SubQuery - ClickHouse, dbt, Iceberg
🔒 А вы точно знаете, кто в компании видит зарплаты?
А ещё персональные данные клиентов? Продажи других регионов? Финансовые показатели?
Когда таблиц сто, пользователей триста, а доступы годами выдавались «на всякий случай», ответить на этот вопрос становится неожиданно сложно. А параллельно маркетинг, финансы и продажи могут считать одну и ту же выручку тремя разными способами.
Это как раз задача Data Governance — и семантический слой здесь нужен не только для единой логики метрик.
Он может стать единой точкой, где определяется:
— кто отвечает за конкретную метрику и как она считается;
— какие строки доступны пользователю — RLS;
— какие колонки он вообще может видеть — CLS;
— какие правила доступа применяются ко всем отчётам и запросам.
В новой статье разбираем всё это на практических примерах с Cube и в конце даём план внедрения — от инвентаризации метрик до матрицы доступов.
👉 Читать про семантический слой и Governance: порядок и права доступа
👈
Потому что «кажется, у него не должно быть доступа» — не лучшая политика безопасности 😅 Если у вас установлено приложение,
вы можете сразу перейти в канал