賦能圖書館效能評估：數據血緣關系驅動的指標管理與應用探析*

張 寧

（國家圖書館 北京 100081）

0 引言

在信息時代，圖書館作為知識的寶庫和學術研究的支持者，承擔著重要的社會角色，面臨著越來越多的挑戰和需求。圖書館評估指標管理作為一種系統性的方法，是評估圖書館績效和提升服務質量的關鍵手段，能夠通過制定合適的指標，對圖書館績效和服務質量進行定量和定性評估。對于圖書館而言，評估指標管理的重要性在于可幫助圖書館了解自身的運行狀況，發現問題并加以改進，提升服務質量，滿足用戶需求。

然而，圖書館評估指標管理也面臨著諸多挑戰，包括多樣性和復雜性、數據收集和分析、持續改進和動態調整、資源限制以及評估結果的使用和反饋等。為了應對這些挑戰，數據血緣關系作為一種關鍵技術，發揮著重要作用。首先，數據血緣關系可以幫助圖書館評估指標數據的可信度和可靠性，確保評估結果的準確性和可比性；其次，數據血緣關系可以追蹤和記錄數據的變化和流動過程，提供數據血緣的信息，幫助圖書館管理者了解數據的來源和使用情況，從而更好地評估指標的有效性和可靠性。此外，數據血緣關系還可以幫助圖書館管理者發現數據質量問題，如數據錯誤、數據丟失等，進而采取相應的糾正和改進措施。

1 相關理論回顧

1.1 基本概念闡述

數據血緣關系分析是數據管理和治理中的一個概念，有時也被稱為數據血統、數據起源、數據系譜、數據族系、數據世系[1-3]，是進行數據治理的有效手段[4]，用于描述數據之間的依賴關系和流動路徑。在數據治理領域，數據血緣關系主要記錄了各種數據資源、數據項間的繼承與被繼承關系，并從歷史與事實的角度記錄每項數據在整個流程中的來源、傳遞、轉換、衍生過程[5]以及應用情況，從而形成數據的傳播鏈條，可有效提升數據信息的可信度和可追溯性，為驗證數據的真實性提供了有效的手段。一般來說，數據血緣關系可以分為四個層次，包括：①針對整個系統中數據流向和變化的系統級數據血緣；②在具體程序或應用中流動和變換的程序級數據血緣；③反映數據庫中表之間關系和數據流動情況的表級數據血緣；④關注數據表中字段之間的關系和數據流動情況的字段級數據血緣。

在形成方式上，數據血緣關系的形成基于數據的生成、傳遞和轉換過程。當一個數據元素從一個地方（源）傳遞到另一個地方（目標）時，他們之間的關系被建立。例如，當數據在不同系統之間傳遞、在不同階段進行轉換或者通過計算生成時，數據血緣關系就會形成。

在表現形式上，數據血緣關系主要呈現的是一種描述數據之間聯系的圖狀結構，如有向無環圖（DAG），通過節點（數據）和邊（關系）的連接來表示數據的流向和變化[6]。其中，每個節點都代表一個數據元素，每條邊都表示數據之間的直接或間接關聯。

1.2 發展歷史及研究進展

在理論研究方面，國內外關于數據血緣關系的研究主要經歷了兩個階段，并且在每個階段均取得了一些進展。

概念研究及定義拓展階段。在研究早期，關于數據血緣的研究主要集中在基本概念的確定和可能的應用領域方面，其研究成果最早可追溯到20世紀90年代異構數據庫系統的研究，此時的數據血緣關系被定義為“數據及其在數據庫間運動的起源”[7]；隨后，Lanter在1991年將此概念擴展到GIS領域，并對數據血緣的定義進行了拓展，即對目標數據衍生前的原始數據以及演變過程的描述[8]；1997年Woodruff進行了進一步拓展，認為數據血緣是所有關于數據信息的處理過程的集合[9]；Greenwood等人對其進行了再次拓展，認為數據血緣是一種記錄工作流過程、注釋、實驗過程的元數據[10]；Goble則將其定義為“processing and transformations of data”，并拓寬了其應用領域[11]。

