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.

필드 수준 계보

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. 계보를 통해 다음과 같은 질문에 대한 답을 찾을 수 있습니다. 이 데이터 집합의 출처는 어디입니까? 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 분석을 통해 다음과 같은 질문에 대한 답을 찾을 수 있습니다. 그 외에는 어디 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.