Интеграция расширенной аналитики Qlik – Аналитические подключения в QlikView
Что такое расширенная аналитика?
Расширенная аналитика – это набор операций или вычислений, выполняемых над данными сторонними механизмами. Эти передовые методы и операции могут быть чем угодно, например, прогнозной аналитикой, анализом местоположения, машинным обучением, анализом больших данных, интеллектуальным анализом данных и визуализацией.
Возможности расширенной аналитики необходимы любому инструменту бизнес-аналитики, поскольку они предлагают пользователям ограниченные аналитические возможности, которые в некоторых сценариях оказываются недостаточными для того, чтобы извлечь максимальную пользу из существующих данных.
Такие возможности позволяют пользователю выполнять расширенные и сложные аналитические операции с большими наборами данных и получать корректные результаты. Так пользователь может глубже погрузиться в данные, получить уникальную информацию и делать прогнозы на их основе.
Интеграция расширенной аналитики Qlik
Qlik всегда фокусировался на улучшении своих инструментов бизнес-аналитики с учетом новейших технологий и тенденций. Интеграция расширенной аналитики в Qlik Sense и QlikView – это попытка, сделанная в одном направлении.
Возможности интеграции данных и расширенной аналитики помогут компаниям, предоставив важную информацию, такую как обнаружение мошенничества, оптимизация запасов, прогнозирование продаж, анализ рынка, оптимизация цен и т. д.
Интеграция расширенной аналитики Qlik важна по двум основным причинам. Во-первых, если мы посмотрим на традиционный способ разработки и проектирования инструментов бизнес-аналитики, то можем увидеть, что именно разработчики использовали для создания общей аналитической модели на основе некоторых часто задаваемых запросов к доступным данным.
Но такой подход делает инструмент жестким, а его аналитические пути – статичными. То есть пользователь может анализировать заданный набор данных одним или двумя способами. Благодаря интеграции расширенной аналитики пользователи смогут гибко применять расширенные аналитические алгоритмы к данным вместо использования предварительно вычисленных и предварительно смоделированных способов.
Во-вторых, методы пакетной обработки использовались в проектах на основе запросов, что приводило к отправке больших наборов данных сторонним движкам, поскольку разработчики не знали о полезности всего набора.
Большая часть данных, загруженных в такие пакеты, не использовалась. И это делало подобный подход очень медленным и неэффективным.
Но благодаря технологии ассоциативного механизма индексирования Qlik данные быстро обновляются в зависимости от контекста и выбора. Как только вы делаете выбор в приложении, ассоциативный механизм быстро формирует новые связи между соответствующими единицами данных и анализами. Это – текущий контекст.
Здесь только небольшой набор соответствующих строк и столбцов отправляют стороннему механизму. Этот сторонний механизм выполняет расширенную аналитику и отправляет ее обратно в клиентское приложение в режиме реального времени.
Как работает интеграция с расширенной аналитикой Qlik?
Расширенная аналитика предоставляет набор новых аналитических возможностей. Они позволяют пользователям QlikView и Qlik Sense еще лучше исследовать и анализировать свои данные. Эта возможность используется путем подключения QlikView к сторонним движкам, таким как R, Python, MATLAB, Spark, Regex и т. д.
Все аналитические механизмы содержат уникальный набор функций, выражений и алгоритмов, которые можно применять к наборам данных в QlikView. Мы можем сделать это, используя специальные коннекторы для аналитических систем.
Однако Qlik также предоставляет пользователям API с открытым исходным кодом для создания коннекторов по своему выбору и сценариям использования.
Теперь давайте посмотрим на этот вопрос с технической точки зрения. Что происходит, когда инструмент бизнес-аналитики, такой как QlikView, интегрируется со сторонними механизмами расширенной аналитики.
1. Когда пользователь взаимодействует с рабочим столом QlikView, он обычно делает выбор или выполняет поиск данных. Это запускает ассоциативный механизм для создания соответствующей ассоциации данных на основе сделанного выбора.
2. Благодаря сделанному выбору ассоциативные механизмы уточняют данные в контексте и обновляют их для дальнейшей расширенной аналитики. Мы можем сохранить набор данных, который выбран в оперативной памяти.
3. Здесь мы можем отправить контекстные или релевантные данные в стороннюю аналитическую систему, подключенную через коннектор или плагин.
4. Механизм аналитики обрабатывает данные, применяет расширенные вычисления и алгоритмы к полученным данным и отправляет их обратно в механизм Qlik.
5. Полученные данные будут объединены с данными, находящимися в памяти QlikView.
6. Преобразованные данные получают после предварительного анализа, и моментально используют для инструментов визуализации, а затем представляют на панели инструментов.
Аналитические подключения в QlikView
Расширенные аналитические возможности предлагают встроенную библиотеку выражений и функций на разных языках, таких как R, Python и т. д. Если пользователю нужны алгоритмы и функции для статистического анализа, тогда подойдет R-движок.
Например, вам может потребоваться специальная функция прогнозирования из R, которую можно вызвать в сценарии QlikView и вычислить на ходу, мгновенно получив результаты. Python и MATLAB – это языки более общего назначения, ориентированные на машинное обучение.
Аналитические механизмы для разных языков называются расширениями на стороне сервера (SSE), и их можно настроить в QlikView Desktop и QlikView Server с помощью файла Settings.ini.
Резюме по интеграции расширенной аналитики Qlik
Таким образом, получая возможности расширенной аналитики, пользователи могут обрабатывать свои данные по-разному. Это дает им гибкость и уникальное понимание, которое можно упустить при использовании инструментов Qlik для основанного на запросах и пакетного подходов.
