2．数据流向关系分析的缺陷

当前元数据产品对数据流向关系的分析是逐层分析，例如A、B、C元数据与D元数据有关系，D元数据与E、F、G元数据有关系，通过对A做影响分析的时候，我得出的是A—>D—>（E、F、G）而实际上数据流向关系是A->D->E，同理，我们对E进行血缘分析的时候，也会出现D的数据来源于A、B、C元数据。

举个实际的例子：这是指标管理模块中的实际数据流向。用颜色来区分数据流向，同一颜色代表了数据流动路径。

基于上图展示的事实，从某一指标进行溯源，通常情况下（基于元数据）的溯源分析，首先找到汇总表，再往前追溯时，往往是基于汇总表进行溯源，找到汇总表所有的来源表，分析呈现泛化，导致分析结果不够精确，缺乏指导意义，如下图所示：

这个问题会让使用元数据的人很纠结，数据明明没有流到这里，怎么分析出对后面有影响呢。我想要的效果应该是这样的：

那是不是现有的元数据分析没用用处了吗？从数据加工的角度想，还是有用处的，试想下如果A的数据结构发生了变化，删除了一个字段，80%的几率会影响到C表数据加工过程。

如何准确标注数据的的坐标，是将来元数据厂商要抢占的制高点。