¿Qué hay de nuevo en Qlik Sense?

Un análisis a fondo de la nueva versión Qlik Sense Septiembre 2017

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En este artículo queremos ofreceros las novedades más relevantes de la segunda actualización Qlik Sense 2017 en su compromiso anual de mejoras. Vamos a destacar aquellas que nos parecen más interesantes y necesarias en esta evolución continua de nuestro producto estrella.

Para ello hemos creado diferentes apartados que esperamos os ayuden a descubrir cómo sacarles el mayor partido a las nuevas incorporaciones Qlik Sense.

Crea, descubre, colabora

Operaciones secuenciales en el gestor de datos

Las mejoras al gestor de datos le permiten realizar transformaciones secuenciales en sus tablas y campos. En esta nueva versión podemos generar asociaciones desde campos compuestos, campos calculados, concatenación de tablas y además permite la desvinculación de datos en el propio modelo.

Administrar datos en la aplicación con el gestor de datos.

El gestor de datos permite agregar y administrar los datos de sus propias fuentes de datos, o de Qlik DataMarket, para incorporarlo en su app, vamos a descubrir las mejoras incorporadas en la vista Asociaciones en el gestor de datos:

Asociaciones

Nos permite crear y editar asociaciones entre tablas.

Como novedades en esta versión, tenemos diferentes posibilidades:

Concatenar tablas

Hace posible que podamos soltar sobre el modelo de datos una nueva tabla y podamos concatenar esta nueva tabla a nuestro modelo existente.

Si ambas tablas tienen la misma estructura de campos, realizará la concatenación de forma natural, sin preguntarnos. Si este no es el caso deseado siempre podemos separar las tablas.

En el caso que deseemos concatenar dos tablas con campos en común pero que no compartan nombres, podremos generar esa asociación nosotros mismos.

Tan solo debemos seleccionar ambas tablas de nuestro modelo y establecer los campos que tienen correspondencia. Una vez finalizado pulsamos sobre el botón "Aplicar", y nuestras tablas quedarán concatenadas.

Vemos en la imagen de la derecha como tenemos una nueva tabla resultante Ventas 2017 con el símbolo de concatenación.

Separar tablas

Del mismo modo que nos permite hacer concatenaciones, ¡cómo no, podremos deshacer estas de un modo muy sencillo!.

Seleccionamos en nuestro modelo la tabla que deseamos dividir y pulsamos sobre "Dividir tabla". Esta quedará dividida de forma automática en las dos tablas originales.

Además, y como algo muy necesario, ahora podemos sincronizar y enlazar tablas que se han cargado por el Editor de carga de datos desde el gestor de datos. Tan solo tenemos que tener la precaución de cargar estas tablas en una sección previa a la generada de forma automática por el gestor de datos.

Para demostrarlo, vamos a incluir en nuestro modelo una nueva tabla desde el editor de carga de datos.

Como podemos observar en la imagen, estamos cargando una tabla en una sección justo antes de la generada por el gestor de datos.

Hacemos una recarga desde el editor de carga de datos y nos vamos a visualizar lo que ocurre en el gestor.

Vista desde el gestor de datos. Aparece nuestra nueva tabla incorporada desde el editor, pulsamos sobre Sincronizar las tablas del script, una vez finalizada la sincronización, podremos crear nuestra asociación desde el gestor de datos.

Podemos por tanto decir que tenemos mejoras de navegación y usabilidad con el gestor de datos, así como la posibilidad de interactuar distintos tipos de usuarios, podremos compartir trabajo los usuarios desarrolladores con los usuarios analistas, de un modo muy sencillo e intuitivo.

 

Nuevas visualizaciones

Diagrama de cascadas

El diagrama de cascada es adecuado para mostrar cómo un valor inicial se ve afectado por valores intermedios positivos y negativos. Los valores iniciales y finales están representados por barras enteras, y los valores intermedios por barras flotantes. También puede mostrar subtotales en el gráfico.

En este ejemplo vemos cómo afecta al beneficio los costes de las facturas de venta, por una lado tenemos el importe facturado para el año actual que asciende a 25,82M, por otra parte tenemos el coste que ha supuesto esta venta -3.76M, lo que supone un beneficio Neto de 22,06M.

Diagrama de Caja

El diagrama de cajas organiza grandes cantidades de datos y visualiza valores atípicos, se trata de un resumen de la distribución de datos. No es relevante para el análisis detallado de los datos.

Es adecuado para comparar el rango y la distribución para grupos de datos numéricos, ilustrados por una caja con bigotes y una línea central en el centro. Los bigotes representan valores de referencia altos y bajos para excluir valores atípicos. Puede definir los puntos de inicio y fin del recuadro y los intervalos de bigotes con algunos ajustes preestablecidos diferentes, o definir su propia configuración mediante expresiones.

En este ejemplo analizamos los importes de venta media por comercial, para ello utilizamos el cálculo del percentil, analizando todos los días de venta para cada año. En la gráfica podemos observar como el año 2010 Obtenemos una media diaria de 432,22, existiendo unos valores mínimo de 53,80 y máximo de1.651,20.

A simple vista también podemos observar como en el 2009 existe una desviación del valor máximo importante, cerca de los 8.000, en cambio la media aparece con un valor menor que en el 2010, esto indica que se efectuó alguna venta puntual muy por encima de lo habitual. Si pulsamos sobre la caja del año 2009 podremos observar como el dato medio y mínimo apenas se diferencian de los valores para el 2010.

Histograma

El histograma organiza grandes cantidades de datos y produce una visualización rápida, utilizando una sola dimensión. No es relevante para el análisis detallado de los datos.

