用户组。提示
脱敏与行过滤在 SQL 查询、Notebook、仪表盘 所有读取链路上一致生效，无需调用方在业务代码中重复实现。
步骤 6：通过数据发现与数据血缘验证治理成果
完成以上工作后，您建立的元数据应当是可被搜索、可被追溯 的。
6.1 数据发现：按业务标签找到资产
1. 在 DataBuddy 控制台 顶部全局搜索框输入
订单 收入 或 orders_detail，按回车进入全屏数据发现页。2. 在左侧资产类型筛选中切换到 表 。
3. 在顶部筛选条中叠加 治理标签
domain:ecommerce、tier:gold，结果列表应只剩您本次创建的资产。4. 单击结果卡片
orders_detail 跳转到表详情页。6.2 数据血缘：从 DWS 反查 ODS
DWS 表
daily_revenue 是从 orders_raw 经过 orders_detail 加工而来，血缘可以直观追溯整条链路。1. 在
dws_summary.daily_revenue 表详情页切换到 血缘 Tab。2. 默认进入 列表模式 ，您应能看到上游
orders_raw、orders_detail 与产出本表的 SQL 任务记录。3. 单击右上角图标切换到 图模式 ，可看到拓扑图：
4. 单击任意节点查看详细信息：表节点显示业务信息（描述、标签、责任人）与技术信息（数据源、存储路径、最近 DDL 变更时间）；任务节点显示任务代码与所属工作流（可跳转）。
提示
步骤 7：清理资源（可选）
如不再需要本教程产出的内容，建议按以下顺序清理，避免占用配额：
1. 删除质量任务 ：在 数据治理 > 数据质量 > 任务列表 中对
orders_detail_uid_quality 单击 删除2. 删除行级权限与脱敏策略 ：在
orders_detail 表详情页 权限 Tab 中删除行过滤器；在 数据安全 > 脱敏策略 中取消关联 policy_mobile_phone_mask。3. 移除治理标签 ：在
orders_detail / orders_raw / daily_revenue 上移除业务标签与敏感标签（系统内置标签本身不可删除，仅解绑）。4. 删除表与 Schema ：在 SQL 分析中执行：
DROP TABLE IF EXISTS your_name_ecommerce.dws_summary.daily_revenue;DROP TABLE IF EXISTS your_name_ecommerce.dwd_detail.orders_detail;DROP TABLE IF EXISTS your_name_ecommerce.ods_raw.orders_raw;
然后在数据目录中分别删除三个 Schema。
1. 删除 Catalog ：在
<your_name>_ecommerce Catalog 详情页右上角 ⋯ > 删除数据目录 。警告
删除 Schema 与 Catalog 会同时删除其下所有表与对象，不可恢复。请在删除前确认无业务依赖。
验证结果
完成全部步骤后，您应当能确认：
1. Catalog 与 Schema ：
<your_name>_ecommerce（Table 类）在数据目录中可见，包含 ods_raw / dwd_detail / dws_summary 三个 Schema，加上系统的 information_schema 与 default。2. 资产元数据 ：
orders_raw / orders_detail / daily_revenue 三张表均已在 Catalog 中注册，字段元数据与 SQL 一致。3. 治理标签 ：业务标签
domain 与 tier 已创建，敏感标签 class.cn_mobile_phone 已被引用；orders_detail 表已打上业务标签，phone 字段已打上敏感标签。4. 数据质量 ：
orders_detail_uid_quality 任务处于已发布状态，试运行结果显示检测状态为 异常 （空值率 20%，超出 1% 阈值），任务已挂入工作流按天调度。5. 数据安全 ：
policy_mobile_phone_mask 脱敏策略已创建并关联 class.cn_mobile_phone；orders_detail 表至少有 1 条行过滤规则。6. 数据发现、血缘 ：通过
domain:ecommerce 标签筛选能找到本教程产出的全部资产；daily_revenue 的血缘图可向上追溯到 orders_raw。总结
在本教程中，您完成了：
在 数据治理 > 数据目录 中创建电商业务域 Catalog，理解 Table / Volume / Model 三类 Catalog 的硬约束。
按 ODS / DWD / DWS 分层规范创建 Schema，并通过 SQL 建表灌入演示数据，所有资产自动注册到 Catalog。
在 标签治理 中创建业务标签体系，并复用系统内置敏感标签，把分类分级的语义元数据沉淀到表与字段上。
在 数据质量 中通过 YAML 创建空值率监控规则、试运行验证、发布上线并接入告警通道。
在 数据安全 中创建脱敏策略并关联敏感标签，实现「打标即脱敏」；在表详情页配置行级过滤实现地区维度数据隔离。
通过 数据发现 按业务标签找到资产，通过 数据血缘 反查上下游影响范围，闭环验证治理成果。
本条端到端链路覆盖了数据治理岗位日常 80% 以上的高频操作。后续可继续探索：异常检测（零配置基线）、数据剖析（字段分布与漂移）、语义模型与指标治理、敏感识别 AI Skill 自动打标等进阶能力。
