Ana içeriğe geç

Katalog araçlarıyla verilerinizi anlama

Veri kataloğu araçları, güvenlik ve uyumluluk standartlarını korurken veri verimliliğinizi arttırmanıza yardımcı olur. Kritik iş meta verilerine erişim ve kullanıcı tanımlı etiketleri ve kategorik özellikleri uygulayabilme, veri analistleri ve iş grupları için çok önemlidir. Veri yöneticileri, iş meta verilerini (adlar, açıklamalar, terimler, etiketler ve özellikler) atayarak ve düzenleyerek veri içeriğinin doğruluğunu onaylayabilir ve veri keşfini optimize edebilir. İş Zekası kullanıcıları ve uygulama geliştiricileri, veri kümelerinin kolay bulunmasını ve doğru bilgiler içermesini sağlamak üzere kişiselleştirilmiş etiketler yapılandırabilir, özellikler uygulayabilir ve veri kümesi örneklerine ve profil istatistiklerine göz atabilir.

Katalog araçları, bir kullanıcının kendi kişisel ve paylaşılan alanlarında erişime sahip olduğu yeni ve mevcut veri kümeleri için kullanılabilir. Kullanıcılar, veri dosyalarına ilişkin içgörüler elde etmelerine ve veriler hakkında kararlar almalarına yardımcı olan görünümlere sahiptir. Kullanıcılar verinin nereden geldiğini, bunun ne tür bir veri olduğunu ve en iyi şekilde nasıl analiz edilip kullanılabileceğini görebilir. Bu bilgiler, verilerle yeni bir uygulama oluşturulup oluşturulmayacağını veya verilerin mevcut bir uygulamaya yüklenip yüklenmeyeceğini belirlemeye yardımcı olur.

Bulut hub'ında veri keşfi ve iş meta verilerini yönetmek için aşağıdaki katalog araçları kullanılabilir:

  • Veri kümesi ayrıntı görüntüleyici: Veri kümesiyle ilgili iş bilgileri ve teknik bilgiler burada incelenebilir. Ayrıntılar arasında kaynak dosya, oluşturma ve son değiştirme zaman damgaları, oluşturan, boyut, uygulanan etiketler ve özellikler bulunur. Tam liste için bkz. Veri kümesi ayrıntılarını görüntüleme.
  • Gelişmiş arama için verileri etiketleme:  etiketleri, verilerin düzenlenmesine ve keşfedilmesine yardımcı olan filtrelenebilir meta etiketlerdir. Kullanıcılar, hızlı erişim ve ilgili veri varlıklarının tanımlanması amacıyla aranabilen etiketleri ilişkilendirir. Veri kümelerinizi etiketlemeye ilişkin talimatlar için bkz. Veri kümelerini etiketleme.
  • Veri profili görünümleri ve örnekleme: Katalog; ad, veri türü, örnek değerler, en yaygın değerler, değer sıklığı ve farklı değerlerin sayısı gibi istatistiklerle veri kümelerinizin profilini oluşturur. Kullanıcılar, verilerdeki eğilimleri ve aykırılıkları ortaya çıkarmak için ilgilendikleri profil istatistiklerini seçerler. Alan verisi görselleştirmesi ve kullanılabilir profil istatistikleri için bkz. Veri profili oluşturma.
  • Veri kümesi özellikleri: Veri yönetimi standartları, bölgeler ve sektörler arasında büyük farklılıklar gösterir. Birçok veri işlemi, erişimi sınırlandırarak verileri güvenceye alma ihtiyacından bir şekilde etkilenir. Özel ve sektöre özgü kategorilerle veri kümeleri tanımlamak amacıyla bölgesel ve global veri gizliliği ve hassasiyet standartları ve politikaları ile ilgili olarak kullanıcı tarafından yapılandırılabilir özellikler sağlanır. Daha fazla bilgi için bkz. Veri kümesi özelliklerini yapılandırma.
  • Verilerinizden uygulama oluşturma: Qlik'in "önce veri" yaklaşımı, bir uygulama oluşturmadan önce veri dosyalarını yükleme ve verilerinize ilişkin içgörü elde etme seçeneği sunar. Bu, ham veriden analize hazır iş akışının temel unsurudur. Verilerden uygulama oluşturmak için bkz. Verilerden uygulama oluşturma veya veri dosyalarını mevcut bir uygulamaya yüklemek için bkz. Karşıya yüklenmiş veri dosyalarından veri ekleme.