BI Consult
  • Перейти на QlikSense
  • Перейти на QlikView
  • Перейти на Tableau
  • Перейти на Power BI
  • российские bi dwh dl
  • Главная
  • Продукты Business-Qlik
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • Энергетика
    • Фрод-менеджмент
    • E-Commerce
    • Фармацевтика
    • Построение хранилища данных
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Платформы
    • Qlik Sense
    • QlikView
    • Tableau
    • Microsoft Power BI
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • Qlik NPrinting - рассылка отчетности QlikView/Qlik Sense
    • KliqPlanning Suite - бюджетирование в QlikView
    • ATK BiView-1C Коннектор (для Qlik/Tableau/PowerBI)
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • QlikView R-Коннектор
    • Qlik Web Connectors - коннектор Google, Facebook, Twitter
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • Библиотека extention для Qlik
    • Qlik Alerting
    • Qlik Data Integration Platform - создание Data Lake
    • Qlik Data Catalog решение для Data Governance
    • ATK BiView документация
  • Услуги
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • План обучения и сертификации
    • Подготовка специалистов по Qlik
    • Бесплатное обучение Qlik
    • Сертификация Qlik
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • Аудит приложений Qlik и Tableau
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс по Qlik Sense
    • Учебный курс по Tableau
    • Учебный курс по Microsoft Power BI
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс по NPrinting
    • Учебный курс по BigQuery
    • Учебный курс по Azure Databricks
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс администратора Qlik Sense
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

QlikView / Qlik Sense

  • Qlik Sense
    • Возможности Qlik Sense
    • Qlik Sense Enterprise
    • Qlik Sense Desktop
    • Qlik Sense Saas облачная инфраструктура для компаний
    • Источники данных и хранение данных
    • Безопасность и разграничение прав доступа
    • Масштабируемость
    • Политика лицензирования Qlik Sense
    • Qlik Sense November 2021: новые возможности
    • Географические карты в Qlik Sense
    • Qlik Sense Cloud / Qlik Sense в облаке
    • Учебное пособие по Qlik Sense
  • QlikView
    • Архитектура
    • Отличия QlikView от традиционных BI-систем
    • Политика лицензирования QlikView
    • Системные требования и сайзинг
    • Отличие от OLAP-систем
    • QlikView on Mobile
    • Qlik и Big Data
    • Демонстрационные примеры
    • QlikView в "облаке" (Amazon) / QlikView in the cloud
    • Интеграция QlikView с Microsoft SharePoint
    • Учебное пособие по QlikView
    • Что такое QlikView Publisher
    • QlikView Extranet Server и дистрибуция отчетности внешним пользователям
  • Qlik Data Catalog
  • Qlik Alerting
  • Qlik Data Integration Platform
  • Add-ons для QlikView
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • QlikView/Qlik Sense ATK BiView-1C Коннектор
    • Документация ATK BiView
    • Qlik NPrinting
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • GeoQlik
    • KliqPlanning Suite
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • QlikView R-Коннектор
    • Qlik Web Connectors
    • QlikView Cognos TM1 Коннектор
    • Визуализация графов в Qlik Sense с помощью Ogma / Linkurious
  • Учебный курс по Qlik Sense

Tableau

  • Tableau
    • Tableau Desktop
    • Tableau Server
    • Tableau Prep
    • Технологии
    • Источники данных Tableau
    • Безопасность в Tableau
    • Политика лицензирования
    • Tableau 2021: новые возможности
    • Сравнение продуктов Tableau (Desktop, Server, Online, Public)
    • Демонстрационные примеры
    • Учебный портал Tableau
    • Коробочное решение "Мониторинг Tableau Server"
    • Чем отличаются Tableau Reader и Viewer?
  • Учебный курс по Tableau

