Грамотность данных: сокращение разрыва и открытие новых возможностей для бизнеса

«Чем больше уполномоченных сотрудников будут читать, писать, анализировать и изучать данные, тем большей будет их роль и тот вклад, который они делают в своей организации».

Бернард Марр, аналитик данных.

Современным деловым миром управляют данные. И те организации, которые не могут использовать всю мощь данных, ограничивают себя. Проблема обычно заключается не в нехватке данных, а в неспособности работать с ними, и это создает барьер. Это – человеческий фактор.  

Что такое грамотность данных?

Согласно специалистам по бизнес-аналитике Qlik «Грамотность данных – это способность читать, работать, анализировать и общаться с данными. Это умение, которое позволяет всем уровням работников задавать правильные вопросы о данных и машинах, создавать знания, принимать решения и передавать смысл другим».

Изображение предоставлено: Qlik

Грамотность в языковом контексте определяется как способность читать и писать. Но на самом деле грамотность – это путь к пониманию, проживание жизни в полном объеме. Вы опускаете подъемный мост и предоставляете доступ к замку знаний и возможностей. 

То же самое относится и к грамотности данных. Умение читать, использовать и общаться с данными также является языком. Это второй язык бизнеса. И неспособность понимать и общаться на этом новом цифровом языке – больше, чем просто барьер в огромном мире информации. Хранители замка поднимают подвесной мост, когда вы приближаетесь, оставляя вас в шатком положении на краю заполненного аллигатором рва!

Поскольку IDC прогнозирует десятикратное увеличение объемов данных к 2025 году, грамотность в этой сфере является обязательным требованием для бизнеса по всем вертикалям. Lloyds of London, ведущий мировой страховой провайдер, сосредоточен на том, чтобы сотрудники всех уровней квалификации могли достичь большего с помощью данных.

Они создали Центр обработки данных. И вместе с удобным веб-сайтом, который называется «My Data» они предоставили своим сотрудникам обзор всех своих бизнес-данных, включая доступ к приложениям и информационным панелям, а также способы использования данных. С повышением грамотности данных и улучшением обмена, когда из этих данных извлекают ценность, они достигли больших успехов в развитии культуры данных.   

Чтобы идти по следам таких новаторов, как Lloyds, и не попасть в неприятную пропасть, компании должны устранить пробел в грамотности данных. Им необходимо построить собственный разводной мост и предоставить доступ всем пользователям данных – сотрудникам, менеджерам и бизнес-лидерам.

Кто попадает в пробел в навыках передачи данных? 

Согласно недавнему исследованию грамотности данных, проведенному Qlik и Accenture, всего 21% сотрудников по всему миру уверены в своих навыках грамотности в области данных. Это означает, что большой процент сотрудников не используют данные в полной мере.

Распространенной причиной такого соотношения является устаревший подход к анализу данных, когда лишь несколько избранных специалистов работают с данными и извлекают информацию из них. «Рыцари» охраняют хранилище данных. Но этот подход должен измениться, если топ-менеджеры хотят сохранить свое правление в экономической среде.

И хотя лидеры несут ответственность за поощрение и поддержку грамотности данных в рамках всего бизнеса, важно помнить, что они должны сами быть грамотными в отношении данных. Qlik также отмечает, что только 24% лиц, принимающих решения, считают себя по-настоящему ориентированными на данные, оставляя много возможностей для роста.

Руководители, которые показывают пример, расширяя свои навыки работы с данными, не только укрепят собственный потенциал, но также будут способствовать развитию культуры грамотности данных среди сотрудников.

Ник Блевден, руководитель отдела бизнес-аналитики и продуктов данных в Lloyds, комментирует:

«В цифровой экономике все наши сотрудники являются пользователями данных, и мы работаем с огромным спектром навыков грамотности данных. Нет необходимости стыдиться или бояться необходимости повышения квалификации. Однако к этому нужно относиться серьезно – особенно в такой отрасли, как наша, где мы испытываем сильное конкурентное давление и должны действовать максимально эффективно».

Он также добавляет: «В конечном итоге все сотрудники, занимающиеся данными в нашей организации, имеют одну общую черту: они хотят понять, какую ценность они могут извлечь из данных. Получив прямую выгоду от своей трудовой жизни и, возможно, даже от карьерного роста, они захотят продолжать взаимодействовать с нами и получать доступ к данным независимо».

Устраняя пробел в навыках передачи данных, на каком бы уровне он ни возникал, они строят мост к новым бизнес-возможностям.

Влияние грамотности данных на бизнес и бизнес-аналитику

Сотрудники, которым не хватает навыков грамотности данных, не работают на том же уровне, как те, кто уверенно использует данные в своих ролях.

В результате тем, кто не работает с данными, запрещается извлекать информацию, которая может привести к инновациям или повысить их производительность. Когда 48% сотрудников предпочитают доверять своей интуиции, а не результатам аналитической обработки данных, движение в сторону бизнес-аналитики и ценным инсайтам останавливается.

И то же самое относится к бизнесу в целом. Чем выше уровень грамотности корпоративных данных, тем большую ценность может принести бизнес.

Преодоление барьеров грамотности данных

Информационная перегрузка часто приводит к путанице и заставляет сотрудников отстраняться от выполнения задачи. В игре с данными перегрузка информацией имеет тот же эффект и создает барьер для понимания и применения данных.

Хотя предоставление доступа к данным является ключевым компонентом демократизации, оно является лишь одним из элементов более широкого решения. Просто увеличивая доступ к данным, вы рискуете перегрузить сотрудников информацией. В результате они могут чувствовать себя перегруженными и стать менее продуктивными.  

Еще одним препятствием на пути к грамотности данных является постоянное изменение технологии бизнес-аналитики. Сотрудники должны постоянно учиться и осваивать новые технологии, и это тоже может вызывать стресс. Изучение новых приложений требует времени и умственной энергии как для сотрудников, так и для руководителей. 

