赋能图书馆效能评估：数据血缘关系驱动的指标管理与应用探析*

张 宁

（国家图书馆 北京 100081）

0 引言

在信息时代，图书馆作为知识的宝库和学术研究的支持者，承担着重要的社会角色，面临着越来越多的挑战和需求。图书馆评估指标管理作为一种系统性的方法，是评估图书馆绩效和提升服务质量的关键手段，能够通过制定合适的指标，对图书馆绩效和服务质量进行定量和定性评估。对于图书馆而言，评估指标管理的重要性在于可帮助图书馆了解自身的运行状况，发现问题并加以改进，提升服务质量，满足用户需求。

然而，图书馆评估指标管理也面临着诸多挑战，包括多样性和复杂性、数据收集和分析、持续改进和动态调整、资源限制以及评估结果的使用和反馈等。为了应对这些挑战，数据血缘关系作为一种关键技术，发挥着重要作用。首先，数据血缘关系可以帮助图书馆评估指标数据的可信度和可靠性，确保评估结果的准确性和可比性；其次，数据血缘关系可以追踪和记录数据的变化和流动过程，提供数据血缘的信息，帮助图书馆管理者了解数据的来源和使用情况，从而更好地评估指标的有效性和可靠性。此外，数据血缘关系还可以帮助图书馆管理者发现数据质量问题，如数据错误、数据丢失等，进而采取相应的纠正和改进措施。

1 相关理论回顾

1.1 基本概念阐述

数据血缘关系分析是数据管理和治理中的一个概念，有时也被称为数据血统、数据起源、数据系谱、数据族系、数据世系[1-3]，是进行数据治理的有效手段[4]，用于描述数据之间的依赖关系和流动路径。在数据治理领域，数据血缘关系主要记录了各种数据资源、数据项间的继承与被继承关系，并从历史与事实的角度记录每项数据在整个流程中的来源、传递、转换、衍生过程[5]以及应用情况，从而形成数据的传播链条，可有效提升数据信息的可信度和可追溯性，为验证数据的真实性提供了有效的手段。一般来说，数据血缘关系可以分为四个层次，包括：①针对整个系统中数据流向和变化的系统级数据血缘；②在具体程序或应用中流动和变换的程序级数据血缘；③反映数据库中表之间关系和数据流动情况的表级数据血缘；④关注数据表中字段之间的关系和数据流动情况的字段级数据血缘。

在形成方式上，数据血缘关系的形成基于数据的生成、传递和转换过程。当一个数据元素从一个地方（源）传递到另一个地方（目标）时，他们之间的关系被建立。例如，当数据在不同系统之间传递、在不同阶段进行转换或者通过计算生成时，数据血缘关系就会形成。

在表现形式上，数据血缘关系主要呈现的是一种描述数据之间联系的图状结构，如有向无环图（DAG），通过节点（数据）和边（关系）的连接来表示数据的流向和变化[6]。其中，每个节点都代表一个数据元素，每条边都表示数据之间的直接或间接关联。

1.2 发展历史及研究进展

在理论研究方面，国内外关于数据血缘关系的研究主要经历了两个阶段，并且在每个阶段均取得了一些进展。

概念研究及定义拓展阶段。在研究早期，关于数据血缘的研究主要集中在基本概念的确定和可能的应用领域方面，其研究成果最早可追溯到20世纪90年代异构数据库系统的研究，此时的数据血缘关系被定义为“数据及其在数据库间运动的起源”[7]；随后，Lanter在1991年将此概念扩展到GIS领域，并对数据血缘的定义进行了拓展，即对目标数据衍生前的原始数据以及演变过程的描述[8]；1997年Woodruff进行了进一步拓展，认为数据血缘是所有关于数据信息的处理过程的集合[9]；Greenwood等人对其进行了再次拓展，认为数据血缘是一种记录工作流过程、注释、实验过程的元数据[10]；Goble则将其定义为“processing and transformations of data”，并拓宽了其应用领域[11]。

应用技术及方法研究阶段。在定义研究的基础上，学者们开展了对数据血缘技术及方法的研究，如Cui Yingwei等定义了数据血缘的整体知识体系以及相关技术定理[12]，Buneman等使用辅助数据库作为进行数据血缘管理的特定工具[13]，Li Jiyun等提出了一种用于物化视图的基于前k个查询的数据血缘追踪算法等[14]。

