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영향 분석을 사용하여 데이터의 계보 분석

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영향 분석을 사용하여 데이터의 계보 분석

영향 분석을 통해 데이터 소스 및 앱 계보를 확인합니다. 영향 분석은 데이터 입력 및 출력을 보여 주는 데이터 집합 또는 앱 계보의 그래픽 보기를 제공합니다.

계보 그래프는 조직의 데이터 및 앱의 데이터 흐름을 보여 줍니다. 앱 또는 데이터 집합의 을 클릭한 다음 영향 분석을 선택하여 계보 그래프를 엽니다. 데이터 집합의 세부 정보 섹션에서 계보 그래프에 액세스할 수도 있습니다.

계보 그래프

다른 노드를 통한 데이터 흐름을 보여 주는 계보 그래프

계보 그래프는 앱 및 데이터 집합에서 데이터가 사용되는 방식을 보여 줍니다. 앱과 데이터 집합을 노드로 시각화합니다. 각 노드는 데이터의 흐름을 나타내는 화살표로 연결됩니다. 예를 들어 앱 노드에서 사용하는 데이터 집합 노드와 다른 앱에서 사용하는 데이터 집합을 생성하는 앱 노드를 확인할 수 있습니다. 앱과 데이터 집합의 사용량과 종속성을 명확하게 볼 수 있습니다.

권한

허브에서 항목에 대한 영향 분석을 보려면 앱 또는 데이터 집합을 볼 수 있어야 합니다. 계보 그래프에서는 액세스 권한이 없지만 분석을 위해 선택한 항목의 계보에 있는 앱 및 데이터 집합에 속한 노드를 볼 수 있습니다. 이러한 노드의 경우 이름을 볼 수 있지만 열거나 세부 정보를 볼 수는 없습니다. 이러한 노드의 영향 분석을 보고 계보를 확인하도록 선택할 수 있습니다.

영향 분석은 기본적으로 테넌트에서 사용할 수 없으며 테넌트 관리자가 제공해야 합니다. 영향 분석 관리를 참조하십시오.

역할

계보 그래프는 조직의 다양한 역할을 지원합니다.

데이터 관리자

계보 그래프는 데이터 관리자가 데이터 계보를 이해하는 데 도움이 되므로 메타데이터를 추가하고 품질 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다. 그래프는 운영 효율성을 향상시켜 데이터 집합 파이프라인, 사용량 및 잠재적 중복을 쉽게 식별하는 데 도움이 됩니다.

앱 개발자 및 데이터 모델러

계보 그래프는 데이터 소스에 대한 신뢰와 이해를 향상시킵니다. 응용 프로그램에서 사용하는 데이터 집합의 전체 기록을 확인하고 기존 데이터 집합에서 파생된 새로운 정보를 식별합니다. 데이터가 앱 또는 데이터 모델에 적합한 데이터임을 신뢰합니다.

계보 그래프

계보 그래프는 데이터 소스 계보의 노드를 표시합니다. 각 노드는 선택한 데이터 집합 또는 앱 계보의 단계를 나타냅니다. 이 계보 정보는 앱이 데이터를 로드하거나 다시 로드할 때마다 컴파일됩니다. 최근에 앱을 다시 로드하지 않은 경우 계보가 불완전하거나 부정확할 수 있습니다.

다음 노드 유형이 계보 그래프 차트에 표시됩니다.

  • 데이터 집합: 데이터 집합은 커넥터 또는 데이터 파일과 같은 데이터 소스입니다. 데이터 집합은 종종 공간에 추가되거나 앱에서 qvd 파일로 생성된 데이터 소스입니다. 데이터 집합 노드는 데이터 집합의 위치와 데이터 집합이 공유 또는 관리되는 공간에 있는지 여부를 표시합니다.

  • : 앱 노드는 계보의 데이터 소스를 사용하는 Qlik Sense 분석 앱을 나타냅니다. 앱 노드는 앱 이름과 앱의 위치를 QCS(Qlik Cloud)로 표시합니다.

계보 그래프에서 사용 가능한 노드는 선택한 데이터 집합 또는 앱에 대한 입력이거나 데이터 집합 또는 앱의 출력입니다.

영향 분석을 위한 루트 노드로 지정할 데이터 집합 또는 앱을 선택합니다. 계보 그래프에서 진한 회색 테두리로 표시됩니다.

