大数据时代的数据质量与数据治理策略
在大数据时代，高质量数据对驱动企业决策和创新至关重要。然而，数据量的爆炸式增长带来了数据质量挑战，如准确性、完整性和时效性问题。本文探讨了数据质量的定义、重要性及评估方法，并提出数据治理策略，包括建立治理体系、数据质量管理流程和生命周期管理。通过使用Apache Nifi等工具进行数据质量监控和问题修复，结合元数据管理和数据集成工具，企业可以提升数据质量，释放数据价值。数据治理需要全员参与和持续优化，以应对数据质量挑战并推动企业发展。
从数据存储到分析：构建高效开源数据湖仓解决方案
今年开源大数据迈向湖仓一体（Lake House）时代，重点介绍Open Lake解决方案。该方案基于云原生架构，兼容开源生态，提供开箱即用的数据湖仓产品。其核心优势在于统一数据管理和存储，支持实时与批处理分析，打破多计算产品的数据壁垒。通过阿里云的Data Lake Formation和Apache Paimon等技术，用户可高效搭建、管理并分析大规模数据，实现BI和AI融合，满足多样化数据分析需求。
基于角色访问控制RBAC权限模型的动态资源访问权限管理实现
前面主要介绍了元数据管理和业务数据的处理，通常一个系统都会有多个用户，不同用户具有不同的权限，本文主要介绍基于RBAC动态权限管理在crudapi中的实现。RBAC权限模型（Role-Based Access Control）即：基于角色的权限控制。模型中有几个关键的术语： 用户：系统接口及访问的操作者 权限：能够访问某接口或者做某操作的授权资格 角色：具有一类相同操作权限的用户的总称 。
#### 用户角色权限关系
一个用户有一个或多个角色
一个角色包含多个用户
一个角色有多种权限
一个权限属于多个角色