Другое

  • Microsoft Power BI
    • Power BI Desktop
    • Power BI Report Server
    • Отраслевые решения Microsoft Power BI
    • Политика лицензирования Microsoft Power BI
    • Power BI Mobile
    • Учебные курсы Microsoft Power BI
    • Архитектура Power BI
    • Обработка данных в Power BI
    • Аудит системы Power BI
  • Учебный курс по Microsoft Power BI
  • Alteryx
    • Alteryx Designer
    • Инструменты Alteryx Designer
    • Alteryx Server
    • Alteryx Analytics Gallery
    • Alteryx. Создание приложения, workflow, ETL
  • Data Engeneering
    • Создание Data Lake
    • Создание Data Warehouse
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Платформы » QlikView

Отличие QlikView / Qlik Sense от бизнес-анализа на базе OLAP-технологий

OLAPСовременные системы бизнес-анализа (Business Discovery) имеют следующие отличия от систем бизнес-анализа на базе OLAP-технологий:

  1. системы бизнес-анализа Business Discovery хранят транзакционные данные, и поэтому нет необходимости постоянно изменять модель/архитектуру данных. Бизнес-задачи решаются и новая отчетность создается на уровне визуализации данных;
  2. в OLAP-кубах существуют избыточные данные (нули);
  3. OLAP-кубы сложно связывать;
  4. в куб сложно добавлять измерения (они стремительно увеличивают размер);
  5. новый запрос от бизнес-пользователей – часто нужен новый куб данных;
  6. в кубах хранятся суммы, поэтому для новых разрезов строятся новые кубы;
  7. гораздо быстрее разрабатывается модель данных: создание OLAP-куба для SAP BW – от 5 дней, решение такой же задачи в QlikView – всего 5 минут;
  8. любое поле в QlikView может быть и показателем и измерением одновременно;
  9. с точки зрения бизнес-пользователя в QlikView каждый следующий анализ делается на основе предыдущих;
  10. решение QlikView может поддерживать 1 человек и туда входит всё: ETL, модель данных, хранение и визуализация. В крупных системах этим занимается минимум 3 человека;
  11. в существующих системах бизнес-анализа очень много продуктов, за каждый продукт отвечает конкретный человек.
Решения на базе OLAP обеспечивает, теоретически, максимальную скорость обработки запросов, но обладает рядом серьезных недостатков:
  • Огромный "взрыв" данных. На кубах с большой размерностью, отношения объема многомерного куба к объему исходных данных, часто, составляет десятки и сотни раз.
  • Медленная загрузка данных. Загрузка новой порции данных приводит каждый раз к перестройке всего куба, что происходит непозволительно долго. К тому же, пользователи не могут в это время работать с данными.
  • Изменение в структуре куба приводит к его полной перестройке.
  • Пользователи не могут осуществлять произвольные запросы к системе, только те, которые были запланированы при проектировании куба. Произвольные запросы невозможны!

Реальность текущих бизнес сценариев выглядит таким образом, что большинство из них являются неоптимальными с точки зрения производительности.
В настоящее время традиционная IT инфраструктура не может полностью удовлетворять потребностям одновременно транзакционных и аналитических систем. Это соответственно ведет к тому, что в архитектуре систем делаются уступки, тем или иным образом компенсирующие слабые стороны. Традиционные архитектуры практически не позволяют сочетать транзакционные среды (продажа товаров, обслуживание заказов, сбор денег) и аналитические (например доходность от продаж в разрезе заказчика или, например, конкретного региона).
 