Тем не менее, как лидер бизнеса, вы должны обеспечить, чтобы демократизация данных стала реальностью в вашем бизнесе. И убедиться, что эти усилия не идут вразрез с благополучием сотрудников. Речь идет о понимании человечески фактора. Подумайте, как ваш бизнес может активно поддерживать сотрудников в освоении новых методов работы с данными. 

Устранение разрыва в навыках грамотности данных

Повышение квалификации сотрудников повышает их уверенность и готовность работать с данными. Благодаря поддержке и обучению они начнут использовать данные в своей работе.

Вы можете помочь сократить разрыв, выполнив следующие шаги для развития и укрепления рабочей силы, управляемой данными:

1. Четко установите ваши ожидания от данных

Чего вы хотите достичь с вашими данными? Как это принесет пользу вашему бизнесу, которую вы сможете измерить? Определите четкие цели для ваших данных и то, как разные руководители будут достигать этих целей.

Независимо от того, является ли пользователь данных ярким «рыцарем данных» или обычным бизнес-пользователем, все пользователи данных могут извлечь выгоду из анализа и повысить свою производительность и достичь целей бизнеса.

2. Создайте дорожную карту данных

Чтобы проложить путь к рабочей силе, управляемой данными, вам необходимо сначала внимательно изучить состояние данных в вашей организации. Ваши выводы помогут вам определить, какие ресурсы нужны вашим сотрудникам для достижения бизнес-целей.

Следующие три области фокусировки помогут вам удержаться на правильном пути:

  • Оценить отдельные уровни грамотности данных
  • Определить, какую технологию требует каждый тип пользователя
  • Определить потребности данных для каждого пользователя данных, чтобы быть продуктивным

И не забывайте о человеческом факторе – речь идет не просто о предоставлении технологии, например, но и о поддержке их правильного и уверенного использования.

Изображение предоставлено: Qlik

3. Переобучите сотрудников

Как бизнес, вы должны предоставить сотрудникам все инструменты, которые им необходимы для получения максимальной отдачи от данных. И это может включать, например, развитие их базовых знаний о грамотности данных. Кроме того, им потребуется практическое обучение тому, как эффективно использовать технологии, и простые в использовании программные решения для изучения и анализа данных в удобном темпе.

Чтобы объединить преимущества анализа данных и максимизировать ценность для бизнеса, команды также должны иметь возможность легко делиться своими выводами.

Практическое обучение грамотности

Чтобы улучшить знания сотрудников о грамотности данных, Qlik и Data Literacy Project предлагают комплексное обучение от базового до специализированного уровня.

Пользователи данных могут начать с бесплатной оценки проекта «Data Literacy», чтобы измерить уровень своей грамотности. Сайт также предоставляет пользователям персонализированную дорожную карту, чтобы шаг за шагом улучшить свои знания и навыки грамотности данных. Это отличный способ вовлечь их и развить чувство любопытства, чтобы узнать больше.

Простые в использовании решения для анализа данных

Еще один способ поддержки пользователей данных – использование удобных решений, таких как аналитика самообслуживания.

Поскольку все больше пользователей получают доступ к данным в своих повседневных задачах и становятся уверенными пользователями этих данных, им требуются интуитивно понятные решения, соответствующие их возможностям. И этот растущий спрос на рынке удовлетворяется аналитикой самообслуживания. Разработчики получают все больше запросов на создание решений самообслуживания в бизнесе.

И хотя эта тенденция позволяет тем, у кого более низкий уровень грамотности данных, получать доступ к данным и анализировать их независимо от групп, занимающихся наукой о данных, для разработки этих решений может потребоваться время.

Решения для самообслуживания, наподобие тех, которые предлагает Vizlib, предоставляют интуитивно понятные и простые в использовании инструменты бизнес-аналитики. Благодаря дополнительным продуктам Vizlib для Qlik Sense пользователи не нуждаются в каких-либо навыках программирования и могут безопасно создавать индивидуальные, привлекательные визуализации данных.  

Информационные панели Vizlib

Когда пользователи данных получат поддержку, которая им так необходима на пути к грамотности данных, они будут более уверенно изучать и анализировать данные. Их растущее владение этим новым языком откроет путь к собственному росту и большую ценность для бизнеса. Проведите их через подъемный мост в страну знаний, возможностей и производительности.





Использование функции Workflow упростит бизнес-процессы в Qlik Sense

Было бы замечательно, если бы достижение бизнес-целей было таким же быстрым и простым, как и их постановка. Но достижение более сложных бизнес-целей требует привлечения заинтересованных сторон и внедрения бизнес-процессов. Упрощенные процессы помогают сделать организацию хода работы более гладкой и помогают бизнесу экономить время. А когда основные процессы упорядочены, например, получено разрешение на выставление счетов, повышается эффективность работы и производительность.

Что такое Workflow?

Workflow – это визуальное представление последовательности шагов, которые приводят к определенному результату. Оно также содержит подробную информацию о ресурсах, необходимых для достижения конечного результата, и о том, как все эти элементы сочетаются.

Иногда выполнение бизнес-задач бывает быстрым и простым процессом, но оно также может включать множество компонентов и касаться целого ряда заинтересованных лиц. Поэтому существуют различные типы Workflow. Компании часто используют Workflow в качестве меры контроля качества. Например, фармацевтические компании используют эту функцию для обеспечения качества своего сырья. В отделе кадров Workflow помогает упростить процесс найма или управлять циклом отпусков. Функция Workflow также имеет решающее значение для организации и отслеживания того, как решаются проблемы с продукцией, например, в случае системы IT-билетов.

Для поддержания качества важных процессов часто используется особый вид Workflow – утверждающий (approval process Workflow).

Что такое утверждающий Workflow?

Утверждающий Workflow помогает лицам, принимающим решения, анализировать и регулировать качество основных процессов. С его помощью можно проверить, оптимизирован ли каждый отдельный шаг процесса.

