Analizzare l'analisi dell'impatto in Analisi
L'analisi dell'impatto mostra la vista lungimirante e a valle delle dipendenze per un database, una risorsa o un campo. Risponde a domande su quali database, applicazioni, file, collegamenti, contenuti di machine learning e altri contenuti verrebbero direttamente o indirettamente influenzati se il valore di un campo cambiasse. Per molti tipi di contenuto, è anche possibile eseguire il drill-down sui campi specifici interessati dalla modifica.
Qlik Cloud fornisce un riepilogo aggregato dell'impatto a valle in cui è possibile esaminare in modo interattivo le dipendenze dirette e indirette di un determinato campo o oggetto.
La derivazione a valle è chiamata analisi dell'impatto perché analizza quali oggetti saranno influenzati dalle modifiche ai dati o ai contenuti analitici; questi oggetti sono i dipendenti del nodo di base. Qlik Cloud fornisce informazioni e conteggi per tipo di oggetti dipendenti in una vista di riepilogo.
Gli utenti aziendali che esaminano un determinato campo avranno un riepilogo aggregato dell'impatto a valle che fornisce informazioni su:
- Quali tipi di oggetti sarebbero influenzati da una modifica a questo campo, inclusi database, archiviazione di file, applicazioni e collegamenti
- Quali report e dashboard di Power BI sarebbero influenzati
- Quali report di Qlik NPrinting o Qlik Cloud sarebbero influenzati
- Quali modelli dati per Power BI e Tableau sarebbero influenzati
- Qual è il numero di dipendenze dirette e dipendenze indirette per tipo
- Chi sono i proprietari degli elementi che vengono influenzati se si apporta una modifica
- Quali flussi di lavoro di machine learning sarebbero influenzati
Per visualizzare le informazioni sulla derivazione a monte, come input, trasformazioni e altre informazioni storiche che possono spiegare da dove provengono i dati e quali operazioni hanno agito su di essi, visualizzarne la derivazione. Vedere Analisi della derivazione in Analisi.
Per utilizzare l'analisi dell'impatto, è inoltre necessario che Visualizza derivazione sia impostato su Consentito tramite User Default o un ruolo di sicurezza personalizzato.
Vista di riepilogo dell'analisi dell'impatto
La vista di riepilogo Analisi dell'impatto
Aprire l'analisi dell'impatto dal proprio centro attività selezionando 
su un elemento supportato, quindi selezionando Strumenti > Analisi dell'impatto.
Per alcuni tipi di contenuto, è anche possibile aprire l'analisi dell'impatto quando l'elemento è aperto. Fare clic su e su Analisi dell'impatto.
È possibile accedere alla derivazione (a monte) o all'analisi dell'impatto (a valle) per altri nodi che appaiono nei grafici selezionando e quindi selezionando Derivazione o Analisi dell'impatto (nuovo nodo di base).
Nella vista di riepilogo, è possibile filtrare se visualizzare tutte le dipendenze o solo quelle dirette. Un esempio di dipendenza diretta è un'applicazione Applicazione A che carica un particolare set di dati File di dati B. In questo caso, l'Applicazione A dipende direttamente dal File di dati B. Un esempio di dipendenza indiretta è un QVD C.qvd creato dall'Applicazione A, basato sul File di dati B. In questo caso, C.qvd è una dipendenza indiretta del File di dati B.
La vista di riepilogo dell'analisi dell'impatto mostra i campi dipendenti in un'applicazione
Il nodo di base in fase di analisi è delineato in blu. I dipendenti sono elencati nella panoramica a sinistra con i conteggi per tipo. Quando è a fuoco ed elencato nella griglia principale, quel tipo è delineato in un riquadro verde. I tipi di dipendenze includono database, applicazioni, archiviazione di file, database e collegamenti. Gli oggetti dipendenti elencati per quel tipo sono elencati nella griglia principale. Eseguire il drill-down in questi oggetti selezionando la riga. Ad esempio, un'applicazione eseguirà il drill-down a livello di tabella e quindi a livello di campo.
Per esaminare l'impatto di una modifica a un campo, eseguire il drill-down dall'oggetto del nodo di base e selezionare un campo di interesse per visualizzare le dipendenze per quel campo.
Selezionare sulla riga dell'oggetto dipendente a fuoco per accedere a un menu con le seguenti azioni:
-
Dettagli (vedere Dettagli del nodo)
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Analisi dell'impatto (nuovo nodo di base)
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Derivazione (per quell'oggetto)
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Apri
Azioni che possono essere intraprese sugli oggetti dipendenti nella vista di riepilogo dell'analisi dell'impatto
Accesso all'analisi dell'impatto da un set di dati
È anche possibile accedere all'analisi dell'impatto dalla panoramica di un set di dati passando alla scheda Analisi dell'impatto.