Схема ниже показывает достаточно простой бизнес процесс, работающий в рамках традиционной IT инфраструктуры. Конкретный процесс на схеме – «От заказа до оплаты» присутствует практически в каждой компании, которая хочет управлять продажами своих продуктов. На данный процесс можно посмотреть с двух сторон: операционной и аналитической.
Business Discovery
 
Транзакционная: «order to cash» является сквозным бизнес процессом. Его действие затрагивает многие отделы предприятия и требует данных из большого количества систем. В нашем случае данные о товарах и финансовые данные получаются из транзакционной системы. В нашем случае предполагается, что транзакционные данные используются в финансовой системе и в системе поставок. Компании могут создавать миллионы или даже миллиарды документов в день. Таким образом, автоматизированные системы должны иметь возможность обрабатывать и сохранять эти документы очень быстро. Каждый документ может быть достаточно простым по объему данных, которые в нем содержаться, но потенциально может потребоваться большому количеству людей или систем. При этом целостность данных является критичной, и эффективность работы процесса может играть важную роль в успешности жизнедеятельности предприятия.
 
Аналитическая: каждый документ может в последствие быть загружен в систему другого типа (аналитическую систему) для того, чтобы компания могла понять, изменилось ли что то и можно ли каким то образом улучшить бизнес процесс. В текущем примере данные о товарах и финансовые данные, содержащиеся в финансовой системе и в системе поставок, загружаются в аналитическую систему и анализируются с точки зрения их изменения с течением времени. В аналитической системе можно провести анализ стоимости и доходности на данных загруженных из транзакционных систем, и в случае формирования каких либо выводов по результатам анализа бизнес процессы в транзакционных системах могут быть адаптированы. В противоположность транзакционным системам аналитические системы могут оперировать огромными объемами данных, и анализ может занимать часы, дни или даже недели. В настоящее время стоимость такой архитектуры ограничивает число потенциальных пользователей теми, для кого аналитическая информация является реально критичной.
 

Цель QlikView и Qlik Sense

Уменьшить сложность и стоимость, связанную с описанным выше примером, где делается деление на транзакционную и аналитическую часть путем объединения их в единое целое. Схема ниже показывает как QlikView или Qlik Sense может обеспечить более простую среду для обеспечения работы того же бизнес процесса.
purpose of QlikView
 
Основное преимущество заключается в том, что компании могут достигнуть экономии в нескольких областях:
  • Более низкая стоимость CPU
  • Более низкая стоимость хранения данных
  • Более низкая стоимость управления данными
  • Более низкая стоимость администрирования систем
  • Более низкая стоимость на владения базами данных
  • Более низкая стоимость на устройство сетей
Кроме чисто стоимостных выгод присутствует также тема более высокой производительности. QlikView позволяет достичь ускорения обработки данных в сотни или даже тысячи раз.
 

Преимущества QlikView и Qlik Sense

Не вдаваясь в детали можно было бы выделить несколько потенциальных областей, в рамках которых можно было бы достигнуть потенциального повышения производительности и рассматривать QlikView или Qlik Sense как потенциальную замену каким либо другим средствам аналитики (OLAP).
  • Самоиндексация – QlikView сама строит индексы по таблицам. Таким образом, архитекторам и администраторам больше нет необходимости тратить время на создание, администрирование, анализ и оптимизацию индексов в схемах данных.
  • Высокая степень сжатия данных – QlikView позволяет обеспечивать сжатие данных до 20 раз по сравнению с их оригинальным состоянием. Таким образом, при миграции 20 ТБ данных могут быть сжаты до 1 ТБ. Более того анализируются непосредственно сжатые данные. Все это позволяет сократить расходы на системы хранения данных и на вычислительные мощности.
  • Поколоночное хранение данных – нет необходимости в предварительном построении агрегатов, как следствие, можно достаточно легко анализировать временные последовательности. В данном случае можно привести аналогию с калькулятором с бесчисленным количеством функций. В тоже время традиционные аналитические системы можно сравнить с калькуляторами с 4мя или 5тью предопределенными функциями. В традиционных системах необходимо знать, что конкретно необходимо искать и делать прекалькуяцию для оптимизации времени отклика. В QlikView или Qlik Sense таких требований нет и все типы анализа возможны фактически на лету.
  • Хранение данных в памяти – поскольку данные доступны мгновенно, возможны варианты очень быстрого анализа. Есть примеры, когда обработка данных в QlikView или Qlik Sense происходила в 10000, а то и в 100000 раз быстрее.
  • Консолидация транзакционных и аналитических данных - данное преимущество будет ключевым для QlikView или Qlik Sense. Объединение транзакционных и аналитических данных (расчета на лету) в едином хранилище, на едином оборудовании/сетевой инфраструктуре может кардинально уменьшить стоимость владения системой, одновременно увеличив и улучшив доступ, качество данных и производительность системы.
  • Новые типы бизнес приложений - использование QlikView или Qlik Sense в качестве аналитического инструмента представляет возможности по разработке совершенно новых типов приложений, таких как анализ займов, сегментация покупателей в торговле, онлайн оценка рисков, и т.д.