루트 노드

진한 회색 테두리가 있는 계보 그래프의 루트 노드입니다.

계보 그래프는 루트 노드의 입력 및 출력 노드 수를 표시합니다. 입력 노드는 루트 노드에서 업스트림에 있는 노드입니다. 일반적인 입력 노드에는 루트 노드에서 사용하는 데이터 소스 또는 루트 노드에서 사용하는 데이터 집합을 생성하는 앱이 포함됩니다. 출력 노드는 루트 노드에서 다운스트림에 있는 노드입니다. 일반적인 출력 노드는 루트 노드를 데이터 소스로 사용하는 앱 또는 루트 노드의 데이터 집합 출력입니다.

노드를 클릭하여 선택합니다. 노드를 선택하면 해당 노드에 대한 계보가 녹색으로 강조 표시되고 사용 가능한 노드 세부 정보를 볼 수 있습니다.

세부 정보와 함께 선택된 노드의 계보 강조 표시

노드가 선택되었으며 녹색으로 강조 표시된 다른 노드를 통해 전체 계보를 표시합니다.

노드 세부 정보

세부 정보는 해당 앱 또는 데이터 집합에 대한 액세스 권한으로 제한됩니다. 세부 정보는 다음 정보를 제공할 수 있습니다.

  • 이름

  • 설명

  • 태그

  • 위치

  • 공간

  • 소유자

  • 생성자

  • 마지막으로 수정한 날짜

앱 또는 데이터 집합을 볼 수 있는 권한이 없으면 이름만 볼 수 있습니다.

계보 그래프 탐색

계보 그래프를 탐색하려면 클릭하고 끕니다. 탐색 버튼을 사용할 수도 있습니다. 홈을 클릭하여 루트 노드의 계보 그래프를 가운데에 맞출 수 있습니다. 뒤로 및 앞으로 버튼을 사용하여 선택 내용을 이동합니다.

계보 그래프 탐색

계보 그래프의 탐색 버튼입니다.

분석 중인 루트 노드를 변경하려면 노드를 선택한 다음 세부 정보 패널에서 영향 분석을 선택합니다.

루트 노드의 입력 또는 출력만 보려면 계보 그래프를 필터링합니다. 검색 상자를 사용하여 특정 노드를 검색합니다.

검색 상자와 입력 및 출력 필터

계보 그래프 검색 상자와 입력 및 출력 필터입니다.

계보에서 동일한 위치에 있는 대규모 노드 그룹은 그룹으로 축소될 수 있습니다. 이 그룹을 확장하면 모든 노드를 볼 수 있습니다. 노드를 검색하여 축소된 그룹의 노드를 표시할 수도 있습니다.

아래에 축소된 노드가 있는 노드

아래에 축소된 노드가 있는 노드입니다.

제한 사항

영향 분석 및 계보 차트에는 다음과 같은 제한 사항이 있습니다.

  • Qlik Sense SaaS에서 영향 분석 릴리스 이후에 다시 로드되지 않은 앱은 다시 로드할 때까지 전체 계보 정보를 사용하지 못할 수 있습니다. 테넌트에 대해 영향 분석을 켠 후 로드되지 않은 경우 일부 노드에 대한 세부 정보가 제한될 수 있습니다.

  • SQL Server 또는 Google Drive 연결과 같은 테넌트 외부의 데이터 집합에 대한 노드 세부 정보는 데이터 집합 유형 및 이름으로 제한됩니다. REST 연결은 REST 데이터임을 표시하기만 합니다.

계보 그래프 사용

데이터의 소스와 사용을 추적합니다. 데이터 계보를 추적하면 데이터의 출처와 데이터 이동 및 조직에서 사용하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

앱 개발자는 계보 그래프를 사용하여 데이터 소스에 대한 신뢰와 이해를 높일 수 있습니다. 다음과 같은 질문에 답합니다.

  • 이 데이터 집합의 출처는 어디입니까?

  • 이 데이터 집합을 사용하는 응용 프로그램은 무엇입니까?

  • 이 데이터 집합에서 파생된 다른 데이터 집합이 있습니까?

앱 개발자는 주제 영역과 관련된 여러 데이터 집합을 찾을 수 있습니다. 데이터 집합의 계보를 보면 데이터의 출처와 데이터를 사용하는 다른 앱을 볼 수 있습니다.

