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Analysieren der Herkunft von Daten mit einer Auswirkungsanalyse

Zeigen Sie die Herkunft von Datenquellen und Apps mit einer Auswirkungsanalyse an. Die Auswirkungsanalyse bietet eine grafische Ansicht der Herkunft eines Datensatzes oder einer App und zeigt deren Dateneingaben und Datenausgaben.

Das Herkunftsdiagramm zeigt den Datenfluss von Apps und Daten in Ihrer Organisation. Öffnen Sie das Herkunftsdiagramm, indem Sie in einer App oder in einem Datensatz auf klicken und dann Auswirkungsanalyse auswählen. Sie können auch über den Abschnitt Details eines Datensatzes auf das Herkunftsdiagramm zugreifen.

Das Herkunftsdiagramm

Ein Herkunftsdiagramm zeigt den Datenfluss durch verschiedene Knoten

Das Herkunftsdiagramm zeigt, wie Daten in Apps und Datensätzen verwendet werden. Es visualisiert Apps und Datensätze als Knoten. Alle Knoten sind mit Pfeilen verbunden, die den Datenfluss zeigen. Sie können beispielsweise sehen, welche Datensatzknoten von App-Knoten verwendet werden und welche App-Knoten Datensätze generieren, die von anderen Apps verwendet werden. Sie können die Nutzung und Abhängigkeiten von Apps und Datensätzen klar ablesen.

Berechtigungen

Sie benötigen die Berechtigung zum Anzeigen einer App oder eines Datensatzes, um die Auswirkungsanalyse für das Element im Hub anzuzeigen. Im Herkunftsdiagramm sehen Sie die Knoten, die zu den Apps und Datensätzen gehören, auf die Sie keinen Zugriff haben, die aber zur Herkunft des für die Analyse ausgewählten Elements gehören. Sie können die Namen dieser Knoten sehen, die Knoten aber nicht öffnen oder deren Details anzeigen. Sie können wählen, die Auswirkungsanalyse dieser Knoten anzuzeigen, um ihre Herkunft zu sehen.

Die Auswirkungsanalyse ist in einem Mandanten nicht standardmäßig verfügbar und muss von einem Mandantenadministrator bereitgestellt werden. Weitere Informationen finden Sie unter Verwalten der Auswirkungsanalyse.

Rollen

Das Herkunftsdiagramm unterstützt verschiedene Rollen in Ihrer Organisation.

Datenadministratoren

Das Herkunftsdiagramm gibt Datenadministratoren ein besseres Verständnis für die Datenherkunft. Damit können sie leichter Metadaten hinzufügen und Qualitätsprobleme beheben. Das Diagramm kann die betriebliche Effizienz steigern, indem Sie leichter Datensatz-Pipelines, Nutzungen und mögliche Duplizierungen erkennen können.

App-Endwickler und Datenmodellierer

Das Herkunftsdiagramm verbessert das Vertrauen in und Verständnis von Datenquellen. Zeigen Sie den vollständigen Verlauf eines Datensatzes an, sehen Sie, welche Anwendungen ihn verwenden, und identifizieren Sie neue Informationen, die aus einem vorhandenen Datensatz abgeleitet werden. Vertrauen Sie darauf, dass sich die Daten für Ihre App oder Ihr Datenmodell eignen.

Das Herkunftsdiagramm

Das Herkunftsdiagramm zeigt Knoten in der Herkunft einer Datenquelle. Jeder Knoten stellt einen Schritt in der Herkunft des ausgewählten Datensatzes bzw. der App dar. Diese Herkunftsinformationen werden zusammengetragen, sooft eine App Daten lädt. Wenn Ihre App für einen bestimmten Zeitraum nicht geladen wurde, kann die Herkunft unvollständig oder ungenau sein.

Die folgenden Knotentypen werden im Herkunftsdiagramm angezeigt:

  • Datensatz: Datensätze sind Datenquellen wie Konnektoren oder Datendateien. Datensätze sind oft Datenquellen, die zu einem Bereich hinzugefügt oder von einer App als QVD-Datei generiert werden. Datensatzknoten zeigen den Speicherort des Datensatzes und ob es sich um einen freigegebenen oder einen verwalteten Bereich handelt.

  • App: App-Knoten stellen Qlik Sense Analyse-Apps dar, die die Datenquellen in der Herkunft verwenden. App-Knoten zeigen den App-Namen und den Speicherort der App als QCS (Qlik Cloud) an.

Die in einem Herkunftsdiagramm verfügbaren Knoten sind die Eingaben für den ausgewählten Datensatz bzw. die App oder deren Ausgaben.

Wählen Sie einen Datensatz oder eine App aus, um ihn bzw. sie als Root-Knoten für die Auswirkungsanalyse festzulegen. Das Element wird im Herkunftsdiagramm mit einem dunkelgrauen Rahmen markiert.

Ein Root-Knoten

Der Root-Knoten eines Herkunftsdiagramms mit dunkelgrauem Rahmen.

