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¿Qué hace a Qlik especial respecto a sus competidores?

Miguel Ángel Martín Tutoriales Leave a Comment

Dentro de las herramientas líderes en la categoría de plataformas de Analítica y Business Intelligence del cuadrante mágico de Gartner, Qlik tiene un elemento diferenciador que hace que el desarrollo de aplicaciones sobre su tecnología sea especialmente rápido y eficiente: su Modelo Asociativo.

Como podemos comprobar en un post anterior donde hablábamos del análisis de los datos electorales de EE. UU. con QlikSense, se puede realizar una aplicación muy completa bajo tecnología QlikSense en un corto espacio de tiempo.

En esta entrada, hacemos hincapié en cómo funciona internamente el motor que permite un modelo de datos óptimo para la creación de diferentes visualizaciones y cálculos.

Motor Asociativo de Qlik

El Motor Asociativo de Qlik permite unir diferentes fuentes de datos dentro de la propia herramienta, ya sea a través de conectores de Bases de datos (ODBC, OLEDB), de archivos (Excel, ficheros de texto plano csv…), o de conectores nativos a otras fuentes (SAP, Salesforce, SAS, Google Big Query…).

La principal ventaja de poder unir distintas fuentes de datos bajo una aplicación QlikSense es que no se necesita un proceso previo de extracción de datos en otras herramientas ETL. Esto supone un ahorro de tiempo y costes importante.

La información generada en QlikSense se puede exportar a ficheros con extensión qvd (ficheros exclusivos de Qlik). Estos permiten una altísima compresión y una carga muy rápida de datos, aun teniendo una gran cantidad de información.

El Modelo asociativo de Qlik permite la unión de varias tablas cuando un campo clave se denomina exactamente igual en las distintas tablas. Esto permite moldear modelos muy optimizados según el tipo de información que tratemos. Nosotros recomendamos usar un modelo en estrella para explotar al máximo las características de QlikSense.

Modelo-asociativo-qlik

En un modelo relacional tradicional, si queremos conocer los productos vendidos por un vendedor, habría que hacer consultas según la relación de las diferentes tablas, siguiendo el “camino” predefinido por el modelo de datos:

Modelo-relacional-tradicional

En QlikSense, el modelo asociativo permite mediante menos pasos, obtener la misma información al estar todas las tablas interconectadas gracias al motor asociativo. Por tanto, el usuario tiene una gran libertad para analizar los datos de manera dinámica e ir respondiendo a nuevas preguntas según vaya explorando los datos.

Tablas-interconectadas-modelo-asociativo-qlik

Código de Colores

Todas las aplicaciones desarrolladas en Qlik, el BI de 3ª Generación, tienen como base la realización de selecciones sobre los distintos filtros u objetos de la aplicación para el descubrimiento de datos. Según las selecciones realizadas, QlikSense nos permite ver de manera clara qué información está seleccionada, qué información es compatible con la selección y qué información está excluida en base a su código de colores.

Asociacion-de-colores-en-qlik-sense
  • Para hacer una consulta, basta con hacer clic en un valor del campo del que desea obtener más información. Al seleccionar un valor, el color del registro seleccionado pasa a VERDE, mostrando el resultado de la búsqueda en todos los demás objetos:
    • Los valores compatibles, aparecen con el fondo de color BLANCO (valores posibles), y pueden complementar nuestra selección.
    • Los valores alternativos a la selección realizada aparecen con el fondo de color GRIS CLARO.
    • Valores incompatibles con la selección realizada aparecen con el fondo de color GRIS OSCURO.

La selección realizada se puede combinar con los valores posibles de otros campos para delimitar y precisar la consulta con los valores deseados.

Por ejemplo, en la aplicación de análisis de estadísticas del Torneo Masters de Golf 2020 (https://demos.qlik.com/qliksense/Masters), al seleccionar sobre el filtro “Nacionalidad” el valor ‘Canadá’:

Estadisticas-del-Torneo-Masters-de-Golf-2020
Filtrar participantes canada Golf 2020

Observamos que la tabla con el detalle de los participantes se reduce a únicamente 4 registros, ya que hay 4 canadienses participando en el Masters:

Detalles-participantes-Torneo-Masters-de-Golf-2020

Si pulsamos sobre el filtro de “Jugadores”, comprobamos que aparecen en BLANCO los nombres de los 4 golfistas canadienses, y en GRIS el resto (nos indica que esos datos no son compatibles con la selección actual):

Jugadores-candienses-Torneo-Masters-de-Golf-2020

Simplemente seleccionando el país, observamos cómo con las visualizaciones adecuadas podemos obtener datos estadísticos muy detallados. Además, podemos responder a nuevas preguntas que previamente incluso no nos habíamos planteado (por ejemplo, cuántos canadienses, que participan actualmente, han ganado el torneo).

Detalles-Torneo-Masters-de-Golf-2020
Mas-estadisticas-del-Torneo-Masters-de-Golf-2020

Características Principales

Por tanto, el Modelo asociativo propio de Qlik conlleva una serie de ventajas respecto a un modelo relacional tradicional:

  • Toda la información del modelo está asociada entre sí.
  • No hay consultas ni cálculos predefinidos.
  • No hay informes estáticos.
  • Los datos se cargan en memoria, lo que permite una rapidez de respuesta que no tienen sus principales competidores.
  • No requiere usuarios expertos, ya que según se van realizando selecciones sobre los campos, los usuarios van conociendo y familiarizándose con los datos. Esto les permite responder a sus propias preguntas con aplicar varios filtros únicamente sobre los objetos existentes (esto es lo que Qlik llama Business Discovery).
  • La información se comprime de manera muy elevada sobre los orígenes de datos (sobre un 90%).

Todo ello hace de QlikSense una plataforma idónea para desarrollar proyectos con fuentes de datos heterogéneas y muy complejas en poco tiempo.

Desde Aitana te animamos a que lo pruebes, ¡seguro que te encantará! Y si tienes alguna duda, rellena el formulario y nos pondremos en contacto contigo.

Miguel-Angel-Martin-Aitana-Qlik

Miguel Ángel Martín
Qlik Sense


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