Подход Qlik к большим данным – 5 удивительных методов использования больших данных в Qlik
Давайте переключим наше внимание с конкретных инструментов бизнес-аналитики, таких как QlikView и Qlik Sense, на Qlik как технологию для работы с большими данными.
Здесь мы обсудим различные методы использования больших данных в Qlik и некоторые его преимущества для работы с большими данными.
Подход Qlik к большим данным
Qlik известен как пионер в области анализа и управления данными. Он достиг того, что его пользовательская база выросла до 48 000 клиентов в 100 странах.
Qlik предоставляет эффективные решения бизнес-аналитики как для технических, так и для нетехнических пользователей. Люди используют его, чтобы исследовать данные и понять, что за ними стоит. Решения Qlik предлагают исследование, визуализацию и поиск важной информации. Кроме того, он позволяет пользователям принимать обоснованные решения на основе анализа данных для развития своего бизнеса.
Как мы знаем, компании по всему миру генерируют миллиарды терабайт данных, и в общем это называется большими данными. Компании рассматривают большие данные как потенциальный источник информации о требованиях и поведении своих клиентов, поставщиков, продуктов, партнеров и рынков.
Это делает большие данные стратегическим и экономическим активом для организаций. Таким образом, бизнес всегда находится в поиске эффективных технологий бизнес-аналитики.
Это позволяет всем сотрудникам компании работать с данными и предоставляет им удобные инструменты для преобразования и визуализации данных, чтобы обеспечить их актуальность и контекст.
По этой же причине компании выбирают Qlik и предлагаемые им решениям. У Qlik есть связи с более чем 1700 партнерами, многие из которых представляют собой инструменты, ориентированные на большие данные, например, Cloudera, Hadoop, Google BigQuery и AMS.
Какие методы работы с большими данными используются в Qlik?
Когда дело доходит до работы с большими данными, главная проблема заключается в том, что не все сотрудники в организации являются опытными специалистами по обработке данных даже и близко не готовые к тому, чтобы с ними работать.
Поэтому, должна существовать такая аналитика и методы больших данных, которые дают возможность каждому пользователю выполнять соответствующие операции с данными и создавать информативные отчеты на их основе.
Другими словами, им нужна простая и удобная среда управляемой аналитики, которая поможет управлять большими данными и понимать их.
Еще одна проблема, с которой сталкиваются пользователи при работе с большими данными, заключается в том, что они должны знать, с какой частью или сегментом всего репозитория больших данных нужно работать, а это – непростая задача для нетехнических пользователей.
Чтобы преодолеть такие проблемы, Qlik разработал определенные методы, которые можно использовать по отдельности или в комбинации для работы с большими данными.
1. В памяти (движок QIX)
Механизм индексирования Qlik (QIX) может сжимать большие данные до десяти процентов от их исходного размера, что достаточно для использования рядом клиентов. Решения Qlik размещают сжатые данные в оперативной памяти и загружают их оттуда.
2. Сегментация
Большие данные можно легко обрабатывать и визуализировать за счет разделения большого приложения на небольшие сегменты по категориям.
Например, если приложение показывает географические данные со всего мира, вы можете разбить его на небольшие сегменты для каждой страны. Этот процесс называется сегментацией.
3. Построение цепочки
Построение цепочки – обратный к сегментации процесс. Он связывает друг с другом разные сегменты и образует логическую связь между сегментами приложения.
Анализ и обработка больших данных упрощаются, если более крупные приложения сначала разбить на предметные представления, а затем связать их друг с другом, выстроив цепочку.
4. Прямое обнаружение
Еще одни способ обработки больших данных – прямое обнаружение. При этом некоторые данные (маленькие таблицы) будут по-прежнему находятся в памяти, но большой фрагмент (большие таблицы) будут находиться в базе данных.
Пользователь получает прямой доступ к внешней базе данных, когда ему нужны большие таблицы. Это называется гибридным подходом, поскольку в нем объединены система в памяти с внешней системой хранения базы данных.