Отличие QlikView, Qlik Sense от бизнес-анализа на базе OLAP-технологий

Отличия Кликвью Клик Сенс от ОЛАП систем

Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Для скачивания необходима авторизация.
Регистрация | Восстановить пароль

Укажите ваше имя на сайте BI Consult - готовые отраслевые решения, лучшая экспертиза и обучение по Qlik Sense, QlikView, Tableau и Microsoft Power BI.
Укажите пароль, соответствующий вашему имени пользователя.

Материалы по теме

  • BI без хранилищ данных: за и против

    Создание корпоративных хранилищ данных зачастую оказывается крайне длительным и дорогостоящим проектом. Обойтись без него при построении аналитической системы — заманчивый вариант.

    Скачать

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты

  • Mondi

    План-фактный анализ деятельности отдела лесообеспечения, анализ рабочего времени сотрудников на предприятии; анализ численности сотрудников; структура валового дохода.

  • Система управленческой отчетности (Баланс, Отчет о прибылях и убытках, Дэшборды по показателям отчетности) в QlikView

  • Сеть магазинов «Магнит»
    Разработка концепции работы системы анализа ключевых показателей деятельности магазина розничной сети;
    Реализация механизма автоматической рассылки email оповещений;
    Визуализация KPI на мобильных устройствах;
    Картографическое расширение (аналитика QlikView на Yandex.Maps, OpenStreetMap);
    Написание технической документации;
  • Разработанное решение позволяет решить следующие задачи:
    Сбор и централизованное хранение отчетных данных бизнес-единиц;
    Оперативное получение отчетности;
    Управление на основе ключевых показателей отчетности.
  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Банки
    • Страхование
    • Фармацевтика
    • Лизинг
    • Логистика
    • Медицина
    • Нефтегазовый сектор
    • Сеть ресторанов
  • Продукты
    • Qlik Sense
    • QlikView
    • Tableau
    • Microsoft Power BI
    • ATK BiView-1C Коннектор (для Qlik/Tableau/PowerBI)
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • NPrinting
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • KliqPlanning Suite
    • Qlik WebConnectors
    • QlikView R Коннектор
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • Alteryx
    • Qlik Data Catalog
    • Документация ATK BiView
  • Услуги
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Поддержка
    • План обучения и сертификации Qlik
    • Бесплатное обучение
    • Учебные курсы
    • Сертификация Qlik
    • Аудит приложений
  • Курсы
    • Учебный курс по Qlik Sense
    • Учебный курс по Tableau
    • Учебный курс по Microsoft Power BI
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс по NPrinting
    • Учебный курс по Azure Databricks
    • Учебный курс по Google BigQuery
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
  • Функциональные решения
    • Продажи
    • Финансы
    • Склад
    • HR
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Внутренний аудит
    • Геоаналитика
    • Категорийный менеджмент
    • Построение хранилища данных
    • Система управления KPI и BSC
    • Управление цепочками поставок
    • Маркетинг
    • Цифровая трансформация
    • Сквозная аналитика
    • Process Mining
QlikView Partner
LinkedInYouTubeVkontakteFacebook
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru