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Data Integration에서 계보 및 영향 분석 작업

다양한 데이터 소스가 여러 시스템에서 교차할 때 복잡한 데이터 웹이 생성될 수 있습니다. 이 웹에서는 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하기 위해 복잡한 문제를 해결하기 어려울 수 있습니다. 계보는 간단한 시각적 흐름과 이러한 파이프라인에 대한 보기를 제공합니다. 데이터 계보의 역할은 비즈니스 및 개발 작업에 중요하며, 데이터가 어디서 발생하는지, 어떻게 변환되는지, 조직 내부와 조직 외부로 이동하는 방법을 이해할 수 있는 기능을 제공합니다.

데이터 소비자는 Qlik Cloud에서 관리되는 모든 데이터 자산에 대해 원본 데이터 소스에서 최종 사용자 응용 프로그램에 이르는 각 데이터 필드의 흐름을 시각적으로 볼 수 있습니다. 이를 통해 데이터 필드의 출처 및 생성 방법을 자세히 이해할 수 있습니다. 필드 수준 계보는 더 깊이 데이터를 신뢰하고 이해하는 데 도움이 되며, 데이터 파이프라인의 효율성을 높입니다.

Qlik Cloud에서는 계보영향 분석을 다음과 같이 명확하게 구분합니다.

Data Integration의 계보 분석

계보는 응용 프로그램 및 변환을 통해 원본 데이터 소스로 되돌아가는 필드 또는 데이터 집합의 소스를 나타냅니다. 계보를 통해 다음과 같은 질문에 대한 답을 찾을 수 있습니다. 이 데이터 집합의 출처는 어디입니까? 긍극적인 소스는 무엇입니까? 어떻게 계산됩니까?

Data Integration에서 영향 분석

영향 분석은 데이터 요소의 종속성에 대한 다운스트림 보기를 보여 줍니다. 즉, 특정 필드의 값이나 구조가 변경되면 어떤 데이터 작업, 데이터 집합 또는 앱이 직간접적으로 영향을 받게 되는지 보여 줍니다. 영향 분석을 통해 다음과 같은 질문에 대한 답을 찾을 수 있습니다. 그 외에는 어디 사용됩니까? 어떻게 활용됩니까? 변경 시 어떤 영향이 있습니까?

데이터 파이프라인의 여러 진입점에서 계보영향 분석 그래프와 보기에 액세스할 수 있습니다.

  • 데이터 프로젝트의 데이터 파이프라인 보기에서 작업을 선택하고 계보 및 영향 분석에 액세스할 수 있습니다. 이는 데이터 작업의 모든 데이터 집합에 대한 계보 및 영향 분석을 제공합니다.

  • 데이터 작업의 설계 보기에서 데이터 집합을 선택하고 해당 데이터 집합에 대한 계보 및 영향 분석에 액세스할 수 있습니다.

  • 데이터 집합에서 열을 선택하고 해당 열에 대한 필드 수준 계보 및 영향 분석에 액세스할 수 있습니다.

팁 메모Qlik Cloud 분석의 계보 및 영향 분석에 액세스하는 방법에 대한 자세한 내용은 Analytics에서 계보 및 영향 분석 작업을 참조하십시오.

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