> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.reelevant.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
# Datagraph Explorer
> Visualisez le modèle du Datagraph et mesurez la qualité réelle de ses jointures
## Vue d'ensemble
La page **Explorer** — *Explore your data model and the relations between datasources* — valide le modèle du Datagraph et mesure le recoupement réel de chaque relation. Ouvrez **DataHub → Datagraph → Explorer**.
## Avant de commencer
Un Datagraph Schema doit exister. Sans lui, l'Explorer affiche *No schema found* et propose **Go to schema**. Voir [Datagraph Schema](/fr/advanced-guide/datahub/datagraph/schema).
## Onglets
| Onglet | Contenu |
| --------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Diagram** | Un diagramme entité-relation du modèle. Faites glisser pour vous déplacer, utilisez la molette avec la touche de modification pour zoomer, ou les boutons **Zoom in**, **Zoom out** et **Reset**. |
| **Relations** | Une ligne par paire de colonnes en relation, avec ses côtés **From** et **To** et son pourcentage **Join match**. |
| **Datasources** | Les Datasources utilisées dans le modèle, avec leur nombre de champs, leur nombre de relations et le marqueur de clé primaire (**PK**). |
## Résumé de validation
L'Explorer valide le modèle à chaque chargement et signale trois types de constat.
| Constat | Signification |
| ----------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| **Structural issues** | La définition elle-même est invalide — par exemple une table référencée inconnue ou une colonne en doublon. |
| **Low join match** | La relation est structurellement valide, mais les valeurs des deux côtés se recoupent à peine. |
| **Invalid relation analysis** | Le recoupement n'a pas pu être calculé, généralement parce qu'une Datasource est introuvable ou n'a pas de version Live. |
Corrigez d'abord les problèmes structurels : l'analyse des relations ne s'exécute que lorsque la définition est structurellement valide.
## Join match
Pour chaque paire de colonnes en relation, le Datagraph compte les valeurs distinctes des deux côtés et les compare.
| Métrique | Définition |
| ---------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Matching distinct values** | La plus petite des deux quantités de valeurs distinctes. |
| **Match percentage** | Les valeurs distinctes correspondantes divisées par la plus grande quantité, en pourcentage. |
| **Distinct values (from)** | Valeurs distinctes dans la colonne source. |
| **Distinct values (to)** | Valeurs distinctes dans la colonne référencée. |
Les relations sont ensuite regroupées, et l'onglet **Relations** peut être filtré en conséquence.
| Filtre | Sélection |
| ----------- | ----------------------------------------------- |
| **All** | Toutes les relations. |
| **Good** | Match percentage supérieur ou égal à 50 %. |
| **Weak** | Match percentage inférieur à 50 %. |
| **Invalid** | Relations dont l'analyse a retourné une erreur. |
Un match percentage à `—` signifie que l'analyse n'a pas pu s'exécuter. Vérifiez que les deux Datasources ont une version Live, puis rechargez l'Explorer.
## Inspecter une jointure
Cliquez sur **Inspect join match** sur une relation pour ouvrir la fenêtre **Join match analysis** — *How well the join keys overlap between the two datasources*. Elle indique le statut (**Good**, **Weak**, **Invalid** ou **Unavailable**), la **Table**, la **Column** et le **Datasource ID** des côtés **From** et **To**, ainsi que les métriques ci-dessus.
### Lire un résultat faible
Une table d'achats jointe à un catalogue produits sur la référence produit retourne 12 000 références distinctes côté achats et 400 000 côté catalogue. Le match percentage est de 3 %.
C'est attendu : seule une petite part du catalogue a déjà été achetée. Un résultat faible est un signal à interpréter, pas toujours un défaut. Investiguez lorsque vous attendez un recoupement élevé, par exemple un identifiant client partagé entre une Datasource CRM et une Datasource d'événements site.
| Symptôme | Cause probable |
| --------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Match percentage proche de 0 % | Les deux colonnes contiennent des formats d'identifiants différents, par exemple un ID brut face à un ID préfixé. |
| Match percentage très en dessous de l'attendu | Un côté est obsolète, partiellement importé, ou filtré à la source. |
| L'analyse retourne une erreur | La Datasource n'a pas de version Live, ou elle a été supprimée après l'écriture du modèle. |
## Et ensuite ?
Corrigez les relations signalées par le résumé de validation.
Interrogez le modèle validé.
Vérifiez si l'import d'une Datasource est obsolète.
Partagez la visite de l'interface avec les équipes campagne.