在实际应用方面，数据血缘关系作为数据管理的一个重要应用，也随着计算机技术的不断发展而不断演化和完善，主要经历了以下几个阶段。

早期数据追踪。在数据管理的早期阶段，数据追踪主要是基于手工记录和文档，缺乏系统化的方法。数据追溯主要通过编写文档、日志或元数据来记录数据的来源和流向，其代表性成果包括人工编写的文档、数据日志、元数据管理系统的初步应用。

数据库系统和元数据管理。随着数据库技术的发展，数据血缘关系开始被应用于数据库管理系统。数据库系统可以自动记录数据的操作和流向，元数据管理系统用于存储和维护数据的元信息[15-16]。这一阶段强调数据的结构和操作，但对于跨系统和复杂数据流动的追踪还有待完善，其代表性成果包括数据库事务日志、元数据管理系统、数据字典工具。

ETL工具和自动化追踪。随着数据集成和ETL（抽取、转换、加载）工具的兴起，数据血缘关系的追踪逐渐实现自动化。ETL工具可以记录数据转换和加载过程，生成数据流程图和血缘关系图。这一阶段强调数据流程的自动追踪和可视化[17]，其代表性成果包括ETL工具（如Informatica、Talend）、数据流程图、自动生成的血缘关系图。

大数据和分布式系统。随着大数据和分布式计算的兴起，数据血缘关系面临严峻挑战，传统的方法难以满足分布式系统中的数据追踪需求。新的技术和算法涌现，解决了跨系统和大规模数据的血缘关系追踪问题[18]，其代表性成果包括分布式数据血缘关系算法、大数据平台上的血缘关系可视化工具。

综合数据治理平台。当前，数据血缘关系不仅被用于单一系统的数据追踪，还被纳入综合数据治理平台。这些平台提供了更全面的数据管理、质量评估和合规性监控功能，将数据血缘关系作为关键组成部分，支持跨系统的数据追踪和管理[19]，其代表性成果包括综合数据治理平台（如Collibra、Alation等）以及数据血缘关系在大数据生态系统中的应用等。

而在国内，关于数据血缘的研究并不多，目前可以查到的公开文献有2002年戴超凡等系统性介绍的数据起源追踪技术，刘喜平等在2005年总结的数据起源主要方法和应用，高明等对数据世系管理技术的总结[20]等。此外，也有部分高校对相关技术进行了研究和应用，如数据血缘分析系统的设计与实现[21]、元数据血缘关系映射技术[22]、数据血缘追踪技术[23-24]，以及其他关键技术研究[25-26]等。在商业应用方面，数据血缘关系应用随着大数据、数据治理和数据安全的发展也逐渐受到越来越多的关注：①在具体应用方面，许多大型企业和机构开始采用数据治理平台所提供的数据血缘关系追踪和管理功能，以帮助用户更好地理解数据的流向和变化，如数极科技、达观数据等；②在数据质量提升方面，通过追踪数据血缘，企业可以快速定位数据质量问题的根源，从而采取相应措施来解决问题；③在金融行业，数据血缘关系研究被广泛应用于风险控制、反欺诈等领域。通过分析数据血缘，金融机构可以更好地理解数据的流动路径，从而识别潜在的风险[27-28]。

2 应用场景分析与技术路线设计

随着数据血缘关系分析技术的不断发展和应用，图书馆作为知识资源的重要承载者，不仅需要管理海量图书和资料，还要处理各种数字化信息。在这个信息时代，如何高效地管理、追踪和利用这些数据和信息，已成为图书馆数据管理的重要课题。文章在国家重点研发计划“公共文化资源服务效能评估及大数据分析平台构建”项目的背景下，以公共图书馆服务效能评估指标管理为例，从引入数据血缘关系分析的必要性、具体应用场景分析、技术路线设计等角度出发，阐述了数据血缘关系分析在图书馆数据管理和治理领域的应用，为图书馆解决数据管理问题提供了新思路和方法。

2.1 必要性分析

数字化时代下，随着构建全国智慧图书馆体系及评估体系进程的不断推进[29]，全国各级图书馆必将面临海量数据管理和利用的挑战，尤其是在效能评估方面，随着时间的推移和评估重点的变化，评估指标及其对应的源数据也会发生变化，需对其进行相应的修正，包括多层级指标、多源数据彼此之间的对应、引用、变换、计算、变更和修改等维护操作，指标和数据之间关系的变化也会随之变得复杂，且难以进行人工梳理[30]。因此，数据血缘关系作为一种数据管理和分析工具，将其引入图书馆数据管理实践就非常有必要，以公共图书馆服务效能评估指标管理为例，引入数据血缘关系的必要性主要体现在以下几个方面。