El histograma es adecuado para visualizar la distribución de datos numéricos a lo largo de un intervalo continuo o un cierto período de tiempo. Los datos se dividen en contenedores, y cada barra en un histograma representa la frecuencia tabulada en cada contenedor.

En este ejemplo mostramos como la media de venta diaria por vendedor, que va desde 310 a 620, es la que con más frecuencia se da, corroborando los resultados de la gráfica anterior, en la que encontrábamos que la mediana para el año 2009 se sitúa 310 y para el 2010 en 432.

Mejoras de facilidad de uso para aplicaciones bajo demanda

Aplicaciones bajo demanda

Las aplicaciones bajo demanda le permiten cargar y analizar fuentes de big data en Qlik Sense. Tratar de analizar una gran cantidad de datos al mismo tiempo es altamente ineficiente. Las aplicaciones on-demand de Qlik Sense ofrecen a los usuarios vistas agregadas de grandes almacenes de datos y les permiten identificar y cargar subconjuntos relevantes de los datos para un análisis detallado. Las aplicaciones bajo demanda están compuestas de varios componentes, y algunos de esos componentes están diseñados por usuarios con habilidades avanzadas de scripting. La mayoría de los usuarios que usan aplicaciones bajo demanda para explorar grandes conjuntos de datos acceden a ellos a través de aplicaciones publicadas. Para Generar una Aplicación bajo demanda se necesitan dos pasos:

  • Una aplicación de selección de datos bajo demanda, Esta aplicación Carga un Subconjunto de datos de forma agregada, estos datos se vincularán posteriormente a la Aplicación de Plantilla de datos Bajo Demanda.
  • Una aplicación de plantilla de datos bajo demanda, En una secuencia donde se publica una aplicación bajo demanda generada. Estas dos app deben tener campos comunes que permitan crear vínculos entre ellas.

Vamos a realizar un ejemplo para comprender el funcionamiento.

  • Partimos de una aplicación de selección en la que hemos agrupado los datos del siguiente modo. Tanto el coste como la venta, esta agrupado por Empresa, Centro, Comercial, Cliente, Articulo y Trimestre de cada año.

Observamos que sin selecciones realizadas, tenemos un Número de líneas de 156,1K y un margen Bruto de 87,81%. Si ahora seleccionamos la empresa1 y el periodo completo de 2009 obtenemos los siguientes indicadores.

  • Ahora Creamos una plantilla bajo demanda basada en los datos de nuestra aplicación de selección en la que hemos agrupado los datos. Esta Plantilla Tiene una vinculación interna con el campo Empresa de nuestra app de selección.

  • Por ultimo vamos a vincular nuestra plantilla a una app de detalle de usuarios, con esto vamos a conseguir acceder a datos generales agrupados que nos pueden ofrecer un punto de vista más, sin necesidad de mover grandes volúmenes de datos.

 

Vista de márgenes, a medida que vamos haciendo selecciones, el círculo de nuestro vínculo subirá su color hasta que quede totalmente verde y podamos hacer una app.

  • Si pulsamos sobre el vínculo podremos realizar distintas operaciones. En este punto nos indica las limitaciones y el grado de cumplimiento, en este caso estamos por debajo de las líneas de límite y podemos publicar una app. Pulsamos sobre nueva app y crearemos un vínculo con los datos seleccionados a la plantilla original. De este modo tendremos acceso a agrupaciones de datos que nos permiten ampliar información desde otra App publicada. En este caso el dato del trimestre muestra un resultado aún mejor, un 100% de margen.

  • Tenemos información sobre las restricciones para poder generar la app, en este caso el número de filas es el correcto, no tenemos otra restricción, dado que la empresa no tienen limitaciones.
  • Pulsamos sobre "Generar Nueva App".
  • Nos ofrece una versión nueva de la App publicada en el stream "curso".
  • Además podemos aplicar selecciones y navegar desde aquí a la nueva aplicación, pulsando sobre . Este paso nos llevará directamente a la app publicada.
  • Las aplicaciones publicadas bajo demanda tienen un subconjunto de datos preseleccionado de una fuente de datos muy grande. Puede explorar esos datos a través de los objetos de visualización en la aplicación bajo demanda. De esa forma, estas aplicaciones son como aplicaciones creadas con datos de cualquier otra fuente. No puede cambiarlos después de que se hayan publicado, aunque al igual que otras aplicaciones publicadas, puede agregar hojas e historias privadas si tiene los derechos de acceso correctos.

Desplegar, Administrar

Qlik Sentido Mobile App

La aplicación móvil Qlik Sense le permite conectarse de forma segura a su implementación de Qlik Sense Enterprise desde su dispositivo móvil compatible. La aplicación móvil Qlik Sense se puede implementar y administrar utilizando el software Enterprise Mobile Management (EMM) oPrograma de desarrollador de Apple Enterprise herramientas. Puedes ampliar enta información sobre implementación de la aplicación Qlik Sense Mobile.

Puede descargar la nueva aplicación Qlik Sense Mobile a suiOSdispositivo, y luego conectarse a un servidor Qlik Sense Enterprise. Puede descargar aplicaciones de Qlik Sense y luego ver esas aplicaciones cuando no esté conectado a un servidor. También puedes ampliar información sobre la aplicación móvil Qlik Sense en la página de Qlik

Registro centralizado

Con la introducción de la persistencia compartida, todos los nodos ahora tienen acceso directo a una base de datos común y sistema de archivos. Qlik Logging Service centraliza el registro recopilando todos los mensajes e insertándolos en una base de datos PostgreSQL. Esta función es opcional pero está habilitada de manera predeterminada. Puedes ampliar información sobre registro centralizado

Autor

Imagen de Mayte Fenoll

Consultora Business Analytics