應用技術及方法研究階段。在定義研究的基礎上，學者們開展了對數據血緣技術及方法的研究，如Cui Yingwei等定義了數據血緣的整體知識體系以及相關技術定理[12]，Buneman等使用輔助數據庫作為進行數據血緣管理的特定工具[13]，Li Jiyun等提出了一種用于物化視圖的基于前k個查詢的數據血緣追蹤算法等[14]。

在實際應用方面，數據血緣關系作為數據管理的一個重要應用，也隨著計算機技術的不斷發展而不斷演化和完善，主要經歷了以下幾個階段。

早期數據追蹤。在數據管理的早期階段，數據追蹤主要是基于手工記錄和文檔，缺乏系統化的方法。數據追溯主要通過編寫文檔、日志或元數據來記錄數據的來源和流向，其代表性成果包括人工編寫的文檔、數據日志、元數據管理系統的初步應用。

數據庫系統和元數據管理。隨著數據庫技術的發展，數據血緣關系開始被應用于數據庫管理系統。數據庫系統可以自動記錄數據的操作和流向，元數據管理系統用于存儲和維護數據的元信息[15-16]。這一階段強調數據的結構和操作，但對于跨系統和復雜數據流動的追蹤還有待完善，其代表性成果包括數據庫事務日志、元數據管理系統、數據字典工具。

ETL工具和自動化追蹤。隨著數據集成和ETL（抽取、轉換、加載）工具的興起，數據血緣關系的追蹤逐漸實現自動化。ETL工具可以記錄數據轉換和加載過程，生成數據流程圖和血緣關系圖。這一階段強調數據流程的自動追蹤和可視化[17]，其代表性成果包括ETL工具（如Informatica、Talend）、數據流程圖、自動生成的血緣關系圖。

大數據和分布式系統。隨著大數據和分布式計算的興起，數據血緣關系面臨嚴峻挑戰，傳統的方法難以滿足分布式系統中的數據追蹤需求。新的技術和算法涌現，解決了跨系統和大規模數據的血緣關系追蹤問題[18]，其代表性成果包括分布式數據血緣關系算法、大數據平臺上的血緣關系可視化工具。

綜合數據治理平臺。當前，數據血緣關系不僅被用于單一系統的數據追蹤，還被納入綜合數據治理平臺。這些平臺提供了更全面的數據管理、質量評估和合規性監控功能，將數據血緣關系作為關鍵組成部分，支持跨系統的數據追蹤和管理[19]，其代表性成果包括綜合數據治理平臺（如Collibra、Alation等）以及數據血緣關系在大數據生態系統中的應用等。

而在國內，關于數據血緣的研究并不多，目前可以查到的公開文獻有2002年戴超凡等系統性介紹的數據起源追蹤技術，劉喜平等在2005年總結的數據起源主要方法和應用，高明等對數據世系管理技術的總結[20]等。此外，也有部分高校對相關技術進行了研究和應用，如數據血緣分析系統的設計與實現[21]、元數據血緣關系映射技術[22]、數據血緣追蹤技術[23-24]，以及其他關鍵技術研究[25-26]等。在商業應用方面，數據血緣關系應用隨著大數據、數據治理和數據安全的發展也逐漸受到越來越多的關注：①在具體應用方面，許多大型企業和機構開始采用數據治理平臺所提供的數據血緣關系追蹤和管理功能，以幫助用戶更好地理解數據的流向和變化，如數極科技、達觀數據等；②在數據質量提升方面，通過追蹤數據血緣，企業可以快速定位數據質量問題的根源，從而采取相應措施來解決問題；③在金融行業，數據血緣關系研究被廣泛應用于風險控制、反欺詐等領域。通過分析數據血緣，金融機構可以更好地理解數據的流動路徑，從而識別潛在的風險[27-28]。

