Naucz się biegać, czyli najlepsze praktyki użytkowników aplikacji Qlik

Z artykułu dowiesz się:

1. Jak zaprojektować model danych, aby zwiększyć wydajność i skalowalność aplikacji w Qlik.
2. Które techniki ładowania danych pozwolą przyspieszyć przetwarzanie i usprawnić analizę.
3. Jakie najlepsze praktyki w zakresie wizualizacji i bezpieczeństwa zastosować, aby stworzyć intuicyjne i bezpieczne środowisko pracy.

Od pierwszych kroków do pełnej biegłości – poznaj narzędzie Qlik

Proces doskonalenia i adaptacji można porównać do rozwoju dziecka – najpierw opanowuje podstawowe umiejętności, jak raczkowanie czy chodzenie, stopniowo zwiększając swoją samodzielność. Każdy krok stanowi przełom w przejściu do kolejnego etapu – od pierwszych prób, przez doskonalenie ruchów, aż po pełną biegłość. Kluczowym elementem tego procesu jest uczenie się na podstawie doświadczeń oraz wykorzystywanie sprawdzonych metod i najlepszych praktyk. Podobnie jest w przypadku technologii – odpowiednie aplikacje i narzędzia ułatwiają proces uczenia się, pomagając jednostkom robić postępy i w sposób naturalny, skutecznie się rozwijać.

Praca z nowym narzędziem to proces, który przypomina naukę chodzenia – na początku może wydawać się wymagająca, ale każdy kolejny krok prowadzi do większej biegłości i efektywności. Kluczowe jest wdrażanie najlepszych praktyk już od pierwszych etapów, aby praca z Qlik była nie tylko intuicyjna, ale także maksymalnie wydajna. Dlatego przygotowaliśmy zbiór sprawdzonych metod, które pomogą użytkownikom skutecznie wykorzystać pełną moc aplikacji Qlik.

Skąd wzięły się poniższe zasady? To wynik lat doświadczeń zarówno twórców, jak i użytkowników Qlik. Powstały na bazie dogłębnej wiedzy o tym, co najlepiej sprawdza się w projektowaniu i rozwijaniu aplikacji. Dzięki nim można zoptymalizować działanie systemu, zwiększyć bezpieczeństwo danych oraz skrócić czas ładowania. W efekcie aplikacje stają się bardziej wydajne, oferują intuicyjne interfejsy i są gotowe na przyszłe skalowanie.

Kluczowe zasady efektywnej pracy z Qlik

1. Uprość i zoptymalizuj modele danych

Qlik działa w technologii in-memory, dlatego kluczowe jest tworzenie prostych i wydajnych modeli danych. Oznacza to uwzględnianie tylko niezbędnych pól i tabel oraz eliminowanie zbędnych danych. Ma to szczególne znaczenie w kontekście nowego modelu licencjonowania.

 2. Stosuj optymalne techniki ładowania danych

Używaj zoptymalizowanych skryptów ładowania, minimalizuj liczbę złączeń (joins), unikaj zagnieżdżonych pętli oraz stosuj odpowiednie techniki modelowania danych. Dzięki temu możesz skrócić czas ładowania i poprawić wydajność.

3. Zoptymalizuj modelowanie danych

Wykorzystuj odpowiednie techniki modelowania, takie jak schemat gwiazdy (star schema) lub płatek śniegu (snowflake schema), w zależności od potrzeb analizy i struktury danych. Narzędzie do optymalizacji modelu danych w Qlik pomoże zidentyfikować potencjalne wąskie gardła w wydajności.

4. Wykorzystaj ładowanie przyrostowe

Ładowanie przyrostowe (incremental loading) umożliwia import tylko nowych lub zmodyfikowanych danych, co znacząco skraca czas przetwarzania i zmniejsza obciążenie systemu przy pracy z dużymi zbiorami danych.

5. Korzystaj z modelu asocjacyjnego Qlik

Model asocjacyjny w Qlik umożliwia swobodne przeglądanie danych bez potrzeby sztywnego definiowania relacji między tabelami. Dzięki temu użytkownicy mogą samodzielnie eksplorować informacje w sposób elastyczny i intuicyjny, bez konieczności ciągłego rozszerzania dashboardu. Zaplanuj to już na etapie projektowania aplikacji, aby zapewnić maksymalną użyteczność i niezależność użytkowników końcowych.

6. Optymalizuj interfejs użytkownika

Projektuj interfejsy, które są łatwe w nawigacji i intuicyjne w obsłudze. Postaw na prosty, przejrzysty design, koncentrując się na kluczowych informacjach, aby użytkownicy mogli szybko znaleźć to, czego potrzebują.

