DFS Pro 資料集

從連接器、匯入、擷取或融合結果建立治理資料資產。

適用場景

• 需要執行該 DFS 任務並留下可審閱記錄。
• 需要把來源資料交給下游營運、AI 或報表工作流。
• 需要讓專案團隊對輸入、處理和輸出有共同理解。

工作流

操作步驟

1. 選擇來源
2. 定義 schema
3. 設定 owner
4. 驗證樣例
5. 發布版本

Source contract 與就緒狀態

當資料集來自 DFS Lite 或其他受治理來源時，應把 source contract 帶入 Dataset Center。該記錄用於說明資料可以如何重複使用：

記錄項	建議
Source owner	記錄能解釋來源系統行為並核准 schema 變更的團隊或角色。
刷新頻率	說明資料是一次性、定時、事件驅動還是人工刷新。
必填欄位	標明身分、時間、指標、狀態和證據欄位。
品質門檻	定義預覽、畫像、空值率、唯一值比例和失敗列檢查。
消費範圍	說明資料集會進入融合任務、MDM、BI、AI Agent、Inspector 或其他應用。
就緒狀態	owner 和品質檢查未完成前，不進入共享生產工作流。

使用這份 contract 判斷資料集是否可以被融合任務選擇、發布為 data product，或交給 AI 工作流。

匯入、重處理與拒絕列

檔案匯入和連接器資料集可能產生 accepted rows 與 rejected rows。拒絕列是給來源系統負責人、連接器負責人和下游工作流負責人的營運回饋。

常見檢查項：

• schema 欄位存在且命名符合預期；
• 必需身分欄位和時間欄位已填充；
• 數值、日期和狀態值可以解析；
• 重複列可以解釋；
• 列級錯誤對來源系統負責人可見；
• accepted row count 與 rejected row count 符合匯入預期。

來源系統負責人修復輸入後，應重新處理修正後的檔案或來源資料切片，並比較執行總數。替換資料集通過驗證、下游負責人同意使用前，保留之前失敗執行的證據。

檢查清單

• 輸入來源、負責人和允許用途已確認。
• 處理結果可追溯到來源路徑、欄位和時間戳。
• 失敗、衝突、拒絕或異常資料已有審閱結論。

交付結果

• 可審閱的設定、執行記錄、品質說明、處理輸出和下游交接記錄。

實施說明

保留來源系統、欄位意義、時間戳、單位、負責人和審閱記錄。DFS 輸出只有在完成對應、品質檢查和交接記錄後，才應進入 Inspector、FactVerse AI Agent、BI 或 Physical AI 工作流。

Data product 就緒狀態

Data product 是具備負責人、品質、血緣和消費者上下文、可以重複使用的資料集。

發布或交接前確認：

• 資料集 owner 和 steward 已記錄；
• source contract 和刷新頻率已明確；
• 欄位畫像和品質檢查是最新的；
• 血緣展示上游來源和下游消費者；
• 依賴受治理身分的工作流包含 MDM entity ID 或 reviewed event ID；
• AI Agent、BI、Inspector 或維護工作流有明確消費路徑；
• 已知限制和未關閉例外已記錄。

面向 AI Agent 的交接應包含問題範圍、證據欄位、身分欄位、刷新頻率和審閱負責人，避免把未審閱來源列當成已核准知識。

相關頁面

繼續閱讀	適用場景
資料集生命週期	管理資料集草稿、驗證、發布、版本、停用和封存。
融合任務	將多個資料集合併、補齊、去重或關聯，並保留衝突處理記錄。
審閱佇列	處理低信心結果、衝突、拒絕列和需要人工確認的資料變更。
稽核與指標	查看資料集、融合任務、審閱動作、同步執行和品質趨勢。