Katalog araçlarıyla verilerinizi anlama

Qlik Cloud içindeki katalog araçları, güvenlik ve uyumluluk standartlarını korurken veri verimliliğinizi arttırmanıza yardımcı olur. Kritik iş meta verilerine erişim ve kullanıcı tanımlı etiketleri ve sınıflandırmaları uygulayabilme, veri analistleri ve iş grupları için çok önemlidir.

Veri yöneticileri, iş meta verilerini (adlar, açıklamalar, etiketler ve sınıflandırmalar) 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, sınıflandırmalar 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 özellikle yararlıdır. 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.

Aşağıdaki Katalog seçenekleri, veri keşfetmek ve iş meta verilerini yönetmek için Analiz etkinlik merkezinde kullanılabilir:

• Veri kümesine genel bakış: Veri kümesiyle ilgili iş bilgileri ve teknik bilgiler burada incelenebilir. Ayrıntılara kaynak dosya türü, alan, oluşturma ve son değiştirme zaman damgaları, alan ve satır sayısı, oluşturan ve sahip, kullanım metrikleri, uygulanan etiketler ve ortak veri sınıflandırmaları dahildir. Tam liste için bk. Veri kümesi meta verisini yönetme.
• Gelişmiş arama için verileri etiketleme: Etiketler, verilerin düzenlenmesine ve keşfedilmesine yardımcı olan filtrelenebilir meta etiketlerdir. Kullanıcılar, hızlı erişim ve ilgili veri varlıklarının tanımlanması amacıyla aranabilen etiketleri ilişkilendirir.
• 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 bk. Alan düzeyinde meta verileri yönetme ve veri profili oluşturma.
• Veri kümesi sınıflandırmaları: 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 yapılandırılabilen sınıflandırmalar sağlanır. Daha fazla bilgi için bk. Veri kümesi meta verisini yönetme.
• 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 bk. Verilerden uygulama oluşturma veya veri dosyalarını mevcut bir uygulamaya yüklemek için bk. Karşıya yüklenmiş veri dosyalarından veri ekleme.
• Verilerinizin kökenini görüntüleme: Verilerinizin; uygulama ve veri kümelerinin yukarı akış çıkış noktalarını gösteren köken grafiğini görüntüleyebilirsiniz. Daha fazla bilgi için bk. Uygulamalar, komut dosyaları ve veri kümeleri için kökeni analiz etme.
• Verilerinizin etki analizini görüntüleme: Katalogda çıktıları görüntüleyebilir ve uygulama ve veri kümelerinin aşağı akış etkilerini görebilirsiniz. Daha fazla bilgi için bk. Uygulamalar, komut dosyaları ve veri kümeleri için etki analizini analiz etme.
• Veri kalitesi: Bir veri kümesine veya veri ürününe bakarken genel kalite ve yenilikten bir veri kümesinin her bir alanı için boş ya da geçersiz satır sayısına kadar çeşitli yerlerden, içerdiği veri kalitesiyle ilgili bir fikir edinebilirsiniz. Daha fazla bilgi için bk. Data quality and data discovery.
• Veri ürünlerinin belgelenmesi: Veri ürününün neyle ilgili olduğuna ve sorunuz olması durumunda kiminle iletişime geçileceği hakkında bilgi alın. Daha fazla bilgi için bkz. Creating data products.