Процессы, требующие утверждения, часто включают различные отделы компании, касаются разных функций и задач, например, выставления счетов или утверждения документов и проектов. Поддержание стандарта качества для этих компонентов не подлежит обсуждению, потому что влияет на стабильность и рост бизнеса.

Утверждающий Workflow подразумевает определение необходимых шагов для получения чего-либо утвержденного. И хотя его можно настроить как ручной процесс, для компаний гораздо выгоднее его автоматизировать.

Утверждающий Workflow от Vizlib Collaboration

Зачем отказываться от ручных систем и переходить на автоматизированный Workflow?

Во время использования ручной системы часто возникает путаница – не всегда понятно, кому что делать и когда. Для компании это лишняя трата времени. Процесс утверждения чего-либо вручную часто более ненадежный, поскольку у сотрудников разное чувство ответственности за выполненную задачу. Возникающая в результате этого неопределенность или отсутствие ясности замедляет процесс утверждения и, как следствие, ухудшается общая производительность компании.

Автоматизация повторяющихся процессов экономит время и ресурсы бизнеса. Это касается и процессов утверждения. Компании, использующие ПО для автоматизации хода работы, становятся не только более эффективными и прозрачными, но также улучшают стандартизацию и лучше соответствуют нормативным требованиям. 

Преимущества налаженного хода работы

Автоматизированный Workflow повышает ценность вашей организации следующим образом:

  • Это экономия денег: более разумное управление ресурсами и меньше временных затрат.
  • Это экономия времени: оцифрованные рабочие процессы уменьшают путаницу и неопределенность.
  • Это оптимизация изменений в различных процессах: создание нового хода работы требует глубокого изучения текущего состояния компании, и может привести к большей оптимизации и внедрению инноваций.
  • Это снижает риски: более эффективное управление проектами не дает вам забыть о важных дедлайнах, например, о запуске нового продукта.
  • Предоставление дополнительной информации: лица, принимающие решения, могут в любой момент проанализировать Workflow, чтобы повысить эффективность или повлиять на изменения в зависимости от потребностей бизнеса.

Преимущества утверждающего Workflow распространяются и на пользователей. 

  • Сотрудники становятся полностью автономными, могут легко отправлять и отслеживать свои представления.
  • Можно не только легко просматривать, но и утверждать процессы на одном портале.
  • Менеджеры могут быстро проверить ход процесса утверждения на уровне отдела.
  • Администраторы могут управлять или корректировать утверждение на каждом этапе или процесс в целом по мере изменения потребностей бизнеса.

Из каких компонентов состоит Workflow?

Workflow всегда содержит несколько компонентов, в том числе:

  • Ввод: все необходимое для выполнения одного шага в ходе работы.
  • Преобразование: правила, контролирующие то, что происходит с вводом.
  • Выход: продукт каждого отдельного шага, который затем подается на следующий шаг хода работы.
Пример типичного хода работы

Если мы посмотрим, в частности, на процесс утверждения, то увидим, что он следует определенному циклу. Стандартные компоненты, вероятней всего, будут включать:

  • Представление: любой процесс начинается с того, что сотрудник отправляет что-то для утверждения, например, счет или обзор. В идеале, представление должно быть где-то зарегистрировано, на каком-то портале.
  • Кто будет утверждать: следующий шаг в процессе утверждения – это выбор человека, утверждающего представленную работу. Если уровней утверждения несколько, убедитесь в том, что вы выделяете утверждающего для каждого из уровней.
  • Настройка уровней доступа. Сколько полномочий вы предоставите каждому из утверждающих? Это может быть разрешение на редактирование, на утверждение или отклонение представлений.
  • Установка сроков исполнения: сроки исполнения необходимы для того, чтобы процесс продолжался, и не возникало никаких задержек.
  • Автоматические уведомления: держите всех в курсе с помощью автоматического утверждения – это экономит время. Программное обеспечение хода работы в процессе утверждения может уведомить отправителя о том, что элементы утверждены, или требуют обновления или обновления требует общее состояние.
  • Журнал: в идеале программное обеспечение должно вести учет всех действий в процессе утверждения. Это поможет обеспечить последовательность и прозрачность для всех заинтересованных сторон.
Функции Vizlib Workflows

Каковы типичные случаи использования Workflow? 

У различных проектов разные заинтересованные стороны и они требуют различной степени ввода. Использование функции Workflow увеличивает производительность, а цели бизнеса становятся более доступными. Вот несколько примеров их общего использования:

  • Рабочие процессы в здравоохранении. В сфере здравоохранения часто используется Workflow, в первую очередь для распределения лекарств на всех этапах – от рецепта врача до получения лекарств пациентом.
  • Workflow в обслуживании клиентов. Workflow – это отличный способ отслеживать жалобы клиентов и управлять ими.
  • Workflow во время утверждения чего-либо менеджментом. Такой Workflow является внутренним и требует от менеджеров утверждения выполненной работы. Workflow во время утверждения может обеспечить прозрачность процесса. Кроме того, автоматизация повторяющихся задач должна высвободить время менеджеров для выполнения более сложных задач.
  • Workflow во время утверждения счетов: автоматизация процесса получения и оплаты счетов способствует стандартизации, благодаря чему намного проще отслеживать номера счетов.

Советы о том, как запустить процесс утверждения хода работы

  • Начните с просмотра текущего хода работы и отметьте все этапы, через которые проходит ваш проект.
  • Затем углубитесь в анализ и задайте себе следующие вопросы:
  1. Как сотрудники представляют работу, и в какой форме те, кто утверждает их, будут вносить изменения?
  2. Сколько шагов потребуется?
  3. Кто будет утверждать каждый из шагов?
  4. Что происходит после того, как представление отклонено или одобрено?
Функции Vizlib Workflows

Как повысить производительность с помощью Vizlib Workflow?

Для лиц, принимающих решения, важно следить за ходом бизнес-процессов. Новая функция Workflow в Vizlib Collaboration, является дополнительным продуктом для Qlik Sense и дает им больший контроль над ходом работы.

