DFS 工作流

当 DFS 工作跨越多个团队或产品区域时，使用工作流页面定义从源连接到治理输出的顺序，并明确何时需要审阅决策。

适用场景

• 项目需要把 DFS Lite、DFS Pro 和下游应用串成完整路径。
• 源系统、数据负责人、审阅人和应用负责人不属于同一个团队。
• 需要把数据交给 AI Agent、Inspector、BI 或 Physical AI 前保留可审计证据。

工作流

操作步骤

1. 先写明下游工作流、源系统、目标身份、字段、单位、时效和验收标准。
2. 在 DFS Lite 中连接、预览、映射和同步源数据。
3. 检查同步历史、失败行、质量状态和负责人确认记录。
4. 需要复用、版本或多源融合时创建 DFS Pro 数据集。
5. 完成审阅队列、冲突处理和交接记录。

检查清单

• 数据来源、目标身份和验收标准一致。
• 不确定行、冲突和拒绝行有明确审阅路径。
• 交接记录说明数据能用于哪些工作流。

交付结果

• 证据契约、连接器和映射记录、质量说明、治理数据集或融合输出、下游交接记录。

实施说明

保留源系统、字段含义、时间戳、单位、负责人和审阅记录。DFS 输出只有在完成映射、质量检查和交接记录后，才应进入 Inspector、FactVerse AI Agent、BI 或 Physical AI 工作流。

相关页面

继续阅读	适用场景
使用 DFS 构建运营数据管道	将源数据从 DFS Lite 连接器、映射、同步和质量审阅推进到 DFS Pro 数据集、融合任务和 AI Agent 交接。
为 AI Agent 工作流准备 DFS 数据	使用 DFS Lite 和 DFS Pro 为 FactVerse AI Agent 准备源数据、治理数据集、融合输出和交接记录。
DFS 场景配方	按任务选择 BMS、预测性维护、AI Agent、融合和拒绝行恢复的操作路径。