数据血缘

【背景】 我负责一个 B 端 SaaS 的指标体系，核心 + 过程指标共 80+ 个，底层依赖 12 种 Kafka 事件流（用户行为、订单、支付、功能调用等），计算链路是 Kafka → Flink（实时清洗 + 聚合）→ ClickHo

背景 10 年大数据平台，最让我头疼的不是慢查询，而是"业务方一句口径改一下，我们得回刷 N 个月、通知 20 个下游"。最近半年在几个团队里反复看到同一个场景：DWD 层一张订单明细表，"channel" 从「渠道 ID」改成「渠道名称