Analytics에서 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 이러한 파이프라인에 대한 완전한 감사 추적, 간단한 시각적 흐름 및 보기를 제공합니다. 데이터 계보의 역할은 비즈니스 운영에 매우 중요하며 데이터의 출처, 변환 방법, 조직 내부, 조직 전체 및 외부로 이동하는 방법을 이해하는 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 계보와 영향 분석을 다음과 같이 명확하게 구분합니다.

• 계보는 응용 프로그램 및 변환부터 시작해 원본 데이터 소스로 역방향으로 필드 또는 데이터 집합의 기록을 표현합니다. 계보는 다음과 같은 질문에 답합니다. 이 데이터 집합은 어디에서 가져왔습니까? 긍극적인 소스는 무엇입니까? 어떻게 계산됩니까?

  앱, 스크립트, 데이터 집합의 계보 분석을 참조하십시오.

• 영향 분석은 특정 필드의 값 또는 구조가 변경될 경우 어떤 데이터베이스, 앱, 파일 또는 링크가 직접 또는 간접적으로 영향을 받는지 데이터 요소 종속성의 다운스트림 보기를 보여 줍니다. 영향 분석은 다음과 같은 질문에 답합니다. 이(가)는 어디에 사용됩니까? 어떻게 활용됩니까? 변경 시 어떤 영향이 있습니까?

  앱, 스크립트, 데이터 집합에 대한 영향 분석 분석하기를 참조하십시오.

데이터 집합 또는 응용 프로그램 타일을 포함한 Qlik Sense의 여러 진입점 또는 Qlik Cloud 차트에서 직접 계보 및 영향 분석 그래프 및 보기에 액세스합니다. 차트에서 계보에 액세스하는 방법에 대한 자세한 내용은 계보 요약 보기를 참조하십시오.