EM-DAT-03 · Предметная модель · W2
Pipeline, запуск и происхождение данных
Определение преобразования, job, run, входы и выходы, lineage на уровне набора и поля. Высокообъёмные логи остаются во внешнем хранилище.
В очереди исследования
Claude: not-started; Grok: not-started.
Entire research brief pending
Предметная граница и кандидатные типы
- DataPipeline
- PipelineRun
- Transformation
- LineageAssertion
Вопросы глубокого исследования
- Как связывать lineage без ложной причинности?
- Как фиксировать ручное исправление?
- Как воспроизвести конкретный выход?
Проверяемые инварианты
- Run закрепляет входные версии
- Lineage имеет источник и уровень детализации
- Отсутствие lineage не означает отсутствие зависимости
Сквозной приёмочный сценарий
Два запуска, ручная корректировка и неизвестный внешний вход дают частично доказанную цепочку, а не вымышленную полноту.
Отрицательный пример
Совпадение имён колонок считается доказанным преобразованием.
Сопоставляемые подходы
- W3C DCAT: dataset, distribution, catalog
- W3C PROV и Data Cube: происхождение и наблюдение
- SDMX и практика BI/data catalog: показатели, разрезы, определения и выпуски
Кандидаты в действующем каталоге
- WM-DAT-005 · Data Pipeline · 0.3.0-research.1 · доступна для установки
Смысловое соответствие требует исследования границ; наличие опубликованной модели не завершает эту карточку. - WM-DAT-006 · Data Lineage · 0.3.0-research.1 · доступна для установки
Смысловое соответствие требует исследования границ; наличие опубликованной модели не завершает эту карточку.
Требования к результату
Каждая карточка исполняется вместе с полным контрактом исследования: определения, поля и кратности, жизненный цикл, источники, мастерство данных, права, пять граней объекта, минимум восемь инвариантов, положительные и отрицательные примеры, зависимости, миграция и ограничения применимости.