2 應用場景分析與技術路線設計

隨著數據血緣關系分析技術的不斷發展和應用，圖書館作為知識資源的重要承載者，不僅需要管理海量圖書和資料，還要處理各種數字化信息。在這個信息時代，如何高效地管理、追蹤和利用這些數據和信息，已成為圖書館數據管理的重要課題。文章在國家重點研發計劃“公共文化資源服務效能評估及大數據分析平臺構建”項目的背景下，以公共圖書館服務效能評估指標管理為例，從引入數據血緣關系分析的必要性、具體應用場景分析、技術路線設計等角度出發，闡述了數據血緣關系分析在圖書館數據管理和治理領域的應用，為圖書館解決數據管理問題提供了新思路和方法。

2.1 必要性分析

數字化時代下，隨著構建全國智慧圖書館體系及評估體系進程的不斷推進[29]，全國各級圖書館必將面臨海量數據管理和利用的挑戰，尤其是在效能評估方面，隨著時間的推移和評估重點的變化，評估指標及其對應的源數據也會發生變化，需對其進行相應的修正，包括多層級指標、多源數據彼此之間的對應、引用、變換、計算、變更和修改等維護操作，指標和數據之間關系的變化也會隨之變得復雜，且難以進行人工梳理[30]。因此，數據血緣關系作為一種數據管理和分析工具，將其引入圖書館數據管理實踐就非常有必要，以公共圖書館服務效能評估指標管理為例，引入數據血緣關系的必要性主要體現在以下幾個方面。

提升數據準確性和可信度。數據血緣關系分析可以追蹤指標數據的來源和傳遞路徑，幫助評估指標管理人員了解指標數據的準確性和可信度。通過血緣關系分析，可以識別數據的原始來源、數據傳遞過程中的轉換和加工操作，從而確保指標數據的可靠性。

提高指標的分析成效。數據血緣關系分析可以幫助評估指標管理人員更好地理解指標之間的關系和依賴性。通過分析血緣關系，可以確定指標之間的影響路徑和傳遞關系，揭示指標之間的邏輯和因果關系。這有助于管理人員更好地解釋指標的含義和背后的數據邏輯，提高指標分析的準確性和可解釋性。

有助于問題排查并加強數據質量管理。數據血緣關系分析可以幫助評估指標管理人員快速定位和排查數據質量問題。通過追蹤數據的血緣關系，識別數據傳遞過程中可能出現的錯誤、數據丟失或數據不一致等問題，有助于及時發現和解決數據質量問題，提高指標數據的準確性和可靠性。

提供數據支持和決策依據。數據血緣關系分析為公共文化資源服務效能評估指標管理提供了更全面的數據支持和決策依據。通過血緣關系分析，評估指標管理人員可以了解指標數據的變化和演化過程，為評估指標的變動提供背景和上下文信息；有助于監控指標的趨勢和變化，及時調整管理策略和采取相應的措施。

2.2 需求場景分析

正確理解公共文化資源服務效能評估指標管理中的需求，是數據血緣關系分析得到有效應用的基本前提。在公共圖書館服務效能評估指標體系中，指標與指標之間、指標與數據之間、數據與數據之間都存在著一定的聯系，且可組合成不同的需求場景。羅列場景能夠幫助我們準確快速地構建實際應用場景，正如前文所述，在確定數據血緣追蹤著力點的基礎上，文章認為公共文化資源服務效能評估指標的數據血緣關系的主要內容應包括“指標與指標”“指標與數據”“數據與數據”三種。因此在進行實際場景分析時，將上述三種關系作為文章主要的應用場景，利用數據血緣關系分別厘清三者之間的聯系，以及跟蹤、描述、可視化相互之間的關系，從而構建“指標-指標”“指標-數據”“數據-數據”三個具體的子需求場景。