Das Herkunftsdiagramm zeigt die Anzahl der Eingabe- und Ausgabeknoten des Root-Knotens. Eingabeknoten sind Knoten, die dem Root-Knoten vorgelagert sind. Typische Eingabeknoten sind Datenquellen, die vom Root-Knoten verwendet werden, bzw. Apps, die vom Root-Knoten verwendete Datensätze erstellen. Ausgabeknoten sind Knoten, die dem Root-Knoten nachgelagert sind. Typische Ausgabeknoten sind Apps, die den Root-Knoten als Datenquelle verwenden, oder Datensätze, die vom Root-Knoten ausgegeben werden.

Wählen Sie einen Knoten aus, indem Sie daraufklicken. Wenn ein Knoten ausgewählt ist, wird die Herkunft dieses Knotens in Grün hervorgehoben, und Sie können die verfügbaren Knotendetails anzeigen.

Hervorgehobene Herkunft eines ausgewählten Knotens mit Details

Es wurde ein Knoten ausgewählt, dessen vollständige Herkunft über die anderen Knoten grün hervorgehoben wird.

Knotendetails

Details werden durch Ihren Zugriff auf die App bzw. den Datensatz beschränkt. Unter „Details“ finden Sie die folgenden Informationen:

  • Name

  • Beschreibung

  • Tags

  • Adresse

  • Bereich

  • Eigentümer

  • Ersteller

  • Zuletzt geändert

Wenn Sie keine Berechtigung zum Anzeigen der App oder des Datensatzes haben, können Sie nur den Namen anzeigen.

Navigieren durch das Herkunftsdiagramm

Klicken und ziehen Sie, um im Herkunftsdiagramm zu navigieren. Sie können auch die Navigationsschaltflächen verwenden. Sie können auf Startseite klicken, um das Herkunftsdiagramm auf dem Root-Knoten zu zentrieren. Verwenden Sie die Vor- und Zurücktasten, um sich durch Ihre Auswahlen zu bewegen.

Navigation durch das Herkunftsdiagramm

Navigationsschaltflächen für das Herkunftsdiagramm.

Um den analysierten Root-Knoten zu ändern, wählen Sie einen Knoten und dann im Fenster „Details“ die Option Auswirkungsanalyse aus.

Filtern Sie das Herkunftsdiagramm, um nur Eingaben oder Ausgaben des Root-Knotens anzuzeigen. Suchen Sie über das Suchfeld nach bestimmten Knoten.

Suchfeld und Eingabe- und Ausgabefilter

Suchfeld und Eingabe- und Ausgabefilter des Herkunftsdiagramms.

Große Knotengruppen in der gleichen Position in der Herkunft können in einer Gruppe ausgeblendet werden. Diese Gruppen können Sie erweitern, um alle Knoten anzuzeigen. Sie können einen Knoten in einer ausgeblendeten Gruppe auch anzeigen, indem Sie nach ihm suchen.

Knoten mit darunter liegenden ausgeblendeten Knoten

Knoten mit darunter liegenden ausgeblendeten Knoten.

Beschränkungen

Die Auswirkungsanalyse und das Herkunftsdiagramm haben die folgenden Einschränkungen:

  • Für Apps, die seit der Einführung der Auswirkungsanalyse in Qlik Sense SaaS nicht geladen wurden, stehen möglicherweise erst dann alle Herkunftsinformationen zur Verfügung, nachdem sie neu geladen wurden. Die Details einiger Knoten können eingeschränkt sein, wenn sie nicht geladen wurden, nachdem die Auswirkungsanalyse für Ihren Mandanten aktiviert wurde.

  • Knotendetails für Datensätze außerhalb Ihres Mandanten, z. B. SQL Server- oder Google Drive-Verbindungen, sind auf den Datensatztyp und -namen beschränkt. Bei REST-Verbindungen wird nur angezeigt, dass es sich um REST-Daten handelt.

Verwenden des Herkunftsdiagramms

Verfolgen Sie die Quelle und Nutzung von Daten nach. Durch Nachverfolgung der Datenherkunft gewinnen Sie ein besseres Verständnis dafür, woher Daten stammen und wie sie durch Ihre Organisation fließen und dort verwendet werden.

App-Entwickler können das Herkunftsdiagramm nutzen, um das Vertrauen in und Verständnis der Datenquellen zu verbessern. Beantworten Sie Fragen wie die Folgenden:

  • Woher stammt dieser Datensatz?

  • Welche Anwendungen verwenden diesen Datensatz?

  • Wurden andere Datensätze aus diesem Datensatz abgeleitet?

App-Entwickler können zahlreiche Datensätze finden, die zu einem bestimmten Themenbereich gehören. Anhand der Herkunft des Datensatzes können Sie prüfen, woher er stammt und welche weiteren Apps die Daten nutzen.

Als Datenadministrator können Sie das Herkunftsdiagramm nutzen, um die betriebliche Effizienz, Zusammenarbeit und Datenqualität zu verbessern. Beantworten Sie Fragen wie die Folgenden:

  • Welche Datensätze werden in Apps nicht verwendet?

  • Welche Datensätze sind möglicherweise Duplikate?

  • Können die Daten-Pipeline und Transformationen vereinfacht werden?

  • Welchen Einfluss hat eine Änderung eines Datensatzes an einer bestimmten Stelle in der Daten-Pipeline auf nachgelagerte Objekte?

Beispiel: Suchen nach Datensätzen mit dem Herkunftsdiagramm

Als App-Entwickler kann Ihr Datenadministrator Ihnen Datensätze bereitstellen, aus denen Sie Apps entwickeln möchten. In diesem Beispiel hat der Datenadministrator Sie angewiesen, QVD-Dateien zu verwenden, die von der App QVD Output-2 ausgegeben wurden. In dem freigegebenen Bereich, in den die QVD-Dateien ausgegeben wurden, ist nicht sofort ersichtlich, welche Datensätze Sie verwenden sollten.

QVD-Ausgabebereich

Der QVD-Ausgabebereich mit allen darin gespeicherten QVD-Dateien.

Klicken Sie auf in einem der Datensätze, in diesem Fall EmployeeData, und wählen Sie dann Auswirkungsanalyse aus.

Auswirkungsanalyse von EmployeeData

Auswirkungsanalyse der QVD-Datei „EmployeeData“

Wenn Sie die Herkunft nach oben verfolgen, stellen Sie fest, dass dieser Datensatz eine Ausgabe von QVD Output-2 ist. Wählen Sie QVD-Output 2 aus und zeigen Sie die Auswirkungsanalyse an.

Auswirkungsanalyse für QVD-Output-2

Die Auswirkungsanalyse der App „QVD-Output2“

Jetzt sehen Sie alle Ausgaben von QVD-Output-2 und wissen, welche Datenquellen Sie in der App verwenden sollten.

Beispiel: Erkennen von Datenproblemen mit dem Herkunftsdiagramm

Ein Kunde, der App-Entwickler ist und eine Ihrer Apps verwendet (App7), hat Ihnen gesagt, dass manche Daten in der App veraltet zu sein scheinen. Alles sieht korrekt aus, wenn Sie das Ladeskript ausführen. Daher öffnen Sie Auswirkungsanalyse in der App und schauen sich deren Eingaben an. In den Details der einzelnen QVD-Quelldateien stellen Sie fest, dass eine von ihnen, Support, seit mehreren Tagen nicht geladen wurde.

Details für Support

Details im Herkunftsdiagramm für den Knoten „Support.qvd.“

Sie können den App-Besitzer ermitteln und sich dann an ihn wenden, um weitere Informationen zu erhalten.

Beispiel: Bewerten von Auswirkungen auf nachgelagerte Objekte

Als Datenadministrator möchten Sie Aktualisierungen am Ladeskript und den Ausgaben einer Ihrer älteren Apps vornehmen, die Konnektordaten verarbeitet. Anhand einer Auswirkungsanalyse für die Prozessor-App QVD-Output-1 kann die Auswirkung auf nachgelagerte Objekte geprüft und festgestellt werden, welche Ausgaben noch verwendet werden.

Auswirkungsanalyse für QVD-Output-1

Eine Auswirkungsanalyse für die App „QVD-Output-1“.

Mehrere nachgelagerte Apps verwenden Ausgaben von QVD-Output-1. Wählen Sie die Apps aus, um die App-Besitzer anzuzeigen.

Details von App1

Die Details für die App „App1“.

Bevor Sie die geplanten Änderungen vornehmen, müssen Sie mit diesen App-Besitzern sprechen, um sicherzustellen, dass keine App-Funktionen von etwaigen geplanten Änderungen betroffen sind.

Beispiel: Identifizieren von Redundanzen in der Daten-Pipeline

Als Datenadministrator möchten Sie die Daten-Pipeline prüfen, um Möglichkeiten zum Vereinfachen und Konsolidieren der Pipeline zu identifizieren. Sie wissen, dass zwei Apps vorhanden sind, die Daten von einem Ihrer Konnektoren verarbeiten. Wählen Sie eine der Apps für die Auswirkungsanalyse aus und wählen Sie dann den Datenkonnektor, um dessen Auswirkungsanalyse anzuzeigen.

Auswirkungsanalyse des Datenkonnektors

Eine Auswirkungsanalyse des Knotens der Datenverbindung, welche den vollständigen Umfang der nachgelagerten Datenherkunft zeigt.

Es sind zwei Prozessor-Apps vorhanden, die QVDs von diesem Konnektor ausgeben. Es bestehen gewisse Ähnlichkeiten in den Ausgaben der beiden Apps. Hier können Redundanzen vorliegen, die in eine einzige Prozessor-App und potenziell weniger Ausgaben konsolidiert werden können. Untersuchen Sie diese Apps und ihre Ausgaben näher, um zu sehen, ob sie optimiert werden können.