Содержание
Разнообразие и дизайн встроенных визуализаций в Qlik BI
Форматирование и кастомизация дашборда
Компания Qlik предлагает методологию D.A.R. (Dashboard, Analysis, Reporting) для создания аналитических приложений. По этой методологии процесс разработки начинается с создания дашборда – визуальной интерпретации основных показателей бизнеса. Затем следует аналитика, которая позволяет более глубоко исследовать данные, а в завершении – детальная отчетность.Дашборд представляет собой концентрированную информацию, необходимую для понимания общей картины бизнеса, и является наименее интерактивной частью аналитического приложения. Его основная задача – лаконично отобразить ключевые показатели производительности (KPI), что делает его своего рода оглавлением, откуда пользователи могут понять, что происходит с бизнесом.
Дашборды могут быть сгруппированы в листы (Sheets), где каждый лист представляет определенную идею или цель. Например, можно создать лист для обзора ключевых показателей, продаж и маржи компании по регионам и продуктам. Это позволяет структурировать информацию, чтобы она не отображалась в одном списке. Каждая из данных целей будет отображаться на отдельном листе.
В режиме анализа пользователи имеют возможность делать выборки данных для отображения в визуализациях, что позволяет более детально исследовать информацию и выявлять важные тренды и паттерны.
Загрузка и трансформация данных, интеграция в Qlik BI
Qlik Sense предоставляет мощные возможности для импорта данных из различных популярных источников, и список поддерживаемых систем постоянно расширяется.Особенностью системы является собственный формат хранения данных - QVD (QlikView Data), который обладает выдающейся производительностью (в 10-100 раз быстрее). Этот формат позволяет значительно ускорить процесс загрузки данных в Qlik Sense и экономить ресурсы базы данных. В сравнении с другими форматами загрузка миллионов строк данных может занимать всего несколько секунд. QVD файлы представляют собой своего рода дамп базы данных и используются для обмена информацией между различными приложениями Qlik.
Для построения серьезных коммерческих проектов в Qlik Sense часто используется метод инкрементальной загрузки данных. Это позволяет загружать только новые или измененные данные, ускоряя процесс обновления информации. Каждая таблица обрабатывается отдельным скриптом. Исходные сырые данные преобразуются в справочники и QVD файлы, которые затем будут использоваться в моделях анализа данных. В ходе этого процесса применяется очистка данных, удаляются ненужные атрибуты, производится агрегация и консолидация данных. Таким образом, создаются оптимизированные таблицы в формате QVD, которые могут быть использованы в разных приложениях и ETL-процессах.
Группировка данных также применяется для уменьшения размера таблиц и обеспечения эффективности обработки информации. В результате этого процесса создаются специфические таблицы в формате QVD, соответствующие конкретным моделям и аналитическим задачам.На завершающем этапе ETL-процесса записи загружаются в приложение и создается модель данных. Есть различные схемы моделей данных, целевая схема – звезда: таблица фактов, справочники, вспомогательные таблицы.
Создание продвинутых расчетных мер и формул
В 2021 году в Qlik Sense был внедрен функционал подстановки меток мастер-мер в выражения, что значительно улучшило процесс разработки аналитических приложений. Теперь можно сохранить формулу выручки с названием «Выручка» и затем использовать это название в других выражениях, избегая повторения формулы целиком. Мастер-меры содержат не только формулу, но и дополнительные настройки, такие как формат числа, цвета и метки. Это позволяет использовать уникальные подписи меры на каждой диаграмме.Хотя мастер-меры упрощают процесс разработки, они не поддерживают динамические параметры, которые могут быть заданы пользователем при вызове меры. В таких случаях, переменные все еще остаются полезным инструментом.
Другим важным функционалом, внедренным в Qlik Sense, является расширенная аналитика, которая позволяет выполнять операции и вычисления над данными с использованием сторонних механизмов, таких как R, Python, MATLAB, Spark и других. Это достигается путем подключения QlikView к внешним аналитическим системам через специальные коннекторы.
Qlik предоставляет репозитории серверного расширения с открытым исходным кодом, включая протокол SSE и подключаемый модуль R. Таким образом, можно использовать функции регрессии, кластеризации и прогнозной аналитики, подключаясь к сторонним приложениям через API-интерфейс.
Все эти возможности делают Qlik Sense более мощным инструментом для анализа данных и создания гибких и интерактивных аналитических приложений.
Интерактивные элементы, создание «второго слоя» данных
Платформа Qlik обеспечивает динамическую визуализацию данных, основываясь на уникальном механизме хранения данных в оперативной памяти, который использует ассоциативные связи между логическими таблицами. Этот механизм позволяет быстро и эффективно перестраивать связи при изменении данных в источнике, обеспечивая высокое качество визуализации.Технология Drill-Down позволяет переключаться от обобщенных данных к детальным, позволяя более глубоко исследовать информацию. В Qlik можно создавать тултипы, которые предоставляют дополнительную информацию при наведении курсора на определенные элементы визуализации.
Условное форматирование дает возможность раскрашивать таблицы и диаграммы в зависимости от выбранных параметров, включая мульти-вариантные с несколькими цветами в одном столбце. Это делает визуализации более наглядными и понятными.
Для удобства аналитики доступны различные виды фильтров, которые позволяют настраивать параметры, такие как значения, условия и результаты поиска.
В Qlik также предоставляется функционал кнопок, которые можно добавлять для быстрого создания выборок, навигации в приложении и перезагрузки данных. Кнопки могут содержать одно или несколько действий, и их порядок может быть легко изменен путем перетаскивания.
Предусмотрены инструменты визуализации данных для преобразования RAW данных в значимую информацию.
Сложность обучения BI-специалистов и возможности Self Service
Действительно, аналитика данных, широкий спектр визуализаций и интерактивность делают Qlik Sense удобным и легким инструментом для освоения и самостоятельного использования.В Qlik Sense реализована возможность самообслуживания, что позволяет пользователям создавать интерактивные отчеты и приложения без необходимости обращения к специалистам. Пакет Vizlib Self-service предоставляет расширенные функциональные возможности для создания отчетов в Qlik Sense через интерактивные приложения, делая процесс более гибким и простым.
Отчеты в Qlik BI
Для создания и автоматического распространения отчетов в различных форматах (Excel, Word, PDF, PowerPoint, HTML) из BI-систем QlikView и Qlik Sense, используется программный продукт NPrinting. Отчеты создаются простым перетаскиванием элементов мышью, а пользователи могут настроить регулярную рассылку отчетов по электронной почте с вложениями или встроенными в тело письма. Различные типы отчетов отправляются согласно правам доступа и должностям, а данные могут быть настроены и отфильтрованы по мере необходимости.Благодаря этим возможностям, пользователи Qlik могут быстро и легко создавать настраиваемые многостраничные отчеты в форматах PDF или PowerPoint, предоставляя получателям возможность редактирования отчетов в последнем случае.