提升数据准确性和可信度。数据血缘关系分析可以追踪指标数据的来源和传递路径，帮助评估指标管理人员了解指标数据的准确性和可信度。通过血缘关系分析，可以识别数据的原始来源、数据传递过程中的转换和加工操作，从而确保指标数据的可靠性。

提高指标的分析成效。数据血缘关系分析可以帮助评估指标管理人员更好地理解指标之间的关系和依赖性。通过分析血缘关系，可以确定指标之间的影响路径和传递关系，揭示指标之间的逻辑和因果关系。这有助于管理人员更好地解释指标的含义和背后的数据逻辑，提高指标分析的准确性和可解释性。

有助于问题排查并加强数据质量管理。数据血缘关系分析可以帮助评估指标管理人员快速定位和排查数据质量问题。通过追踪数据的血缘关系，识别数据传递过程中可能出现的错误、数据丢失或数据不一致等问题，有助于及时发现和解决数据质量问题，提高指标数据的准确性和可靠性。

提供数据支持和决策依据。数据血缘关系分析为公共文化资源服务效能评估指标管理提供了更全面的数据支持和决策依据。通过血缘关系分析，评估指标管理人员可以了解指标数据的变化和演化过程，为评估指标的变动提供背景和上下文信息；有助于监控指标的趋势和变化，及时调整管理策略和采取相应的措施。

2.2 需求场景分析

正确理解公共文化资源服务效能评估指标管理中的需求，是数据血缘关系分析得到有效应用的基本前提。在公共图书馆服务效能评估指标体系中，指标与指标之间、指标与数据之间、数据与数据之间都存在着一定的联系，且可组合成不同的需求场景。罗列场景能够帮助我们准确快速地构建实际应用场景，正如前文所述，在确定数据血缘追踪着力点的基础上，文章认为公共文化资源服务效能评估指标的数据血缘关系的主要内容应包括“指标与指标”“指标与数据”“数据与数据”三种。因此在进行实际场景分析时，将上述三种关系作为文章主要的应用场景，利用数据血缘关系分别厘清三者之间的联系，以及跟踪、描述、可视化相互之间的关系，从而构建“指标-指标”“指标-数据”“数据-数据”三个具体的子需求场景。

2.3 追踪内容分析

公共文化资源服务效能评估指标管理是一项系统性的工作，需要在开展数据血缘追踪时进行全程追踪。按照工作流程，整个追踪过程可以分为三个着力点。

“指标-指标”血缘关系追踪，即指标内部追踪，指在评估指标体系内部，针对指标本身的设定和定义、层级划分、合成方法、上下级隶属关系所进行的血缘关系追踪，目的是记录并确认各指标属性，厘清不同指标之间的关联关系，以提高指标的准确性和可信度。

“指标-数据”血缘关系追踪，即数据到指标转换过程追踪，指发生在原始数据转化为有意义的指标的过程中所进行的血缘关系追踪。在基于指标量化考核的条件下，指标数据无论是在来源、格式，还是在量纲、单位上都有所不同，可能会存在比较复杂的数据整合、标准化、计算、权重处理等一系列操作。将数据血缘追踪技术应用于这一过程，记录和理解数据向指标转换的过程，可以有效发现和纠正数据到指标转换过程中可能存在的各种错误，进而提高转换过程的可信度。

“数据-数据”血缘关系追踪，即数据内部追踪，指发生在源数据采集、清洗、整合和标准化过程中所进行的血缘关系追踪。数据血缘追踪的内容主要包括数据来源、数据传输、数据转换、数据清洗和处理规则、数据变更历史等，要实现对其过程的全面了解和掌握，可以帮助解决数据质量管理、数据合规性、故障排查等各种问题。

2.4 总体技术方案

明确数据血缘管理在指标管理中的具体需求和待追踪的内容后，文章提出了总体设计思路和技术方案，具体如图1所示。按照流程划分，数据血缘关系对公共文化资源服务效能评估指标管理的构建工作主要分为以下三个步骤。