2.3 追蹤內容分析

公共文化資源服務效能評估指標管理是一項系統性的工作，需要在開展數據血緣追蹤時進行全程追蹤。按照工作流程，整個追蹤過程可以分為三個著力點。

“指標-指標”血緣關系追蹤，即指標內部追蹤，指在評估指標體系內部，針對指標本身的設定和定義、層級劃分、合成方法、上下級隸屬關系所進行的血緣關系追蹤，目的是記錄并確認各指標屬性，厘清不同指標之間的關聯關系，以提高指標的準確性和可信度。

“指標-數據”血緣關系追蹤，即數據到指標轉換過程追蹤，指發生在原始數據轉化為有意義的指標的過程中所進行的血緣關系追蹤。在基于指標量化考核的條件下，指標數據無論是在來源、格式，還是在量綱、單位上都有所不同，可能會存在比較復雜的數據整合、標準化、計算、權重處理等一系列操作。將數據血緣追蹤技術應用于這一過程，記錄和理解數據向指標轉換的過程，可以有效發現和糾正數據到指標轉換過程中可能存在的各種錯誤，進而提高轉換過程的可信度。

“數據-數據”血緣關系追蹤，即數據內部追蹤，指發生在源數據采集、清洗、整合和標準化過程中所進行的血緣關系追蹤。數據血緣追蹤的內容主要包括數據來源、數據傳輸、數據轉換、數據清洗和處理規則、數據變更歷史等，要實現對其過程的全面了解和掌握，可以幫助解決數據質量管理、數據合規性、故障排查等各種問題。

2.4 總體技術方案

明確數據血緣管理在指標管理中的具體需求和待追蹤的內容后，文章提出了總體設計思路和技術方案，具體如圖1所示。按照流程劃分，數據血緣關系對公共文化資源服務效能評估指標管理的構建工作主要分為以下三個步驟。

圖1 數據血緣關系分析技術路線圖

指標整理與數據采集。對服務效能評估指標及相應數據進行收集和整理，其中公共文化資源服務效能評估指標是一套專注于我國公共文化資源服務效能領域的評估指標，是國家圖書館于2019年承擔的國家重點研發計劃“公共文化資源服務效能評估及大數據智能分析平臺構建研究”的研究成果之一。該評估指標是一套具有三級架構體系的指標體系，各級指標以標準指數的形式表示，包括資源、服務、質量、影響力、效率、公平六大維度，主要針對全國各級公共圖書館、文化館、文化站，從績效、成效和共生性三個方面對公共文化資源服務效能進行多層級復合評估。在源數據方面，指標源數據來自文化和旅游部2018—2022年全國各級公共圖書館、文化館、文化站服務效能相關的統計數據，以及應用示范單位國家圖書館、江蘇省文化館和成都圖書館的日常業務數據。

細化子需求場景并確定具體任務。在需求場景分析的基礎上，細化各子需求的具體任務，包括：①“指標-指標”血緣關系需求場景，指在評估指標體系內部追蹤、梳理、表達不同指標之間的血緣關系，包括追蹤不同層級指標之間的包含與被包含關系、上下級指標之間的分解與合成方法、同層級指標之間的關系等；②“指標-數據”血緣關系需求場景，指的是指標與數據之間的關系，包括指標與數據的對應、合成和變換關系，并記錄數據合成指標的具體技術路徑；③“數據-數據”血緣關系需求場景，指不同數據之間的關系，包括追蹤不同層級數據之間的組合關系、轉換關系、隸屬關系等以及具體的轉換路徑。

研究并選擇數據血緣關系追蹤與表達的關鍵技術。針對評估指標數據血緣關系追蹤、結構化表達和可視化展示等重點問題，從構建數據血緣關系模型、數據血緣關系結構化表達和存儲、數據血緣關系可視化三個方面出發，研究并實現適用于公共文化資源服務效能評估指標管理與維護的關鍵技術和方法。

