数据质量与校验（校验和、审计对账、死信队列与补偿）
建立数据质量保障机制，采用校验和与审计对账、死信队列与补偿流程，确保跨系统的一致性与可追溯。
数据
Elasticsearch Ingest Pipeline与字段规范化实践
使用Ingest Pipeline在写入阶段进行字段解析与规范化，提供可验证的管道与索引示例，提升检索一致性与质量。
浏览器端敏感数据存储治理（IndexedDB/LocalStorage/加密与清理）最佳实践
通过浏览器端AES-GCM加密存储与TTL清理、最小化数据驻留，降低敏感信息泄露风险并提升可控性。
数据仓库建模与ETL性能优化实践
以星型/雪花模型为基础，结合分区分桶与列式压缩提升查询与ETL性能，提供调度与质量校验的落地方法与验证。
湖仓一体数据治理实践（2025）
湖仓一体数据治理实践（2025）湖仓一体结合数据湖的灵活性与数仓的治理能力。本文聚焦表格式选型、数据一致性与治理方法。一、表格式与兼容Iceberg/Delta Lake：提供表级元数据、快照与 ACID 语义。计算引擎：兼容 Spark、Flink、Trino 等主流生态。分区与索引：合理的分区策