데이터 관리자의 경우 계보 그래프를 사용하여 운영 효율성, 공동 작업 및 데이터 품질을 개선할 수 있습니다. 다음과 같은 질문에 답합니다.

  • 앱에서 사용되지 않는 데이터 집합은 무엇입니까?

  • 어떤 데이터 집합이 잠재적으로 중복됩니까?

  • 데이터 파이프라인과 변환을 단순화할 수 있습니까?

  • 데이터 파이프라인의 모든 위치에서 데이터 집합 변경이 다운스트림에 미치는 영향은 무엇입니까?

예: 계보 그래프를 사용하여 데이터 집합 찾기

앱 개발자로서 데이터 관리자는 앱을 개발할 데이터 집합을 제공할 수 있습니다. 이 예에서 데이터 관리자는 앱 QVD Output-2QVD 파일 출력을 사용한다고 말했습니다. QVD 파일이 출력되는 공유 공간을 보면 어떤 데이터 집합을 사용해야 하는지 바로 알 수 없습니다.

QVD 출력 공간

QVD 출력 공간이며 저장된 모든 QVD 파일을 표시합니다.

데이터 집합 중 하나(이 경우 EmployeeData)에서 을 클릭한 다음 영향 분석을 선택합니다.

EmployeeData의 영향 분석

QVD 파일 EmployeeData의 영향 분석입니다.

계보에 따라 이 데이터 집합이 QVD Output-2의 출력임을 볼 수 있습니다. QVD-Output 2를 선택한 후 영향 분석을 봅니다.

QVD-Output-2에 대한 영향 분석

앱 QVD-Output 2의 영향 분석입니다.

이제 QVD-Output-2의 모든 출력을 보고 앱에서 사용할 데이터 소스를 알 수 있습니다.

예: 계보 그래프를 사용하여 데이터 문제 진단

앱 개발자의 앱 중 하나인 App7을 사용하는 클라이언트가 앱에서 일부 데이터가 오래된 것으로 표시된다고 보고했습니다. 로드 스크립트를 실행할 때 문제가 없는 것 같으므로 앱에서 영향 분석을 열고 입력을 확인합니다. 각 소스 QVD 파일에 대한 세부 정보를 보면 Support라는 파일이 7일 동안 로드되지 않았음을 알 수 있습니다.

Support의 세부 정보

노드 Support.qvd에 대한 계보 그래프의 세부 정보입니다.

앱 소유자를 확인한 다음 추가 조사를 위해 연락할 수 있습니다.

예: 다운스트림 영향 평가

데이터 관리자가 커넥터 데이터를 처리하는 이전 앱 중 하나의 출력 및 로드 스크립트를 업데이트할 계획입니다. 처리 앱 QVD-Output-1의 영향 분석은 다운스트림 영향을 확인하고 어떤 출력이 아직 사용 중인지 확인할 수 있습니다.

QVD-Output-1의 영향 분석

앱 QVD-Output-1의 영향 분석입니다.

QVD-Output-1의 출력을 사용하는 여러 다운스트림 앱이 있습니다. 앱을 선택하여 앱 소유자를 봅니다.

App1의 세부 정보

앱 App1에 대한 세부 정보입니다.

계획된 변경을 수행하기 전에 앱 소유자와 상의하여 계획된 변경으로 인해 앱 기능이 영향을 받지 않는지 확인해야 합니다.

예: 데이터 파이프라인의 중복 식별

데이터 관리자가 데이터 파이프라인을 검토하여 파이프라인을 단순화하고 통합할 기회를 식별하기로 결정했습니다. 커넥터 중 하나의 데이터를 처리하는 두 개의 앱이 있다는 것을 알고 있습니다. 영향 분석을 위한 앱 중 하나를 선택한 다음 데이터 커넥터를 선택하여 영향 분석을 봅니다.

데이터 커넥터의 영향 분석

데이터 연결 노드의 영향 분석이며 다운스트림 데이터 계보의 전체 범위를 표시합니다.

이 커넥터에서 QVD를 출력하는 두 개의 프로세서 앱이 있습니다. 두 앱의 출력 간에는 약간의 유사점이 있습니다. 단일 프로세서 앱과 잠재적으로 더 적은 수의 출력으로 통합될 수 있는 중복이 있을 수 있습니다. 이러한 앱과 해당 출력을 보다 자세히 조사하여 간소화할 수 있는지 확인합니다.