Функции Vizlib Workflows

Можно определить направление бизнес-процессов, например, отслеживать задачи или процессы от начала до их завершения или отслеживать процесс утверждения от момента отправки документа до его утверждения. Новая функция от Vizlib также дает пользователям возможность создавать новый рабочий процесс для каждого типа совместной работы и определять шаги в рабочем процессе, добавляя или удаляя строку «States» с целью повышения эффективности процесса. Функция Workflows помогает оптимизировать ключевые бизнес-процессы и повысить гибкость вашего бизнеса.

Пять малоизвестных лайфхаков Vizlib для ускорения процесса обработки данных

Лайфхак № 1: Станьте лучшим в управлении проектами с помощью функции Custom Periods в Vizlib Gantt 

Отслеживать множество процессов при управлении проектами – это непростая задача. Планирование, делегирование и сосредоточенное отслеживание задач требуют специализированных организационных инструментов, таких как диаграмма Ганта.

Чтобы менеджеры могли упорядочить компоненты большого или маленького проекта, а поиск идей ускорился, Vizlib разработал Vizlib Gantt. Vizlib Gantt – это интуитивно понятная диаграмма для планирования проекта и дополнительный продукт Qlik Sense с высокой добавленной стоимостью. Это самый простой способ отслеживать ваши проекты, при этом не выходя за рамки бюджета и оптимизируя ресурсы.

А вот и лайфхак о Vizlib Gantt от архитектора продукта: «Функцию Custom Period для от Vizlib Gantt можно использовать следующим образом – выделить определенный период, например, окончательный релиз продукта, настроить его для быстрого отслеживания прогресса или для того, чтобы не отставать от графика (и не забыть о той самой дате релиза!)».

Vizlib Gantt демонстрирует функцию Custom Periods

Функция Custom Periods от Vizlib Gantt упростит процесс управления проектами, а также гарантирует, что все члены вашей команды находятся на одной волне с вами! 

Лайфхак № 2: Кратчайший путь к профессиональному владению Vizlib Templates 

На создание профессиональных визуализаций данных, которые бы привлекали внимание аудитории, уходит много времени. Сильно перегруженный задачами разработчик не может позволить себе потратить на это лишнее время. Но ваш подход может быть более эффективным.

Чтобы ускорить процесс разработки данных в Vizlib и дать возможность пользователю данных любого уровня создавать привлекательные визуализации за считанные секунды, Vizlib разработал функцию шаблонов Vizlib – Vizlib Templates. Благодаря шаблонам пользователи данных получают возможность быстро создавать красивые, заранее разработанные графики. Эта же функция помогает компаниям создавать стандартизированные визуализации данных, согласованные с общей системой их дизайна и брендинга. 

Полезный лайфхак для более эффективного использования Vizlib Templates от технического директора Vizlib: «Можно сэкономить еще больше времени, используя шаблоны по умолчанию. Это убережет вас от лишних затрат творческой энергии и ускорит процесс создания визуализаций для всех пользователей данных в вашей компании». 

Vizlib Templates в действии!

Vizlib Templates привлечет внимание вашей аудитории, благодаря стилизованным визуализациям.

Лайфхак №3. Улучшенная организация благодаря функции Groups в пользовательском отчете Vizlib

Нередко в поисках определенных данных приходится просматривать целую кучу измерений и мер. Это похоже на распутывание спутавшихся компьютерных кабелей. Чтобы победить энтропию, нужен порядок!

Организованное структурирование данных дает пользователям возможность быстро находить то, что они ищут. Именно это является целью новой функции под названием Groups в Vizlib Custom Report для Qlik Sense. Она позволяет группировать измерения и показатели с помощью тегов master item для более эффективной организации.

Вот отличный лайфхак от вице-президента Vizlib по предпродажам и активациям: «Можно создавать разные представления для разных пользователей или групп пользователей. Функция Groups дает им немедленный доступ к часто используемым данным без необходимости бесконечно длительного поиска. Это экономит время как пользователям, так и самой компании!» 

Активация функции Groups в Vizlib Custom Report

Лайфхак №4. Теперь еще проще сотрудничать, благодаря функции Categories в Vizlib Collaboration

Инсайты и более сложные вопросы на основе данных имеют основополагающее значение для бизнес-аналитики. Но как  поделится результатами работы с вашей командой, после этого беспрепятственно продолжив процесс анализа? Сделать скриншот и выслать отчет по электронной почте? Потом нужно будет назначить встречу, обсудить ваши находки… Совсем неэффективный подход для среды, в которой данные предоставленные в режиме реального времени являются ключевым фактором успеха.

Именно это побудило Vizlib перенести аналитические взаимодействия из конференц-залов прямо на информационную панель! Новая функция Vizlib Collaboration для Qlik Sense под названием Categories упрощает процесс анализа для групп данных. Она дает пользователям возможность распределять комментарии по категориям, что ускоряет сотрудничество между членами команды!

Карл, старший архитектор продукта, говорит об этом лайфхаке следующее: «Можно даже классифицировать ваши комментарии по приоритетности, отделу или цели, что дает дополнительный контекст и ускоряет время, необходимое для понимания информации!»

Предоставьте командам, работающим с данными, возможность мгновенно действовать, поддерживая диалог в Qlik Sense. 

Функция Categories в Vizlib Collaboration

Лайфхак №5. Снепшот мер с помощью индикатора выполнения задач для Vizlib Pivot Table

Анализ больших объемов данных, особенно многочисленных строк и столбцов с цифрами, может серьезно перегрузить ваш мозг! Однако, чтобы обеспечить рост бизнеса, из этих источников данных необходимо извлекать именно значимую информацию. И чем быстрее, тем лучше.