图1 数据血缘关系分析技术路线图

指标整理与数据采集。对服务效能评估指标及相应数据进行收集和整理，其中公共文化资源服务效能评估指标是一套专注于我国公共文化资源服务效能领域的评估指标，是国家图书馆于2019年承担的国家重点研发计划“公共文化资源服务效能评估及大数据智能分析平台构建研究”的研究成果之一。该评估指标是一套具有三级架构体系的指标体系，各级指标以标准指数的形式表示，包括资源、服务、质量、影响力、效率、公平六大维度，主要针对全国各级公共图书馆、文化馆、文化站，从绩效、成效和共生性三个方面对公共文化资源服务效能进行多层级复合评估。在源数据方面，指标源数据来自文化和旅游部2018—2022年全国各级公共图书馆、文化馆、文化站服务效能相关的统计数据，以及应用示范单位国家图书馆、江苏省文化馆和成都图书馆的日常业务数据。

细化子需求场景并确定具体任务。在需求场景分析的基础上，细化各子需求的具体任务，包括：①“指标-指标”血缘关系需求场景，指在评估指标体系内部追踪、梳理、表达不同指标之间的血缘关系，包括追踪不同层级指标之间的包含与被包含关系、上下级指标之间的分解与合成方法、同层级指标之间的关系等；②“指标-数据”血缘关系需求场景，指的是指标与数据之间的关系，包括指标与数据的对应、合成和变换关系，并记录数据合成指标的具体技术路径；③“数据-数据”血缘关系需求场景，指不同数据之间的关系，包括追踪不同层级数据之间的组合关系、转换关系、隶属关系等以及具体的转换路径。

研究并选择数据血缘关系追踪与表达的关键技术。针对评估指标数据血缘关系追踪、结构化表达和可视化展示等重点问题，从构建数据血缘关系模型、数据血缘关系结构化表达和存储、数据血缘关系可视化三个方面出发，研究并实现适用于公共文化资源服务效能评估指标管理与维护的关键技术和方法。

3 核心功能探析

在明确了公共文化资源服务效能评估指标管理数据血缘分析的总体设计与实现思路后，本节将重点关注具体实现的关键技术，并就其目标和实现任务进行阐述。

3.1 构建数据血缘关系模型

在子需求场景分析及具体任务细化的基础上，文章构建的数据血缘关系模型主要有三部分，分别为“指标-指标”血缘关系、“指标-数据”血缘关系、“数据-数据”血缘关系，如图2所示。

图2 数据血缘关系模型构建示例图

模型基本术语约定。为了对模型进行准确和标准的表述，文章对模型术语进行了基本约定：①根据数据的传输和指标的合成方向规定上下游方向，其中源数据方向为上游，指标方向为下游，下游数据或指标由上游数据或指标衍生或派生；②不同层数据或指标之间的关系为上下游关系，同层数据或指标之间为平级关系；③当处于平级关系的两个数据或指标共同决定一个下游数据或指标时，这两个处于平级关系的数据或指标之间形成“并行关系”。

“指标-指标”血缘关系。主要目的是在评估指标内部追踪、梳理、表达不同指标之间的血缘关系，包括两部分的任务：①追踪不同层级指标之间的分解与合成路径。由于上下级数据或指标之间存在衍生或派生关系，可以利用数据血缘关系追踪和记录不同层级指标的隶属关系，如图2中“上游指标”所示，以公平维度指数为例，该指数可以由指标指数10和指标指数11合并而成，故可以将公平维度指数定义为指标指数10和指标指数11的“下游指标”，指标指数10和指标指数11则为公平维度指数的“上游指标”。②记录同层级指标之间的关系。如图2中“并行指标”所示，以资源维度指数为例，资源维度指数的“上游指标”是指标指数1和指标指数2，二者同在一个层级且共同决定资源维度指数，因此在数据血缘关系追踪时可将二者定义为“并行指标”。

“指标-数据”血缘关系。主要目的是追踪、表达评估指标集合与标准化数据之间的血缘关系。在评估过程中，由于数据量纲存在差异，其评估指标一般会采用标准化指数[31]的形式，并按照浮动权重修正基础权重的方式合成多个不同的源数据[32]。因此，指标与数据之间会存在比较复杂的关系，需要明确血缘关系追踪的主要任务，包括：①通过数据标识在数据元素中添加标记或标识符，以标记其来源和关联关系；②建立和管理数据元数据，使用元数据描述数据的血缘关系和依赖关系，包括指标实体、数据实体、属性、关系等要素。

“数据-数据”血缘关系。主要目的是追踪源数据与标准数据之间的组合、隶属、转换关系，与“指标-指标”血缘关系模型相同，“数据-数据”血缘关系模型也同样存在“上下游数据”和“并行数据”，与上下游指标原理相同，故这里不再赘述。