Colonne della griglia dell'analisi dell'impatto
Selezionare le colonne di interesse con il selettore di colonne 
in alto a destra nella griglia. Le opzioni delle colonne variano a seconda del tipo di risorsa visualizzata. Le opzioni delle colonne possono includere le seguenti intestazioni:
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Nome
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Numero di set di dati | tabelle | campi
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Tipo
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Spazio
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Proprietario
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Ultimo caricamento
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Ultima modifica
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Apri
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Numero di modelli
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Numero di configurazioni
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Numero di versioni
-
Distribuzione ML
Griglia di riepilogo dell'analisi dell'impatto
Dettagli del nodo
I dettagli sono limitati dall'accesso a tale oggetto. I dettagli possono fornire le seguenti informazioni:
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Nome
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Descrizione
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Tag
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Posizione
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Spazio
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Proprietario
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Creatore
-
Ultima modifica
Griglia di riepilogo dell'analisi dell'impatto
Analisi dell'impatto per i contenuti di machine learning
Con l'Analisi dell'impatto, è possibile identificare le risorse a valle per i contenuti di machine learning. È possibile analizzare esperimenti ML, distribuzioni ML e set di dati nell'Analisi dell'impatto.
Ad esempio, si potrebbe voler identificare quali set di dati di previsione verrebbero interessati se si aggiornasse un set di dati di applicazione. È inoltre possibile vedere quante risorse di apprendimento appaiono come dipendenze a valle per altri contenuti, come le applicazioni di analisi.
Le risorse di machine learning sono mostrate anche in Derivazione per un'analisi completa delle origini dei contenuti di analisi predittiva. Per ulteriori informazioni, vedere Analisi della derivazione per i contenuti di machine learning.
Apertura dell'Analisi dell'impatto per i contenuti di machine learning
Effettuare una delle seguenti operazioni:
-
Nel proprio centro attività, fare clic su
accanto a un esperimento ML, a una distribuzione ML o a un set di dati e selezionare Strumenti > Analisi dell'impatto. -
In un esperimento ML o in una distribuzione ML, fare clic su
nella barra di navigazione e selezionare Analisi dell'impatto.
Analisi dell'impatto ed esperimenti ML
Con un esperimento ML impostato come nodo di base, questo appare nell'angolo in alto a sinistra sotto Nodo di base. Selezionare l'esperimento 
per eseguire il drill-down nelle versioni dell'esperimento 
. Una singola versione dell'esperimento può quindi essere selezionata per l'analisi come nodo di base. Infine, è possibile eseguire il drill-down all'interno della versione per trovare un modello specifico 
e impostarlo come nodo di base.
Le dipendenze a valle per l'esperimento, o per gli elementi al suo interno, includono distribuzioni ML, set di dati e contenuti di analisi come applicazioni, script e flussi di dati.
Un esperimento ML può anche apparire nella vista di riepilogo quando un contenuto a monte (ad esempio, un set di dati) viene selezionato come nodo di base. Quando si è selezionato un esperimento sotto Dipendenze dal nodo di base nel pannello di sinistra, è possibile eseguire il drill-down all'interno dell'esperimento per mostrare ulteriori informazioni nella griglia. Un esperimento esegue il drill-down in una o più versioni 
. Una versione dell'esperimento esegue il drill-down in uno o più modelli 
.
Analisi dell'impatto e distribuzioni ML
Con una distribuzione ML impostata come nodo di base, questa appare nell'angolo in alto a sinistra sotto Nodo di base. Selezionare la distribuzione 
per eseguire il drill-down nei modelli distribuiti. Un singolo modello può quindi essere selezionato per l'analisi come nodo di base. Infine, è possibile eseguire il drill-down all'interno del modello per trovare un nodo di output della previsione. Con il nodo di output impostato come nodo di base, è possibile utilizzare la griglia delle dipendenze per visualizzare un elenco di set di dati di previsione generati.
Le dipendenze a valle per la distribuzione, o per gli elementi al suo interno, includono set di dati e contenuti di analisi come applicazioni, script e flussi di dati.
Una distribuzione ML può anche apparire nella vista di riepilogo dell'analisi dell'impatto quando un contenuto a monte (ad esempio, un esperimento ML) viene selezionato come nodo di base. Quando si è selezionata una distribuzione sotto Dipendenze dal nodo di base nel pannello di sinistra, è possibile eseguire il drill-down all'interno della distribuzione per mostrare ulteriori informazioni nella griglia. Una distribuzione esegue il drill-down in uno o più modelli . Un modello esegue il drill-down in uno o più elementi Configurazione, dove ogni elemento rappresenta un set di dati di previsione generato. Questi set di dati possono essere analizzati singolarmente impostandoli come nodo di base.