Чтобы предоставить руководителям возможность анализировать данные вдоль и поперёк, создавать отчеты в режиме реального времени и получать информацию, способствующую стратегическому росту, Vizlib создал Vizlib Pivot Table для Qlik Sense. А чтобы ускорить процесс анализа, пользователи теперь могут автоматически визуализировать показатели в таблице Vizlib Pivot Table с помощью новой функции индикатора выполнения задач.

И вот еще один полезный лайфхак, от руководителя по разработке программного обеспечения: «Индикатор выполнения задач – это очень интерактивный инструмент, впрочем, как и все остальные функции Vizlib. После расширения измерений и просмотра мер, его можно снова закрыть, перемещаясь далее по таблице для получения дополнительных инсайтов». 

Индикатор выполнения задач в таблице Vizlib Pivot Table

Сделайте снепшот ключевых показателей эффективности в Vizlib Pivot Table с помощью индикатора выполнения задач.

TabPy 1.0 знакомит менеджмент компаний с теорией анализа и обработки данных

Tableau и теория анализа и обработки данных

Компания Tableau считает помощь людям в принятии решений своей миссией, поскольку ПО позволяет им не только видеть данные, но и понимать их. Это подразумевает оказание помощи организациям в решении одной из самых актуальных задач в науке о данных, а именно – как сделать так, чтобы полученными вследствие анализа данных выводами мог воспользоваться менеджмент компаний. Специалисты-аналитики считают, что инвестиции часто не окупаются именно из-за отсутствия коммуникации между теми, кто занимается теорией анализа данных и лицами, реально принимающими решения. Налаживание такой коммуникации с помощью Tableau может преодолеть этот разрыв благодаря интерактивности программы и исследованиям.

В этой публикации я хотел бы поделиться описанием новейших функций интеграции Python. Они были созданы для поддержки теории анализа и обработки различных данных в Tableau.

TabPy 1.0

Python – это очень распространенный инструмент среди аналитиков и специалистов по обработке и анализу данных из разных отраслей. Python позволяет выполнять различные задачи – от очистки и формирования данных до внедрения передовых алгоритмов в машинное обучение. Tableau поддерживает динамическую интеграцию с Python через TabPy в Desktop и Server, начиная с версии 10.3 и в Prep с версии 2019.3. Вот несколько отличных вариантов использования интеграции Python в Tableau:

  • Сессии от ТК18 и ТК19
  • Публикации в блоге о написании скриптов в Tableau Prep
  • Руководство по анализу и использованию табличных расчетов

Упрощенная установка

В своем первоначальном виде TabPy устанавливался как pip-пакет Python под названием tabpy-сервер и, по умолчанию, необходимо было установить программу для работы с данными – Anaconda. Для TabPy также требовался второй пакет для развертывания функций под названием tabpy-client. Чтобы упростить процесс работы для пользователей, функциональность обоих пакетов была объединена в один пакет – tabpy, а также устранена его зависимость от программы Anaconda. TabPy, работающий в виртуальной среде Anaconda, это по-прежнему очень хорошее решение, но теперь доступны и другие установки Python. Чтобы установить TabPy на компьютер со средой Python 3.6+, просто введите:

pip install tabpy

Чтобы запустить сервер TabPy, напишите в командной строке следующее:

tabpy

После запуска TabPy можно подключиться к Tableau Desktop, перейдя в Help->Settings and Performance->Manage External Service Connections, затем введите информацию о своем подключении:

В сервере Tableau соединение можно настроить с помощью команды безопасности TSM.

Предварительно построенные статистические функции

После установки TabPy и запуска сервера можно установить библиотеку предварительно построенных статистических функций с того же компьютера, используя простую команду командной строки:

tabpy-deploy-models

Эти функции включают анализ, например, Анализ основных компонентов (PCA), Анализ настроений, t-тест и анализ вариантов (ANOVA). После установки любую из этих функций можно вызвать по ее названию с любого рабочего стола или сервера Tableau, подключенного к TabPy. В следующем примере функция t-test используется для A/B тестирования

Библиотека tabpy_tools, которая устанавливается вместе с TabPy, позволяет определять и развертывать ваши собственные функции Python, включая оценку с помощью моделей машинного обучения. Попробуйте сами, используя все перечисленные инструкции.

Защищенные соединения и аутентификация

TabPy поддерживает защищенные соединения по протоколу HTTPS с использованием SSL и аутентификации по имени пользователя и по паролю с помощью обычной аутентификации. Защищенные соединения можно настроить в файле конфигурации TabPy. Начиная с версии Tableau 2020.1, Tableau Desktop и Server считывают SSL-сертификаты из хранилища ключей ОС, при этом нет необходимости указывать сертификат в Tableau. Аутентификация настраивается с помощью утилита, задокументированного и включенного в пакет tabp.

Быстрая настройка

TabPy можно запустить с пользовательскими настройками конфигурации, обозначенными в файле конфигурации, указанном при запуске сервера. Спецификации для файла конфигурации и образец доступны на сайте. Настраиваемые функции включают SSL, аутентификацию, ведение журнала, максимальный размер данных и время ожидания. Чтобы запустить TabPy с помощью пользовательской конфигурации, добавьте параметр запуска конфигурации, как в следующем примере:

tabpy —config=path/to/my/config/file.conf

Улучшенная регистрация

Расширены возможности ведения журналов в TabPy для поддержки аудита кода Python на сервере, и с целью отслеживания того, какие пользователи какой код использовали. При подключении к серверу Tableau его можно установить для записи имени пользователя сервера Tableau. Инструкция по настройке ведения журнала доступна на сайте. Благодаря всем этим функциям Python в Tableau стал более динамичным, гибким и мощным.

Лицензирование Power BI и Tableau: разбор и сравнение

Как известно всему BI-сообществу, Microsoft недавно представила миру Power BI Premium. Нужно разделить старые и новые модели лицензирования для Power BI и понять, когда использовать ту или иную. И привести сравнение с Tableau.

Давайте сосредоточимся на жестких необходимых затратах и сравним сопоставляемые вещи у Power BI и Tableau. Так, мы будем рассматривать только ту модель ценообразования Tableau, которая базируется на подписке, поскольку она наиболее сопоставима с Power BI.