3 核心功能探析

在明確了公共文化資源服務效能評估指標管理數據血緣分析的總體設計與實現思路后，本節將重點關注具體實現的關鍵技術，并就其目標和實現任務進行闡述。

3.1 構建數據血緣關系模型

在子需求場景分析及具體任務細化的基礎上，文章構建的數據血緣關系模型主要有三部分，分別為“指標-指標”血緣關系、“指標-數據”血緣關系、“數據-數據”血緣關系，如圖2所示。

圖2 數據血緣關系模型構建示例圖

模型基本術語約定。為了對模型進行準確和標準的表述，文章對模型術語進行了基本約定：①根據數據的傳輸和指標的合成方向規定上下游方向，其中源數據方向為上游，指標方向為下游，下游數據或指標由上游數據或指標衍生或派生；②不同層數據或指標之間的關系為上下游關系，同層數據或指標之間為平級關系；③當處于平級關系的兩個數據或指標共同決定一個下游數據或指標時，這兩個處于平級關系的數據或指標之間形成“并行關系”。

“指標-指標”血緣關系。主要目的是在評估指標內部追蹤、梳理、表達不同指標之間的血緣關系，包括兩部分的任務：①追蹤不同層級指標之間的分解與合成路徑。由于上下級數據或指標之間存在衍生或派生關系，可以利用數據血緣關系追蹤和記錄不同層級指標的隸屬關系，如圖2中“上游指標”所示，以公平維度指數為例，該指數可以由指標指數10和指標指數11合并而成，故可以將公平維度指數定義為指標指數10和指標指數11的“下游指標”，指標指數10和指標指數11則為公平維度指數的“上游指標”。②記錄同層級指標之間的關系。如圖2中“并行指標”所示，以資源維度指數為例，資源維度指數的“上游指標”是指標指數1和指標指數2，二者同在一個層級且共同決定資源維度指數，因此在數據血緣關系追蹤時可將二者定義為“并行指標”。

“指標-數據”血緣關系。主要目的是追蹤、表達評估指標集合與標準化數據之間的血緣關系。在評估過程中，由于數據量綱存在差異，其評估指標一般會采用標準化指數[31]的形式，并按照浮動權重修正基礎權重的方式合成多個不同的源數據[32]。因此，指標與數據之間會存在比較復雜的關系，需要明確血緣關系追蹤的主要任務，包括：①通過數據標識在數據元素中添加標記或標識符，以標記其來源和關聯關系；②建立和管理數據元數據，使用元數據描述數據的血緣關系和依賴關系，包括指標實體、數據實體、屬性、關系等要素。

“數據-數據”血緣關系。主要目的是追蹤源數據與標準數據之間的組合、隸屬、轉換關系，與“指標-指標”血緣關系模型相同，“數據-數據”血緣關系模型也同樣存在“上下游數據”和“并行數據”，與上下游指標原理相同，故這里不再贅述。

3.2 數據血緣關系追蹤

對評估指標的數據血緣追蹤，需要在指標制定和數據采集的過程中，利用元數據管理、數據流分析和標識等技術，追蹤和記錄指標合成和組合關系，指標與數據之間的聯系，數據的來源、變換和使用情況等，以了解指標與指標之間、指標與數據之間、數據與數據之間的血緣關系。

確定指標的來源。主要確定該指標的原始數據或計算方法。追蹤數據的流動路徑和數據轉換過程可以確定指標的來源，即該指標是通過哪些數據對象計算得出以及采用了何種計算與處理方法。

跟蹤指標的傳遞路徑。主要記錄指標在數據分析過程中從一個數據對象傳遞到另一個數據對象的路徑。跟蹤指標的傳遞路徑可以了解指標在數據處理過程中的流動情況以及數據對象之間的依賴關系。

跟蹤源數據的傳遞路徑。追蹤和記錄源數據的流動路徑，以確定數據從原始來源到最終使用的路徑，即原始數據與標準化數據之間的轉換路徑。

3.3 特征識別點建立與表達

為了能從數據血緣追蹤中識別出關鍵信息，全面記錄數據之間的血緣關系，文章結合公共文化資源服務效能評估指標的具體情況，利用特征工程的思想[33]定義了不同的關鍵信息，作為數據血緣追蹤特征識別點，并利用這些特征識別點記錄不同節點之間的血緣關系。

