docs(superset): синхронизация доков и урока 6 под row-lineage

- Зачем:
  - после смены чарта на row-lineage пользовательская дока, README и урок 6
    описывали несуществующий «Data Quality Summary» и старый состав KPI;
    термин «зерно (grain)» использовался без пояснения.
- Что:
  - SUPERSET_DASHBOARD.md, README, урок 6 описывают «Rows by Layer (event)»,
    выровнен состав KPI/чартов; термин «зерно» поясняется в уроке простыми
    словами с якорем из данных (события 1000 / визиты 99).
  - термин выровнен на «визит» по CONTEXT.md (click_id = визит/сессия).
  - в спеку редизайна добавлена секция «Пересмотр после приёмки» как след решения.
- Проверка:
  - grep по «Data Quality Summary»/«Row Count» вне handoffs пуст.
  - визуальная вычитка изменённых разделов.

README.md

@@ -251,7 +251,7 @@ curl http://localhost:8088/health  # должно вернуть 200
 Что создаётся автоматически:
 - **Подключение к ClickHouse**: `clickhouse_dwh` (URI: `clickhousedb://default:123456@clickhouse:8123/default`)
 - **Датасеты** (6 шт.): `v_events_enriched`, `v_daily_traffic`, `v_utm_effectiveness`, `v_top_pages_daily`, `v_session_overview`, `dq_summary`
-- **Чарты** (10 шт.): KPI метрики, графики трафика, география, UTM-эффективность, качество данных
+- **Чарты** (10 шт.): KPI метрики, графики трафика, география, UTM-эффективность, прохождение строк по слоям
 - **Дашборд**: "🛒 E-commerce Analytics Dashboard"
 
 ### Ручная инициализация (если автоматика не сработала)
@@ -270,11 +270,11 @@ make superset-dashboard
 
 | Блок | Чарты | Датасет |
 |------|-------|---------|
-| **KPI** | Total Events, Unique Users, Unique Sessions, Avg Events/Session | `v_events_enriched` |
+| **KPI** | Total Events, Unique Users, Avg Events/Visit, Conversion to /confirmation | `v_events_enriched` |
 | **Динамика** | Events by Hour (timeline), Traffic by Device (pie) | `v_events_enriched` |
-| **География** | World Map по странам | `v_events_enriched` |
-| **Маркетинг** | UTM Effectiveness Table, Top Pages | `v_utm_effectiveness`, `v_top_pages_daily` |
-| **Quality** | Data Quality Summary | `dq_summary` |
+| **География** | Geography Map по странам | `v_events_enriched` |
+| **Маркетинг** | UTM Effectiveness Table, Page Funnel | `v_utm_effectiveness`, `v_top_pages_daily` |
+| **Слои** | Rows by Layer (event) — прохождение строк STG→ODS→DDS→DM | `dq_summary` |
 
 Фильтр `Date Range` по умолчанию открыт как `No filter`, потому что демо-данные лежат в
 историческом диапазоне (`2022-11-28`).

docs/SUPERSET_DASHBOARD.md

@@ -52,7 +52,7 @@ make superset-dashboard
 | **UTM Effectiveness** | `dm.v_utm_effectiveness` | Эффективность маркетинговых каналов |
 | **Top Pages** | `dm.v_top_pages_daily` | Популярность страниц |
 | **Session Overview** | `dm.v_session_overview` | Анализ сессий |
-| **DQ Summary** | `dm.dq_summary` | Качество данных |
+| **DQ Summary** | `dm.dq_summary` | Метрики по слоям (строки, ошибки, сироты) |
 
 ### Чарты (Charts)
 
@@ -83,8 +83,26 @@ KPI разложены в одну строку по 12-колоночной с
 > `Featured Charts/Funnel.yaml` и frontend assets: для воронки используется
 > `viz_type: funnel`, поэтому dashboard создаёт именно funnel chart.
 
