数据地图平台是字节跳动内部的大数据检索平台，每天近万的字节员工在此查找所需数据。数据地图通过提供便捷的找数，理解数服务，大大节省了内部数据的沟通和建设成本。
字节的数据可分为端数据和业务数据，这些记录往往需要通过加工处理才能产生业务价值。数据加工处理的流程一般是读取原始数据，进行数据清洗，再经过多种计算和存储，最终汇入指标、报表和数据服务系统。数据血缘描述了数据的来源和去向，以及数据在多个处理过程中的转换，是组织内使数据发挥价值的重要基础能力。
数据地图平台在 2021 年接入了全链路核心元数据，包括但不限于：Hive、Clickhouse、Kafka、BI 报表、BI 数据集、画像、埋点、MySQL、Abase。这些数据全部要通过数据血缘连接起来，进而可以进行影响分析、内部审计、SLA 保障、归因分析、理解和查找数据、自动化推荐等操作。
随着内部数据不断膨胀，简单的数据血缘图谱已经无法满足万级表血缘的关系展示。一些突出的问题包括看不清单个表的直接上下游，看不清数据链路，整体情况等等。因此需要重构一种更清晰、灵活、便利的方式。下图简单展示了优化后的使用效果。
在新版血缘图谱中，我们可以直接清晰的看到每个表的多层上下游依赖关系，甚至可以直接看到一些特殊场景下用户关注的表属性，通过点击节点高亮查看数据链路，更可以看清每层的统计信息。在下文中我们将详细拆解优化的全过程。
要做出一个能满足用户需求的图产品，首先是要清楚用户想从图中获取什么信息，从而有针对性的将这些信息展示出来。从血缘图谱的背景本身可以推断出用户希望在图谱中查看表之间的关系，查看关系链路，而更多的使用场景待发掘。因此我们对内部重度用户进行了访谈，整理得出了以下不同用户角色使用数据血缘图谱的用户场景。
结合访谈结果和用户的日常反馈，数据血缘图谱的场景按目前用户的使用频率从大到小排序依次为：
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