7. Twórz obiekty wielokrotnego użytku

Wykorzystuj główne wymiary, miary i wykresy, które można wielokrotnie stosować w różnych arkuszach i aplikacjach. Dzięki temu zapewnisz spójność, ułatwisz zarządzanie danymi i obniżysz koszty utrzymania aplikacji.

8. Stosuj najlepsze praktyki w zakresie bezpieczeństwa

Zadbaj o to, aby tylko uprawnione osoby miały dostęp do odpowiednich danych. Wykorzystuj mechanizmy kontroli dostępu, takie jak section access, aby skutecznie chronić wrażliwe informacje i zapewnić bezpieczeństwo aplikacji.

9. Optymalizuj wizualizacje danych

Twórz czytelne i intuicyjne wizualizacje, które podkreślają kluczowe informacje. Dobieraj odpowiednie typy wykresów, kolory i etykiety, aby skutecznie przekazywać dane i ułatwiać ich interpretację.

10. Przestrzegaj zasad dokumentowania

Regularnie dokumentuj strukturę aplikacji Qlik, aby ułatwić jej zrozumienie i utrzymanie. Dodawaj komentarze w skryptach ładowania, opisuj obiekty i pola oraz zapisuj kluczowe informacje dotyczące organizacji danych. Dzięki temu przyszłe modyfikacje będą prostsze i bardziej efektywne.

11. Prekalkuluj miary w skrypcie ładowania

Obliczaj kluczowe miary, takie jak sumy czy średnie, już na etapie ładowania danych. Dzięki temu odciążysz dashboard, przyspieszysz działanie aplikacji i zapewnisz płynniejszą pracę użytkownikom.

12. Używaj set analysis

Set Analysis umożliwia analizowanie danych niezależnie od bieżących filtrów, co pozwala na tworzenie zaawansowanych porównań, takich jak analiza rok do roku. Dzięki temu użytkownicy mogą uzyskiwać bardziej szczegółowe i elastyczne wnioski bez konieczności ręcznej zmiany filtrów.

13. Używaj spójnego schematu rozmieszczenia filtrów i przycisków

Umieszczaj filtry, przyciski i inne elementy interfejsu w stałych miejscach na wszystkich stronach dashboardu. Dzięki temu użytkownicy szybciej odnajdą potrzebne opcje, co poprawi nawigację i zwiększy intuicyjność aplikacji.

14. Postaw na minimalizm i kluczowe wizualizacje

Skup się na prostych wizualizacjach, które przedstawiają najistotniejsze dane. Wybieraj minimalistyczną kolorystykę, aby wyróżnić najważniejsze informacje i ułatwić ich szybsze zrozumienie.

Powyższe zasady zapewniają, że praca z narzędziem będzie nie tylko płynna, ale również skuteczna i intuicyjna. Korzystając z pełnej gamy najlepszych praktyk, praca z aplikacjami Qlik stanie się nie tylko podstawową umiejętnością, jak chodzenie, ale pełnym, długodystansowym biegiem w maratonach analitycznych.

Wdrożenie i optymalizacja Qlik mogą stanowić wyzwanie, ale nie musisz stawiać mu czoła samodzielnie. Od ponad 10 lat wspieramy firmy w usprawnianiu analityki, optymalizacji procesów i maksymalnym wykorzystaniu potencjału narzędzi Business Intelligence.

Dzięki naszemu bogatemu doświadczeniu oraz wiedzy zdobytej przez lata pracy z narzędziami Qlik, przygotowaliśmy dla Ciebie cenne wskazówki, które pomogą w pełni wykorzystać potencjał tego narzędzia. Z pewnością okażą się one nieocenione w codziennym korzystaniu z programu i w skutecznym tworzeniu aplikacji analitycznych.

Optymalizacja modelu danych w Qlik – najważniejsze wskazówki

W celu zapewnienia optymalnej wydajności i łatwości użytkowania aplikacji Qlik, warto zwrócić szczególną uwagę na odpowiednie zaprojektowanie modelu danych oraz procesów ładowania. Dobre praktyki w tym zakresie nie tylko przyspieszają działanie aplikacji, ale również umożliwiają jej przyszłą skalowalność oraz łatwiejsze utrzymanie. Poniższe punkty przedstawiają sprawdzone techniki i zasady, które pozwolą na maksymalne wykorzystanie potencjału Qlik, poprawiając zarówno szybkość ładowania danych, jak i jakość analiz. Stosowanie tych metod ułatwi codzienną pracę użytkowników i pozwoli na budowanie bardziej zaawansowanych i wydajnych rozwiązań analitycznych.