-#### Качество данных
-- **🔍 Data Quality Summary** — статистика по слоям STG/ODS/DDS
+#### Прохождение строк по слоям
+- **🧱 Rows by Layer (event)** — `dist_bar` по `dm.dq_summary`: сколько строк
+  одного **event-зерна** в каждом слое конвейера `STG → ODS → DDS → DM`.
+
+> **Почему именно одно зерно, а не сумма по слою.** Чарт берёт по одной
+> канонической таблице на слой (`browser_raw → browser_event → event →
+> v_events_enriched`). Если суммировать `total_rows` по всем таблицам слоя,
+> в один столбец складываются таблицы разного зерна (события `1000` + визиты `99`
+> + пустые error-таблицы) и получается **ложная «воронка потерь»**, которой нет.
+> На одном зерне убывание становится настоящим: видимый шаг **1050 → 1000** —
+> это дедупликация at-least-once потока по `event_id` в ODS
+> (`ReplacingMergeTree`), а дальше число стабильно до витрины.
+>
+> Настоящие сигналы качества (`rows_with_errors` в ODS, `orphan_events` в DDS)
+> на чистых демо-данных равны нулю и живут в `dm.dq_summary` отдельными
+> `check_name` — их разбирают уроки 3–4, а не этот чарт.
+
+> **Порядок столбцов.** В groupby подпись слоя получает числовой префикс
+> (`1 · stg`, `2 · ods`, …), а `order_bars` сортирует бары по подписи — иначе
+> `dist_bar` ставит их по убыванию значения, а не по порядку конвейера.
 
 ### Фильтры (Native Filters)
 

docs/course/lessons/06_superset_bi.md

@@ -121,12 +121,35 @@ http://localhost:8088/superset/dashboard/1/
 - динамика: `Events by Hour`, `Traffic by Device`;
 - география: `Geography Map`;
 - маркетинг: `UTM Effectiveness Table`, `Page Funnel`;
-- качество данных: `Data Quality Summary`.
+- прохождение строк по слоям: `Rows by Layer (event)`.
 
 `Conversion to /confirmation` считается как просмотры `/confirmation` / просмотры `/home`.
 Это page-funnel метрика, а не доля визитов: она совпадает с тем, как ниже устроен chart
 `Page Funnel`.
 
+`Rows by Layer (event)` показывает, сколько строк доходит до каждого слоя конвейера
+`STG → ODS → DDS → DM`. Прежде чем читать чарт, договоримся про одно слово.
+
+> **Зерно (grain), он же уровень гранулярности — это что считается одной строкой
+> таблицы.** У события зерно
+> «одно событие = одна строка» (ключ `event_id`), у визита — «один визит = одна
+> строка» (ключ `click_id`). Это разные зёрна: событий 1000, а визитов 99, потому
+> что в одном визите много событий. Складывать строки разного зерна в одно число
+> бессмысленно — это всё равно что сложить «штуки яблок» и «корзины яблок».
+
+Поэтому чарт держит **одно зерно — event**: берёт по одной канонической таблице
+событий на слой (`browser_raw → browser_event → event → v_events_enriched`), а не сумму
+по слою. Если просуммировать все таблицы слоя, в один столбец попадут таблицы разного
+зерна (события 1000 + визиты 99 + пустые error-таблицы) и получится «воронка потерь»,
+которой на самом деле нет.
+
+Шаг **1050 → 1000** на первом переходе — это не потеря данных, а дедупликация
+at-least-once потока по `event_id` в ODS (`ReplacingMergeTree`): в STG приехало 1050 строк,
+но уникальных `event_id` среди них — 1000 (часть событий Kafka доставила повторно). Дальше
+число стабильно. Настоящие проблемы качества (ошибки парсинга, осиротевшие события) на
+чистых демо-данных равны нулю и лежат в `dm.dq_summary` отдельными `check_name` — их
+разбирали уроки 3–4.
+
 ### Фильтр даты
 
 В демо-данных события датированы `2022-11-28`. В текущей конфигурации dashboard фильтр даты
@@ -139,7 +162,7 @@ http://localhost:8088/superset/dashboard/1/
 - или ручной диапазон вокруг `2022-11-28`.
 
 После этого нажми **Apply filters**. Теперь смотри на dashboard как аналитик: какие графики
-отвечают на бизнес-вопросы, а какие только показывают техническое качество данных.
+отвечают на бизнес-вопросы, а какие только показывают техническое устройство конвейера.
 