5. Создание приложений по запросу (ODAG)
Уникальный метод, при котором специальное приложение создает только тот раздел или набор данных, с которыми вам нужно работать. Этот процесс делится на две части:
Во-первых, у вас есть приложение Selection, которое представляет собой портал, где данные сортируются по категориям и разделам, таким как клиенты, продукт, поставщик, период времени, география и т. д. Вы можете выбрать набор данных на свое усмотрение.
Затем, во второй части, запускается новое приложение, у которого есть только тот раздел данных, который вы выбрали из базы данных через приложение выбора.
Вы можете работать с набором данных по своему усмотрению и создавать отчеты и информационные панели. Вы всегда можете вернуться в приложение выбора и работать с новыми наборами данных.
Преимущества Qlik для больших данных
Наше рассмотрение подхода Qlik к большим данным будет неполным без обсуждения его преимуществ. Можно говорить о множестве преимуществ использования решений Qlik для больших данных, но здесь мы перечислим для вас несколько самых значимых.
1. Qlik дает пользователю ассоциативный и расширенный опыт, ассимилируя данные из различных источников данных и логически связывая их. Ассоциативный механизм эффективно собирает данные из разных источников и индексирует их для лучшего понимания структуры данных.
2. Qlik поддерживает широкий круг пользователей и предлагает множество услуг, таких как управляемая аналитика, самообслуживание, визуализация и исследование, совместная работа и отчетность, географическая и расширенная аналитика, возможности искусственного интеллекта (Qlik Cognitive Engine), интеграция данных и т. д.
3. Это помогает разобраться в больших данных, давая пользователям возможность извлекать данные из различных источников и использовать их, чтобы извлечь нужный смысл.
4. Большие данные – это кладезь важной информации и идей для бизнеса. Такие технологии, как Qlik, помогают бизнес-пользователям получить доступ к этим данным, моделировать и структурировать их, а затем, наконец, представить их визуально и изучить в полной мере.
5. Инструменты Qlik позволяют каждому пользователю в компании, независимо от набора навыков, эффективно исследовать и анализировать большие данные.
6. Он может подключаться к различным типам источников данных, таким как Excel, XML, или источникам больших данных, таким как Cloudera, Hadoop, Teradata и источникам для конкретных приложений, такие как SAP, Salesforce и т. д.
7. Ассоциативный механизм Qlik позволяет связывать таблицы данных, и это упрощает навигацию по большим наборам данных. Пользователю не нужно углубляться в сложные строки и столбцы больших таблиц данных. Таким образом, большие данные становятся более управляемыми.
Решения Qlik для больших данных
Qlik предлагает множество платформенных решений, которые должны помочь разработчикам и служат для таких целей, как управление данными, визуализация данных и т. д. Вот некоторые из новейших инструментов, предлагаемых Qlik:
1. QlikView: высокоинтерактивный инструмент для обнаружения данных и управляемой аналитики.
2. QlikSense: удобная платформа самообслуживания для анализа данных и визуализации.
3. QlikCore: платформа для разработки настраиваемых и встроенных приложений.
4. Qlik Data Catalyst: решение для управления корпоративными данными. Есть некоторые продукты с добавленной стоимостью, которые расширяют возможности существующих инструментов.
5. Qlik NPrinting: инструмент создания и распространения отчетов для Qlik Sense и QlikView.
6. Qlik GeoAnalytics: расширенная платформа для картографирования и анализа местоположения для Qlik Sense и QlikView.
7. Ассоциативный индекс больших данных Qlik: включает двоичную индексацию данных, хранящихся в кластерах Hadoop или озерах данных, для быстрого обнаружения данных.
8. Qlik DataMarket: предоставляет данные как услугу (DaaS) из полных библиотек данных из различных источников данных по подписке.
9. Qlik Connectors: обеспечивает подключение к внутренним и внешним источникам данных. Обеспечивает соединение с веб-источниками данных, основанными на приложениях (Salesforce, SAP), файловыми и облачными источниками данных.
Резюме
Qlik – это надежная технология, цель которой – предоставить как можно большему количеству клиентов беспроблемную аналитику, управление и визуализацию данных.
Одним из основных преимуществ использования решений Qlik среди различных других платформ бизнес-аналитики является масштабируемость и гибкость, позволяющая адаптироваться к меняющемуся ландшафту больших данных.
