指标可信度怎么量化成对外可输出的等级标签而不只是 DQC 告警？

【背景】 我做了 15 年算法，习惯从现象倒推根因，近两年主做 B 端 SaaS 的指标体系。核心大盘约 40 个指标，底层 ClickHouse + Airflow 小时级 T+0，看板直接面向业务方。DQC 规则我早已配齐：空值率、行数环比、主键去重、事件覆盖率阈值都上了，告警群也建了。

【现象（具体）】 但业务方反复出现一种让我头疼的诉求：他们不关心"有没有告警"，而是关心"这个数我今天敢不敢拿去汇报"。上个月一次复盘，某个核心转化率指标 DQC 全绿，但因为上游埋点当天有 3 个版本在灰度、事件覆盖率实际只有 78%，业务方拿这个数去做了投放决策，事后发现偏差近 10%。也就是说：DQC 全绿 ≠ 指标可信，告警只回答了"有没有坏"，没回答"到底有多坏、坏到什么程度还可用"。

【已尝试的排查与结果】

1. 把 DQC 规则阈值调严：结果误报激增，值班疲于奔命，业务方反而更不信了；
2. 给关键指标加"事件覆盖率"单列展示：业务方看不懂，依然只看那个转化率数字；
3. 在文档里写"灰度期间数据仅供参考"：基本没人读，等于没写。

【期望得到的答案形态】 我想知道大家是怎么把"指标可信度"从一句模糊的话，变成可量化、可自动算、能在看板上一眼看到的东西，比如：

• 有没有把覆盖率、去重率、上游任务时效、灰度占比等因子加权成一个 0–1 的可信度分（或 A/B/C 等级）的做法？权重和归一化怎么定才不拍脑袋？
• 这个分数是离线 T+1 算一次，还是跟着指标实时算？存哪里、怎么在 BI 看板上叠加展示？
• 等级降到 C 时，是直接拦截对外展示还是只打黄标提示？你们和业务的边界是怎么定的？

欢迎直接给方案 + 你们踩过的坑，最好带能复现的字段设计或公式。