特征識別點建立。如表1所示，根據本次血緣分析的需求和已收集數據的情況，文章將節點類型、節點名稱、節點等級、父節點和子節點等關鍵信息作為特征識別點，并以特征識別點為基點，開展關鍵信息匹配和抽取工作，同時針對不同的數據結構分別采取相應的處理措施：①對于結構化數據，采用字段檢索的方式，從數據庫中檢索相應的字段信息；②對于非結構化的文本信息，采用文本處理技術中的正則表達式方法，搜索、匹配符合特征識別點的文本信息。

表1 數據血緣關系特征識別點及其說明

特征識別點表達。在基于特征識別點的數據血緣關系表達上，目前已經有包括數據血緣圖、表格形式、元數據模型、樹形結構等在內的多種形式，但為了便于組織和存儲，能夠以接口的形式提供給下游任務使用，文章采用了基于JSON格式實現標準化數據血緣關系表達方式的方法。JSON格式是一種輕量級的數據交換格式，適用于數據的存儲和傳輸，戚越曾在其研究中提出基于JSON格式描述信息的思想，并闡明了該種數據格式的優勢和可復用的框架產出[34]。如圖3所示，文章在進行數據血緣關系的結構化表達時，也采用了同樣的方法，在建立數據血緣關系特征識別點的基礎上，將追蹤結果轉化為基于JSON格式的標準化數據。

圖3 數據血緣關系結構化表達方法實例

3.4 可視化展示

可視化展示是將各種實體對象之間的依賴關系以圖形化的形式呈現，以幫助用戶更好地理解和分析各種實體之間的關系[35]。文章采用可視化展示技術，利用數據可視化工具（如Tableau、Power BI等）以指標、數據、表為節點，以依賴關系為邊，繪制了相應的有向網絡圖，呈現指標與指標、指標與數據、數據與數據之間的依賴關系，如圖4所示。該圖展現的是指標“線上各類活動指數”一脈的血緣關系圖譜，其中紅色節點為指標實體對象，綠色節點為數據實體對象，藍色節點為表實體對象，邊及紅色標簽內容為相關聯節點之間的上下游順序和關聯關系，其中節點代號對應的表名具體見表2。

表2 “線上各類活動指數”一脈各節點PageRank值

圖4 “線上各類活動指數”一脈血緣關系圖譜

此外，為了保證生成的有向圖節點不重疊且美觀，在繪制有向圖的過程中，筆者采用了Fruchterman-Reingold布局算法對節點進行重新布局，保持節點之間的相對距離，使得圖形具有較好的可讀性。

4 原型系統驗證與解析

在構建公共文化服務效能評估指標血緣關系庫的基礎上，利用數據血緣關系建立評估指標字典是確保評估體系準確性和可靠性的關鍵步驟，在分析指標之間的依賴關系、確定指標的數據來源、指導指標的計算和更新、分析指標的重要性和影響力方面具有重要作用。文章以公共文化資源服務效能評估指標中的實際指標和數據為例，具體闡述相關方法和數據血緣關系所發揮的作用。

分析指標之間的依賴關系。數據血緣關系能夠揭示指標與指標、指標與數據、數據與數據之間的依賴關系，即哪些指標（或數據）是其他指標（或數據）的前置條件或上級指標（或數據）。通過了解上下游之間的相互關聯，可以確保指標（或數據）在評估體系中的合理性和一致性。例如指標“線上各類活動總次數”是由上游指標“線上各類活動指數”轉換而來，因此可記為：“線上各類活動指數線上各類活動總數”。