Analisi dell'impatto e set di dati ML
I set di dati ML sono set di dati utilizzati o creati da esperimenti ML e distribuzioni ML. Includono:
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Set di dati di addestramento
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Set di dati esportati dall'analisi integrata in un esperimento ML (schede Confronta e Analizza)
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Set di dati di applicazione
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Set di dati di previsione
Con un set di dati ML impostato come nodo di base, questo appare nell'angolo in alto a sinistra sotto Nodo di base. Selezionare il set di dati per eseguire il drill-down nei singoli campi.
Un set di dati ML può anche apparire nella vista di riepilogo dell'analisi dell'impatto quando un contenuto a monte (ad esempio, un esperimento ML o una distribuzione ML) viene selezionato come nodo di base. Quando si è selezionato un set di dati nella griglia, è possibile eseguire il drill-down all'interno del set di dati per mostrare le informazioni a livello di campo.
Autorizzazioni
Per informazioni sulle autorizzazioni, vedere Autorizzazioni.
Scenario di esempio
Per uno scenario di esempio, vedere Esempio: Impatto della modifica di un set di dati utilizzato per le previsioni.
Autorizzazioni
Autorizzazioni per l'analisi delle dipendenze
Gli utenti senza autorizzazione di visualizzazione non saranno in grado di visualizzare i nomi delle risorse dipendenti, la colonna Ultimo caricamento per le applicazioni dipendenti o la colonna Ultima modifica per altri tipi di risorse. Gli utenti senza autorizzazioni di visualizzazione non saranno inoltre in grado di visualizzare il menu contestuale o le opzioni di drill-in per la risorsa.
Autorizzazioni quando un elemento è il nodo di base
È necessario essere in grado di visualizzare un elemento per aprire l'Analisi dell'impatto dal proprio centro attività , nonché per impostare l'elemento come nodo di base in altri modi. Come indicato in Autorizzazioni per l'analisi delle dipendenze, le risorse dipendenti vengono mostrate con informazioni limitate se non si dispone dell'accesso in visualizzazione alle risorse.
Casi d'uso di esempio per l'analisi dell'impatto
Esempio: Comprendere l'impatto di una modifica a un set di dati
Per una procedura dettagliata di un esempio simile, vedere:
Casi d'uso dell'analisi dell'impattoIn qualità di sviluppatore di applicazioni, si è responsabili di una sorgente dati e si sta valutando la possibilità di apportare una modifica a un set di dati Sales data.xlsx rimuovendo il campo Prezzo. Le domande che ci si pone sono: Cosa verrà influenzato apportando questa modifica? Cosa deve essere affrontato? Chi dovrei avvisare? Si inizia l'indagine selezionando sul riquadro del set di dati e selezionando Analisi dell'impatto.
Vista di riepilogo dell'analisi dell'impatto per il set di dati Sales data.xlsx
Esempio: Impatto della modifica di un set di dati utilizzato per le previsioni
Supponiamo di essere un collaboratore di machine learning che ha impostato previsioni pianificate da una distribuzione ML. Si desidera valutare quali flussi di lavoro verrebbero influenzati se si modificasse la logica di calcolo per una colonna in uno dei propri set di dati di applicazione.
Aprendo il set di dati di applicazione in Analisi dell'impatto, è possibile identificare che i seguenti contenuti verrebbero interessati:
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Un'applicazione di analisi
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Una distribuzione ML, all'interno della quale è presente un modello che utilizza il set di dati di applicazione
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Diversi output di set di dati, che sono stati generati dalla distribuzione ML su base pianificata
Con questa conoscenza, è possibile prendere una decisione più informata se procedere con l'aggiornamento o creare un nuovo flusso di lavoro di machine learning.
Analisi dell'impatto per un set di dati di applicazione di machine learning, analizzando i set di dati di previsione specifici che verrebbero influenzati dalle modifiche al set di dati di applicazione.
Contenuto eliminato
Se un elemento viene eliminato, potrebbe essere ancora mostrato nella vista di riepilogo Analisi dell'impatto durante l'analisi di altri nodi.
Analisi dell'impatto in Integrazione dati
L'Analisi dell'impatto è disponibile anche in Integrazione dati. Per ulteriori informazioni, vedere Analizzare l'analisi impatto in Integrazione dati.