3.2 数据血缘关系追踪

对评估指标的数据血缘追踪，需要在指标制定和数据采集的过程中，利用元数据管理、数据流分析和标识等技术，追踪和记录指标合成和组合关系，指标与数据之间的联系，数据的来源、变换和使用情况等，以了解指标与指标之间、指标与数据之间、数据与数据之间的血缘关系。

确定指标的来源。主要确定该指标的原始数据或计算方法。追踪数据的流动路径和数据转换过程可以确定指标的来源，即该指标是通过哪些数据对象计算得出以及采用了何种计算与处理方法。

跟踪指标的传递路径。主要记录指标在数据分析过程中从一个数据对象传递到另一个数据对象的路径。跟踪指标的传递路径可以了解指标在数据处理过程中的流动情况以及数据对象之间的依赖关系。

跟踪源数据的传递路径。追踪和记录源数据的流动路径，以确定数据从原始来源到最终使用的路径，即原始数据与标准化数据之间的转换路径。

3.3 特征识别点建立与表达

为了能从数据血缘追踪中识别出关键信息，全面记录数据之间的血缘关系，文章结合公共文化资源服务效能评估指标的具体情况，利用特征工程的思想[33]定义了不同的关键信息，作为数据血缘追踪特征识别点，并利用这些特征识别点记录不同节点之间的血缘关系。

特征识别点建立。如表1所示，根据本次血缘分析的需求和已收集数据的情况，文章将节点类型、节点名称、节点等级、父节点和子节点等关键信息作为特征识别点，并以特征识别点为基点，开展关键信息匹配和抽取工作，同时针对不同的数据结构分别采取相应的处理措施：①对于结构化数据，采用字段检索的方式，从数据库中检索相应的字段信息；②对于非结构化的文本信息，采用文本处理技术中的正则表达式方法，搜索、匹配符合特征识别点的文本信息。

表1 数据血缘关系特征识别点及其说明

特征识别点表达。在基于特征识别点的数据血缘关系表达上，目前已经有包括数据血缘图、表格形式、元数据模型、树形结构等在内的多种形式，但为了便于组织和存储，能够以接口的形式提供给下游任务使用，文章采用了基于JSON格式实现标准化数据血缘关系表达方式的方法。JSON格式是一种轻量级的数据交换格式，适用于数据的存储和传输，戚越曾在其研究中提出基于JSON格式描述信息的思想，并阐明了该种数据格式的优势和可复用的框架产出[34]。如图3所示，文章在进行数据血缘关系的结构化表达时，也采用了同样的方法，在建立数据血缘关系特征识别点的基础上，将追踪结果转化为基于JSON格式的标准化数据。

图3 数据血缘关系结构化表达方法实例

3.4 可视化展示

可视化展示是将各种实体对象之间的依赖关系以图形化的形式呈现，以帮助用户更好地理解和分析各种实体之间的关系[35]。文章采用可视化展示技术，利用数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）以指标、数据、表为节点，以依赖关系为边，绘制了相应的有向网络图，呈现指标与指标、指标与数据、数据与数据之间的依赖关系，如图4所示。该图展现的是指标“线上各类活动指数”一脉的血缘关系图谱，其中红色节点为指标实体对象，绿色节点为数据实体对象，蓝色节点为表实体对象，边及红色标签内容为相关联节点之间的上下游顺序和关联关系，其中节点代号对应的表名具体见表2。

表2 “线上各类活动指数”一脉各节点PageRank值

图4 “线上各类活动指数”一脉血缘关系图谱

此外，为了保证生成的有向图节点不重叠且美观，在绘制有向图的过程中，笔者采用了Fruchterman-Reingold布局算法对节点进行重新布局，保持节点之间的相对距离，使得图形具有较好的可读性。

4 原型系统验证与解析

在构建公共文化服务效能评估指标血缘关系库的基础上，利用数据血缘关系建立评估指标字典是确保评估体系准确性和可靠性的关键步骤，在分析指标之间的依赖关系、确定指标的数据来源、指导指标的计算和更新、分析指标的重要性和影响力方面具有重要作用。文章以公共文化资源服务效能评估指标中的实际指标和数据为例，具体阐述相关方法和数据血缘关系所发挥的作用。