確定指標的數據來源。除了記錄指標（或數據）之間的依賴關系外，數據血緣關系還可以幫助識別各個指標所需數據的原始來源，即該指標是由哪些數據構成的，其不僅有助于相關主體及時獲得數據，確保數據的準確性和實時性，還能使之更好地理解指標的意義和適用范圍。如指標“線上展覽次數”，通過血緣關系追蹤可以確認其原始數據有四處來源，分別為文旅部年鑒、國家圖書館統計年鑒、成都市圖書館統計年鑒、江蘇省文化館提交的數據，但考慮到效能評估的適用范圍，故選擇文旅部年鑒作為源數據。

指導指標的計算和更新。通過了解指標的計算方法和依賴關系，可以確定每個指標的計算步驟和公式，并確保計算的準確性和可重復性。如指標“線上各類活動指數”是由上游指標“線上培訓指數”“線上講座指數”“線上展覽指數”三個指標利用綜合指數合成的方法計算合成，因此可記為：“線上培訓指數+線上講座指數+線上展覽指數線上各類活動指數”。

分析指標的重要性和影響力。通過了解指標之間的相互影響和依賴關系，可以識別哪些指標可對評估結果產生較大的影響，從而優先保障這些指標的數據質量和準確性。文章在繪制評估指標血緣關系圖譜的基礎上，通過計算PageRank值來測度節點的影響力，PageRank值越大說明節點影響力越大[36-37]。以圖4中各節點為例，筆者計算了各節點的PageRank值（詳見表2），其中PageRank最大值為0.1243，對應的節點為“線上各類活動指數”。

5 結語

文章從場景分析、技術路線設計、關鍵技術探析等多個方面進行了闡述和分析，并嘗試利用指標字典應用實例來說明數據血緣關系在指標管理和數據治理中的作用。與公共文化機構傳統的指標管理不同，基于數據血緣關系的指標管理具有多方面的優勢。

保障數據準確性。能夠追蹤和記錄數據的源頭、傳輸路徑和轉換過程，確保數據的準確性和可信度。通過清晰地展示數據的來源和變換過程，可以減少數據錯誤和偏差，提高評估指標的精確性。在公共文化資源服務效能評估中，數據的準確性對于準確評估文化資源的利用情況和效能至關重要。記錄和追蹤數據血緣關系，可以及時發現數據的異常和錯誤，并采取相應措施，保障數據的可靠性。

建立指標關聯關系。建立指標之間的關聯鏈，能夠清晰地展示指標之間的上下游關系。公共文化資源服務效能評估會涉及多個指標的綜合評估，指標之間的關聯關系對于全面把握文化資源效能至關重要。分析數據血緣關系，可以更全面地了解指標之間的相互影響和依賴關系，有助于評估者深入理解指標的本質含義，并更準確地評估文化資源的效能。

增強數據追溯與可追蹤性。能夠追溯數據的歷史流程和傳播路徑，實現數據的全程追蹤。公共文化資源服務效能評估需要對數據的來源和傳遞進行追溯，以確保數據的可信度和真實性。記錄數據血緣關系可以快速定位數據的來源和變動情況，實現數據的全面追溯。在數據出現問題時，也可以及時追溯數據的源頭，找到問題的根本原因，有針對性地進行糾正和改進。

有助于數據治理和管理。數據血緣關系有助于實現對數據的全面掌控，進而進行數據治理和管理。公共文化資源服務效能評估指標管理會涉及大量數據的整合和分析。分析數據血緣關系可以全面了解數據的更新、變動和流轉情況，實現數據的規范化管理。數據血緣關系的建立和維護，有助于對數據進行有效的管理和監控，確保數據的規范化和合規性。

綜上所述，雖然數據血緣關系在公共文化資源服務效能評估指標管理中具有明顯的優勢，但其在實際應用中也面臨著一些挑戰和不足，需要進一步完善和優化，例如數據血緣關系的建立和維護需要一定的資本和技術支持，同時，數據血緣關系分析的復雜性也存在一定的挑戰。因此，在使用數據血緣關系進行指標管理時，需要充分考慮這些因素，綜合利用其優勢并克服其不足，以確保指標管理的準確性和有效性。