 ### Проверяем данные напрямую в ClickHouse
 
@@ -201,11 +224,12 @@ LEFT JOIN dds.click AS c ON c.click_id = e.click_id;
 | `dm.v_utm_effectiveness` | таблица по UTM-каналам |
 | `dm.v_top_pages_daily` | популярные страницы |
 | `dm.v_session_overview` | обзор сессий |
-| `dm.dq_summary` | сводка качества данных по слоям |
+| `dm.dq_summary` | метрики по слоям: строки (`total_rows`), ошибки, сироты |
 
 Открой [`sql/dm/40_dds_to_dm.sql`](../../../sql/dm/40_dds_to_dm.sql). Этот файл не пересчитывает
-все `dm.v_*`: VIEW создаются в DDL. Здесь batch-часть наполняет `dm.dq_summary`, чтобы dashboard
-мог показать качество данных после каждого прогона.
+все `dm.v_*`: VIEW создаются в DDL. Здесь batch-часть наполняет `dm.dq_summary` метриками по
+слоям (включая строку для слоя `dm`), чтобы dashboard мог показать прохождение строк по
+конвейеру после каждого прогона.
 
 ### `init_superset.py`: подключение и datasets
 
@@ -380,7 +404,7 @@ metadata Superset.
 | `make transform` | ClickHouse `dm.v_events_enriched` | `count() > 0` |
 | `make superset-init` | Superset → **Settings → Database Connections** | есть подключение `clickhouse_dwh` |
 | открыть **Datasets** | Superset UI | есть datasets `v_events_enriched`, `v_top_pages_daily`, `dq_summary` |
-| открыть dashboard | Superset UI | видны KPI, маркетинг, география и качество данных |
+| открыть dashboard | Superset UI | видны KPI, маркетинг, география и прохождение строк по слоям |
 | поставить **Date Range → No filter** | dashboard filters | графики не скрываются из-за даты `2022-11-28` |
 | поменять `row_limit` у `Page Funnel` на `3` и запустить `make superset-dashboard` | chart `Page Funnel` | не больше трёх страниц |
 | вернуть `row_limit` на `20` и запустить `make superset-dashboard` | chart `Page Funnel` | ограничение снова до 20 страниц |

docs/specs/2026-06-06-superset-dashboard-redesign.md

@@ -63,7 +63,7 @@ geo_country: 40 | device_type: 2 (Mobile/Computer) | utm_source: 5 | utm_medium:
 | Geography Map | world_map | оставить (40 стран; тип модернизировать отдельно) |
 | Traffic by Device | pie | оставить |
 | Events by Hour | line | **проверить на пустоту**, иначе дропнуть |
-| Data Quality Summary | dist_bar | оставить |
+| Data Quality Summary | dist_bar | оставить (⚠️ позже пересмотрено — см. ниже) |
 
 ## Options considered
 
@@ -155,3 +155,19 @@ KPI-полоса:
   (разнообразие `event_type`, возвраты пользователей → sessions>users,
   реалистичная воронка) — при возврате к генератору перенести в его
   `KNOWN_ISSUES.md`.
+
+## Пересмотр после приёмки (2026-06-06)
+
+Решение «Data Quality Summary | dist_bar | оставить» **пересмотрено** при визуальной
+проверке дашборда. Чарт суммировал `total_rows` по всем таблицам слоя, складывая
+таблицы разного зерна (события 1000 + визиты 99 + пустые error-таблицы) в один столбец,
+и рисовал убывающую «воронку потерь» (stg≈4250 → ods≈2198 → dds≈1099), которой в данных
+нет. Для учебного стенда это активно вводит в заблуждение.
+
+Чарт переделан в честный row-lineage **одного event-зерна**
+(`browser_raw → browser_event → event → v_events_enriched`) и переименован в
+`🧱 Rows by Layer (event)`. Теперь убывание настоящее: шаг `1050 → 1000` — это
+дедупликация at-least-once потока по `event_id` в ODS (`ReplacingMergeTree`).
+В `dm.dq_summary` добавлена строка для слоя `dm` (`sql/dm/40_dds_to_dm.sql`), чтобы
+цепочка замыкалась до витрины. Настоящие сигналы качества (`rows_with_errors`,
+`orphan_events`) на чистых демо-данных = 0 и остаются отдельными `check_name`.