• Wybierz odpowiedni model danych

Dopasuj model danych do konkretnego przypadku użycia. Schemat gwiazdy (star schema) sprawdzi się w prostszych analizach, natomiast schemat płatka śniegu (snowflake schema) jest lepszy dla bardziej złożonych danych.

• Minimalizuj liczbę tabel i pól

Unikaj zbędnych tabel i pól, które mogą spowolnić ładowanie danych i wpłynąć na wydajność. Uwzględniaj tylko te, które są niezbędne do analizy.

• Zoptymalizuj ładowanie danych

Używaj zoptymalizowanych skryptów ładowania, minimalizuj liczbę złączeń (joins), unikaj zagnieżdżonych pętli i w miarę możliwości stosuj ładowanie przyrostowe.

• Wykorzystaj narzędzie optymalizacji modelu danych

Korzystaj z narzędzi Qlik do analizy modelu danych, które pomagają identyfikować potencjalne problemy, takie jak nieefektywne złączenia czy nadmiarowe pola, które mogą wpłynąć na wydajność.

• Optymalizuj typy pól

Wybieraj odpowiednie typy pól, takie jak pola numeryczne dla danych liczbowych i pola typu data dla danych czasowych. Pomoże to w optymalizacji zapytań i poprawi wydajność.

• Unikaj odniesień cyklicznych

Unikaj odniesień cyklicznych, które mogą tworzyć pętle w modelu danych. Takie cykle mogą spowolnić zapytania i obniżyć wydajność.

• Optymalizuj użycie kluczy syntetycznych

Klucze syntetyczne, wynikające z wielokrotnego użycia tych samych pól w różnych tabelach, mogą wpłynąć na wydajność. Unikaj ich, stosując odpowiednie techniki modelowania danych.

• Używaj odpowiednich funkcji agregacji

Stosuj właściwe funkcje agregacji, takie jak sum() czy count(), aby zoptymalizować zapytania i poprawić wydajność.

• Optymalizuj analizę zbiorów (Set Analysis)

Analiza zbiorów to potężne narzędzie, ale niewłaściwe jej użycie może spowolnić aplikację. Stosuj prostą składnię i unikaj złożonych wyrażeń, kiedy to możliwe.

• Monitoruj i optymalizuj wydajność

Regularnie monitoruj wydajność aplikacji, analizując wąskie gardła i optymalizując model danych. Narzędzia Qlik do monitorowania wydajności mogą pomóc zidentyfikować i usunąć problemy.

• Używaj funkcji mapowania

Funkcja mapowania automatycznie przypisuje wartości, co zapobiega niespójnościom i poprawia jakość danych.

• Organizuj tabele za pomocą crosstable lub generic load

Funkcja crosstable ułatwia przekształcanie szerokich tabel w bardziej przejrzysty format, a generic load poprawia organizację danych z wieloma wymiarami.

• Porządkuj wymiary wg hierarchii

Zorganizuj wymiary w logiczne hierarchie, co umożliwia płynne przechodzenie pomiędzy poziomami ogólnymi i szczegółowymi analizy (np. Kraj > Region > Miasto).

• Ładuj dane z QVD stosując optimized load

Optimized load przyspiesza ładowanie danych z QVD, co skraca czas przetwarzania i zwiększa wydajność, szczególnie przy dużych zbiorach danych.

• Twórz kalendarze do pól datowych ze spójnym formatem

Twórz spójne kalendarze dla danych czasowych, aby ułatwić analizę danych związanych z czasem oraz utrzymać jednolity format w raportach.

Powyższe praktyki pomogą w pełni wykorzystać możliwości Qlik, poprawiając wydajność i efektywność pracy z aplikacjami. Pamiętaj, że wdrożenie i utrzymanie optymalnych rozwiązań wymaga ciągłego monitorowania i dostosowywania do zmieniających się potrzeb biznesowych.

Jeśli potrzebujesz wsparcia w implementacji lub optymalizacji aplikacji Qlik, nasz zespół ekspertów jest gotów, by pomóc Ci osiągnąć sukces i wykorzystać pełnię możliwości narzędzia. Skontaktuj się z nami, wypełniając formularz na stronie: Qlik, a wspólnie stworzymy rozwiązanie idealnie dopasowane do Twoich potrzeb.