影响分析&血缘分析&全链分析

1.概述

血缘分析是分析元数据的上游数据信息，用于追溯元数据的来源和加工过程。影响分析是分析元数据的下游数据信息，用于掌握元数据变更可能造成的影响。全链分析是血缘分析+影响分析，用于展现数据的来龙去脉。

比如，当前平台采集了数据采集系统的元数据、数据仓库的元数据、BI报表平台的元数据以及数据工厂（数据处理工具）的元数据。数据采集系统中的数据通过数据工厂抽取到了数据仓库中，BI报表平台则是基于数据仓库做分析展现。下面我们以“ABI_运营”下的“个人周报”主题表为例，具体看下血缘分析、影响分析和全链分析的使用和具体含义。

图1元数据

2.血缘分析

2.1使用

在【元数据】-【元数据管理】-【元数据分析】模块，选择【血缘分析】进入，选中ABI_运营下的个人周报主题表，然后点击血缘分析。

图2血缘分析

得到血缘分析结果如下：

图 3血缘分析结果

点击各节点中的倒三角可将元数据展开到更细粒度的级别展示。

图 4 血缘分析展开结果

由血缘分析结果，我们可以看到：个人周报主题表关联的是数据仓库中的FACT_GRZB表，数据仓库中的FACT_GRZB表由数据采集系统中的IGRZB_B0表通过数据处理任务job1644563399048加工得到。通过血缘分析，个人周报主题表的数据来源和加工过程一目了然。

点击【保存】可将分析结果保存到【我的分析】。

图5 保存结果

对于保存的结果，我们可以在【元数据】-【元数据管理】-【元数据分析】-【我的分析】里进行查看、重命名和删除等操作。

图 6 我的分析

2.2原理

血缘分析图中，元数据节点展开后显示的元数据是由元数据的组合关系决定。比如，公司运营展开后显示了个人周报，则说明公司运营这个元数据的组合中一定有个人周报。

图7 组合关系

元数据节点之间的连线则是根据元数据的依赖关系生成。元数据采集时会自动生成依赖关系，也可以手动维护依赖关联。比如，数据仓库中的FACT_GRZB表指向了ABI_运营中的个人周报主题表，也就是说个人周报主题表依赖于FACT_GRZB表，那么在个人周报这个元数据的依赖中一定有FACT_GRZB表。

图 8 依赖关系

3.影响分析

3.1使用

在【元数据】-【元数据管理】-【元数据分析】模块，选择【影响分析】进入，选中ABI_运营下的个人周报主题表，然后点击影响分析。

图9 影响分析

得到影响分析结果如下：

图 10 影响分析结果

我们可以看到：分析报表“test1”、“06迷你图”、“表3”等引用了个人周报主题表，也就是说个人周报主题表变更后可能影响这些分析报表。

3.2原理

同血缘分析。

4.全链分析

4.1使用

用以上同样的操作方法对个人周报主题表进行全链分析，得到下图中的结果。

图 11 全链分析结果

展开各节点，得到下图结果：

图 12 全链分析展开结果

可以看到全链分析是血缘分析+影响分析，元数据的来龙去脉都可以在这张图上得到展现：报表平台中的个人周报主题表关联的是数据仓库中的FACT_GRZB表，数据仓库中的FACT_GRZB表由数据采集系统中的IGRZB_B0表通过数据处理任务job1644563399048加工得到；而个人周报主题表被“test1”、“06迷你图”、”表3“等分析报表引用。

4.2原理

同血缘分析。