TDS数据治理深度实践：从标准化到智能化的演进之路
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在数据规模持续扩张、业务复杂度不断提升的背景下，传统大数据平台在开发规范、数据质量与运维效率方面暴露出诸多不足。 百度MEG TDS（Turing Data Studio）平台围绕“流程标准化、质量可控化、运维智能化”三大方向，提出并实践了一套系统化的数据治理方案。 从开发阶段的环境隔离、自动化配置与强制评审，到数据生产中的实时质量校验与SLA风险监控，再到运维阶段的智能日志分析与基于血缘的快速溯源与回溯，TDS逐步构建出全链路的治理闭环。 该体系不仅有效降低了误操作与数据污染风险，还大幅提升了问题定位与修复效率，为数据资产的健康与可信提供了坚实保障。 本文将深入解析TDS在数据治理实践中的核心理念、技术落地与治理成效，为业界提供可借鉴的经验与参考。