При рассмотрении моделей лицензирования я придумал следующую таблицу, которую сейчас поясню.

Эта таблица на первый взгляд может показаться запутанной, но у Power BI и Tableau существенно разные модели лицензирования, даже учитывая только лицензирование Tableau на основе подписки.

Во-первых, Power BI действительно имеет два разных режима лицензирования: классическое лицензирование с Power BI Pro и новое лицензирование с Power BI Premium. Последние три строки касаются цены Power BI Premium, которая стартует от 5000 долл. США в месяц за один экземпляр Power BI P1. В Power BI Premium просмотр отчетов только для пользователей бесплатен, но разработчикам контента по-прежнему нужна лицензия Power BI Pro по цене 10 долларов США за пользователя в месяц.

В классическом лицензировании Power BI клиент для настольных ПК всегда бесплатный. Единственное, что стоит денег – это использование функций Pro в службе Power BI, и это стоит 10 долларов США за пользователя в месяц. Однако в этой модели, если в отчете используются функции Pro, ВСЕМ пользователям, в том числе и тем, которые просто хотят просматривать отчеты, понадобится лицензия Pro.

Теперь и Tableau чем-то похож на это, но есть некоторые нюансы. У Tableau также есть рабочий стол, но вы будете платить 35 долларов США за пользователя в месяц за персональную версию и 70 долларов США за пользователя в месяц за Pro версию. Если вы хотите публиковать и делиться отчетами через Tableau Online, то для этого потребуется еще 42 доллара США за пользователя в месяц. Если пользователи захотят иметь возможность просматривать или редактировать эти отчеты в Интернете, им также потребуется лицензия по цене 42 долл. США за пользователя в месяц.

Итак, давайте посмотрим на простой сценарий в рамках классической модели лицензирования Power BI и сравним его с Tableau. В этом сценарии мы ищем «переломный момент» в цене между Power BI и Tableau. Итак, если мы начнем с предположения о том, что организация желает создать модель, опубликовать и поделиться ею, и чтобы ее использовало определенное количество пользователей, только для чтения, как это выглядит?

Что ж, предположим, что нам нужна лицензия для настольного ПК и лицензия, чтобы иметь возможность обмениваться созданными отчетами. В мире Tableau это означает, что нам нужна лицензия Desktop Pro. Ее стоимость – 70 долларов США в месяц и лицензия Tableau Online по цене 42 доллара США в месяц. Используя простую математику, мы определяем, что это 112 долларов в месяц. С Power BI лицензия на настольный ПК бесплатна, и все, что нам нужно, это лицензия Pro за 10 долларов в месяц. Теперь добавляем 10 лицензий «только для чтения» по цене 42 долл. США на каждого пользователя в месяц с Tableau и 10 долл. США на пользователя в месяц для Power BI. Знаете, что? Простая математика говорит нам, что нет точки пересечения. Tableau будет всегда дороже, чем Power BI:

Приведенный выше сценарий сохраняется в Power BI classic до тех пор, пока общее количество пользователей не достигнет 550. Предположим, что соотношение потребителей данных и аналитиков 10/1. Имейте в виду, что цены Power BI всегда опережают цены Tableau.

Это точка безубыточности при использовании Premium.

Таким образом, если в вашей организации более 550 человек, вы почти наверняка захотите использовать Power BI Premium. Кроме того, после того, как вы приблизитесь к этому приблизительному размеру организации, цены Tableau станут еще менее привлекательными, поскольку лицензии «только для чтения» в Power BI Premium бесплатны, а в Tableau Online не так уж и бесплатны.

В наборе инструментов бизнес-аналитики Microsoft есть множество бесплатных альтернатив. Сюда входит использование бесплатного Power BI Desktop и простое размещение файлов в общей папке или в службах отчетов SQL Server. Или использование Power BI Desktop и лицензии Free Power BI, а также бесплатной функции публикации в Интернете. Кроме того, всегда есть Excel, у которого есть множество функциональных возможностей Power BI с PowerPivot.

Теперь, несмотря на всё сказанное, у меня есть смелые предположения относительно будущего лицензирования с Power BI. Есть одна вещь, которую я четко заметил в Power BI Premium. Это выделенная емкость, а не общая емкость общего сервиса Power BI. Меня не удивит, если Microsoft введет уровни между этими двумя классами обслуживания. Представьте, что у общей емкости меньше ограничений, чем у общего сервиса Power BI, но больше ограничений, чем у 100% выделенной емкости. Казалось бы, Microsoft может создать один или несколько уровней обслуживания, используя менее ограниченную общую емкость, которая будет оптимизирована для создания ценовых категорий, которые будут привлекательны для клиентов среднего размера, эффективно предоставляя им всю или большую часть функционала Premium. Несмотря на все сказанное, каков реальный стимул сделать это, когда вы уже получаете 20% стоимости или меньше от своего конкурента?

В конце концов, новая модель лицензирования является благом для крупных компаний и, на мой взгляд, в целом повышает ценность предложения Power BI. Рассмотрим организацию с 5000 активных пользователей BI. Расходы этой организации в соответствии со старой моделью лицензирования составят 50 000 долл. США (5 000 * 10 долл. США) в месяц или 600 000 долл. США в год. В соответствии с новой моделью лицензирования с 2 экземплярами P1 будет 15 000 долларов (500 * 10 + 2 * 5 000) в месяц или 180 000 долларов в год. При использовании Power BI Premium экономия затрат составляет 60% по сравнению с классическим лицензированием Power BI. И та же организация заплатит 245 000 долл. США (500 * 70 долл. США + 350 * 42 долл. США + 4500 * 42 долл. США) в месяц или 2 940 000 долл. США в год за Tableau.

Tableau или Power BI?

«Что вы предпочитаете, Tableau или Power BI

Я слышу такой вопрос все время. Буквально, каждый раз, когда упоминаю, что работаю с обоими инструментами.

