经营数据契约与异常批次隔离法

可作为其他经营任务的数据前置门禁，执行结构成熟；需补做仓库核验及平台字段映射。

优先创建只读数据质量Agent，使用确定性规则执行验证。模型只解释失败原因和提出修复建议，不静默修改原始数据或自动豁免阻断规则。

Great Expectations提供将数据质量要求表达为可重复验证规则并输出验证结果的能力。可迁移到淘宝、拼多多的检查包括订单标识、字段完整性、状态取值、日期范围和金额合理性；跨表对账、阻断等级与业务隔离机制需自行实现或集成。本方法检查订单、成本和结算数据质量，不复用已入库的事件漏斗分析框架。本轮未核验当前版本服务和示例。

输出格式：数据质量报告JSON：batch_id、规则版本、表名、失败规则、影响行数、脱敏样本引用、严重度、下游阻断清单、修复状态。

执行示例：演示：某批订单存在3%的成本关联缺失，任务隔离该批利润报表并列出受影响SKU；运营补齐成本映射后复验，通过后才允许搭配分析读取。3%仅为情景数字，是否阻断由关键性规则决定。