分析指标之间的依赖关系。数据血缘关系能够揭示指标与指标、指标与数据、数据与数据之间的依赖关系，即哪些指标（或数据）是其他指标（或数据）的前置条件或上级指标（或数据）。通过了解上下游之间的相互关联，可以确保指标（或数据）在评估体系中的合理性和一致性。例如指标“线上各类活动总次数”是由上游指标“线上各类活动指数”转换而来，因此可记为：“线上各类活动指数线上各类活动总数”。

确定指标的数据来源。除了记录指标（或数据）之间的依赖关系外，数据血缘关系还可以帮助识别各个指标所需数据的原始来源，即该指标是由哪些数据构成的，其不仅有助于相关主体及时获得数据，确保数据的准确性和实时性，还能使之更好地理解指标的意义和适用范围。如指标“线上展览次数”，通过血缘关系追踪可以确认其原始数据有四处来源，分别为文旅部年鉴、国家图书馆统计年鉴、成都市图书馆统计年鉴、江苏省文化馆提交的数据，但考虑到效能评估的适用范围，故选择文旅部年鉴作为源数据。

指导指标的计算和更新。通过了解指标的计算方法和依赖关系，可以确定每个指标的计算步骤和公式，并确保计算的准确性和可重复性。如指标“线上各类活动指数”是由上游指标“线上培训指数”“线上讲座指数”“线上展览指数”三个指标利用综合指数合成的方法计算合成，因此可记为：“线上培训指数+线上讲座指数+线上展览指数线上各类活动指数”。

分析指标的重要性和影响力。通过了解指标之间的相互影响和依赖关系，可以识别哪些指标可对评估结果产生较大的影响，从而优先保障这些指标的数据质量和准确性。文章在绘制评估指标血缘关系图谱的基础上，通过计算PageRank值来测度节点的影响力，PageRank值越大说明节点影响力越大[36-37]。以图4中各节点为例，笔者计算了各节点的PageRank值（详见表2），其中PageRank最大值为0.1243，对应的节点为“线上各类活动指数”。

5 结语

文章从场景分析、技术路线设计、关键技术探析等多个方面进行了阐述和分析，并尝试利用指标字典应用实例来说明数据血缘关系在指标管理和数据治理中的作用。与公共文化机构传统的指标管理不同，基于数据血缘关系的指标管理具有多方面的优势。

保障数据准确性。能够追踪和记录数据的源头、传输路径和转换过程，确保数据的准确性和可信度。通过清晰地展示数据的来源和变换过程，可以减少数据错误和偏差，提高评估指标的精确性。在公共文化资源服务效能评估中，数据的准确性对于准确评估文化资源的利用情况和效能至关重要。记录和追踪数据血缘关系，可以及时发现数据的异常和错误，并采取相应措施，保障数据的可靠性。

建立指标关联关系。建立指标之间的关联链，能够清晰地展示指标之间的上下游关系。公共文化资源服务效能评估会涉及多个指标的综合评估，指标之间的关联关系对于全面把握文化资源效能至关重要。分析数据血缘关系，可以更全面地了解指标之间的相互影响和依赖关系，有助于评估者深入理解指标的本质含义，并更准确地评估文化资源的效能。

增强数据追溯与可追踪性。能够追溯数据的历史流程和传播路径，实现数据的全程追踪。公共文化资源服务效能评估需要对数据的来源和传递进行追溯，以确保数据的可信度和真实性。记录数据血缘关系可以快速定位数据的来源和变动情况，实现数据的全面追溯。在数据出现问题时，也可以及时追溯数据的源头，找到问题的根本原因，有针对性地进行纠正和改进。

有助于数据治理和管理。数据血缘关系有助于实现对数据的全面掌控，进而进行数据治理和管理。公共文化资源服务效能评估指标管理会涉及大量数据的整合和分析。分析数据血缘关系可以全面了解数据的更新、变动和流转情况，实现数据的规范化管理。数据血缘关系的建立和维护，有助于对数据进行有效的管理和监控，确保数据的规范化和合规性。

综上所述，虽然数据血缘关系在公共文化资源服务效能评估指标管理中具有明显的优势，但其在实际应用中也面临着一些挑战和不足，需要进一步完善和优化，例如数据血缘关系的建立和维护需要一定的资本和技术支持，同时，数据血缘关系分析的复杂性也存在一定的挑战。因此，在使用数据血缘关系进行指标管理时，需要充分考虑这些因素，综合利用其优势并克服其不足，以确保指标管理的准确性和有效性。