Мой инстинктивный ответ всегда – «Tableau».

Хотя это и упрощение. Мой продуманный ответ должен быть таким: « Это от многого зависит».

Чем отличаются эти инструменты? Позвольте мне описать (точнее, нарисовать) варианты.

1. Tableau = творчество. С его помощью я могу создать фактически всё что хочу. Возможности здесь безграничны.

Power BI ограничивает вас. Он ограничивает ваше мышление типичными вещами. Да, здесь вы можете создавать собственные визуальные эффекты, но он намного сложнее, чем должен бы быть такой продукт.

2. Tableau позволяет исследовать данные. Я могу перетаскивать поля в панель инструментов, как угодно, визуализировать отношения между данными, отвечать на любые вопросы, которые появляются в моей голове. Кому не понравится сложная диаграмма, у которой вероятно есть какой-то смысл, правда вы пока не уверены в том, о чем она говорит. И вот как вы открываете неожиданные идеи.

Когда я работаю с Power BI, мне нужно начинать с конца. Мне нужно точно знать, какую диаграмму я хочу создать, прежде чем я смогу визуально исследовать данные. Да, вы можете утверждать, что существующие типы диаграмм предназначены для исследований, но это просто базовое профилирование. Да, я могу изменить свой тип диаграммы позже, но из-за жесткости Power BI все мы знаем, насколько сложно переключаться между представлениями. И опять же, я просто выбираю типы диаграмм из ограниченного количества вариантов, а не открываю что-то новое.

3. Вычисления Tableau – мощный инструмент табличных вычислений, у него есть кривая обучения, но как только вы освоите его, то сразу поймете в чем смысл. И главное – есть единый синтаксис для изучения.

Единый синтаксис в одном инструменте должен быть удобным, правда? Да, но не в мире Power BI. Вы можете прописать вычисления в DAX или Power Query. И это может быть так, так запутанно. Да, в конце концов вы выясняете, в чем заключается цель каждого из них, где и как вы должны писать различные типы вычислений. Но это не избавляет от необходимости постоянно переключать языки в одном инструменте.

И всегда есть НО.

4. Хотя Tableau – невероятно мощный инструмент визуализации, не пытайтесь с ним серьезно моделировать данные. Слияние источников данных в Tableau часто приводит к полному хаосу.

С Power BI мне намного удобнее делать любую интеграцию данных, чем с Tableau. Здесь ненамного больше инструментов, но я могу визуализировать модель данных намного лучше. И с Power Query (да, тот, на который я только что жаловался), я могу точно видеть все шаги, которые я сделал на этапе подготовки и упорядочивания данных, упорядоченный и гораздо более согласованный, чем в Tableau.

5. Что касается самих данных, я часто имею дело с запросами на работу по следующим направлениям:

«Это хорошие визуальные эффекты. Но смогу ли я также получить все данные из диаграммы в таблице Excel

Хотя я стараюсь постепенно отучать людей от мышления «дай мне все данные», мне приходится удовлетворять некоторые из подобных запросов, предоставляя возможность загрузить данные на информационной панели.

Откровенно говоря, возможность загрузки данных в Tableau не так уж и приятна. Загруженный файл CSV может быть корявым, со столбцами, которые не упорядочены логически и имеют странные заголовки.

Загрузка данных с помощью Power BI – это мечта. (Это просто мечта бухгалтера) Power BI дает прекрасную таблицу Excel, именно такую, как хотят люди.

6. Есть также некоторые визуальные аспекты, в которых Power BI показывает себя лучше.

Проблемы с разрешением экрана или что-то другое, могут сильно раздражать. Смещенные контейнеры, усеченные визуальные эффекты, уродливые полосы прокрутки – это действительно душераздирающий момент.

Такое редко случается со мной с Power BI. Опубликованные отчеты выглядят так же, как в версии для настольных ПК.

7. И на тему сумасшедших визуальных эффектов. Контейнеры Tableau отлично подходят для простоты компоновки, но их не так уж просто использовать. Почему у вложенных контейнеров свой собственный разум? Почему контейнерная иерархия превращается в такого страшного зверя, когда на самом деле все, чего я хочу, это создать простую иерархию элементов? И вы даже не можете выбрать контейнер на панели иерархии элементов и изменить его порядок?!

Power BI упрощает группирование, наложение и изменение порядка визуалов с помощью панели Выбора. Серьезно, это такая экономия времени и здравомыслия.

8. А для основы – скопируйте вставные текстовые поля, изображения, визуальные эффекты – почему, Tableau, почему бы вам не включить этот простой функционал, который есть во всех инструментах редактирования в качестве стандартного? Почему эта очевидная способность должна быть настолько запутанной? И пока мы здесь, Format Painter тоже хорош, знаю. Power BI, будучи продуктом от Microsoft, делает все таким простым, как и должно быть.

В основном оба инструмента идут хорошо и плохо. Что действительно определяет мои предпочтения, так это ценность, которую я придаю каждому из этих конкурирующих аспектов.

Для меня Tableau – это полная платформа визуализации, креативный инструмент. Это дает мне возможность создавать то, что я хочу. С другой стороны, Power BI – это инструмент отчетности. Он создает прекрасного вида бизнес-отчеты и информационные панели, если это ваше требование.

Оба великолепны в том, что делают, но то, что они делают, отличается.

Если требуются информационные панели и инструмент отчетности, интегрированный с Office 365, с привлекательными, но не очень креативными визуальными элементами, Power BI идеально подходит для этого. Но Tableau – это, что нужно, когда вы захотите предоставить конечным пользователям все возможности Power BI, но гораздо больше, чем это.

Как сравнить Power BI и Qlik с точки зрения TCO (Совокупная стоимость владения)

Прежде всего позвольте заметить, что оба продукта очень хороши и выбор между ними далеко не всегда необходим, лично я выступаю за гибридные стратегии бизнес аналитики, в которых могут сосуществовать оба продукта. Это ещё более актуально тогда, когда организации располагают хорошими решениями для управления данными. Когда необходимо сделать выбор между конкретными продуктами, все зависит от различных факторов. В этой статье я остановлюсь на TCO (совокупная стоимость владения) и тех компонентах, которые ее определяют, это в первую очередь лицензии и программное обеспечение, инфраструктура и реализация.

Ниже представлены ключевые отличия с точки зрения совокупной стоимости владения.

Лицензии/программное обеспечение

И Power BI и Qlik – это современные инновационные инструменты визуальной аналитики со множеством интересных возможностей для создания потрясающих информационных панелей и отчетов. Оба продукта предлагают широкие возможности для дизайна отчетов. Однако, все же ключевое отличие с точки зрения UIX заключается в том, что у Qlik есть очень мощный ассоциативный механизм, также называемый «power of grey», с которым вы сможете найти и открыть новые идеи в ваших данных. Учитывая то, что Power BI гораздо более иерархическая (детализированная) система, вам нужно будет приложить больше усилий, чтобы извлечь новые идеи или найти то, что вы ищете. Тем не менее, когда вы начинаете небольшой BI проект (мало данных и мало пользователей) и сравниваете инструменты с точки зрения визуальной аналитики, различия не существенны. А вот с точки зрения TCO (стоимость владения) вы увидите существенную разницу и поймете, что Power BI намного дешевле, чем Qlik.

Актуальная цена Power BI составляет 8,40 ЕВРО за одного пользователя (Power BI Pro)*

Актуальная цена Qlik составляет 36,25 ЕВРО за одного пользователя в месяц (Qlik Analyzer)**

*Power BI Pro ограничивает размер приложения до 1 ГБ. Чтобы преодолеть это ограничение, вам необходимо будет подписаться на Premium, максимальное ограничение по которому составляет уже 10 ГБ (от 4212,30 Евро в месяц). Чтобы преодолеть и это ограничение, вам нужно использовать прямой запрос, а это будет иметь огромное влияние на производительность.

**В Qlik есть разные типы лицензий, такие как Analyzer, Professional и Capacity, поэтому общие затраты на пользователя отличаются в зависимости от обстоятельств.

Внутренняя архитектура

Ещё одно существенное отличие этих продуктов заключается в том, что в Power BI используется только облачная стратегия. Это означает, что Power BI всегда работает на платформе Microsoft Azure. Облако предлагает множество преимуществ с точки зрения масштабируемости, гибкости и интеграции с другими сервисами. Однако при работе с конфиденциальными данными вы захотите сохранить контроль над своими данными. Кроме того, с точки зрения стратегии архитектуры его иногда необходимо устанавливать в вашем помещении, в частном облаке или в общедоступном облаке (AWS, Google и т. д.). Qlik в этом отношении очень гибкий и дает вам полностью гибридные и мультиоблачные возможности.

С точки зрения совокупной стоимости владения это будет означать, что, если вы еще не инвестировали в Microsoft Azure и хотите внедрить Power BI, в ваш проект нужно добавить дополнительные расходы на Microsoft Azure, а это повысит совокупную стоимость владения. Я лично считаю, что Microsoft Azure – отличная платформа со множеством возможностей, весьма гибкая для развития вашей ИТ-инфраструктуры. Тем не менее, после нескольких проектов я понял, что она требует обширных знаний для работы со всем функционалом. Поэтому имейте в виду, что для этого вам понадобятся дополнительные (внешние) ресурсы.

С точки зрения затрат мы видели, что использовать Azure не очень дешево и что стоимость использования продуктов Microsoft, особенно систем хранения (Azure SQL, Azure DWH), может быть очень высокой и непредсказуемой. И неудивительно, что каждая дополнительная служба в Azure оплачивается, и, когда вы узнаете об этом, то начинаете понимать, что это очень дорогая среда. Подход Microsoft к своему позиционированию заключается в том, чтобы доминировать на рынке облачных вычислений, поэтому стратегия Power BI основывается на привязке к Microsoft Azure. Мульти-облачная стратегия Qlik предназначена для адаптации к облачной стратегии клиента без привязки к конкретному поставщику.

Реализация

Еще одно отличие – сложность продукта. Power BI пользуется очень большой популярностью среди клиентов, которые уже используют Office 365 и Microsoft Azure. Преимущества Power BI заключаются в том, что он уже включен в O365, требует небольших затрат и позволяет сразу же приступить к анализу. Кроме того, у вас есть хорошие возможности для совместного использования и хорошее ИТ-внедрение, это – общая зона комфорта.

По моим личным наблюдениям, я вижу высокий уровень принятия в пользовательской базе Advanced Excel, поэтому мы видим, что многие финансовые отделы переходят на Power BI, благодаря их опыту с Excel, простоте использования, отсутствию прямой необходимости в техподдержке, возможностям модификации и удобным функциям отчетов/информационных панелей. Хотя Qlik всегда выступал за самообслуживание в бизнес аналитике, лично я считаю, что многие пользователи видят это иначе, чем Power BI. Конечно, когда вы познакомитесь с продуктом Qlik, пройдя определенный курс обучения (проб и ошибок), то увидите много преимуществ по сравнению с функциями в Power BI. Все же я считаю, что начальное самообслуживание с Power BI лучше.

Вернемся к сложности продукта. Мы видим, что Power BI это не просто еще один инструмент. Это комбинация нескольких инструментов и сервисов для визуализации с самообслуживанием и распространения контента.

Как поставщик готовых стеков, Microsoft, кроме всего прочего, предлагает множество других компонентов, которые могут понадобиться при развертывании проекта Power BI, такие как (Azure) SQL Server, службы Reporting Services, службы Analysis Services, Azure SQL DW и многие другие. Таким образом, с точки зрения совокупной стоимости владения это может означать, что стоимость будет намного выше, если эти продукты понадобятся, а также для получения навыков работы с ними.

У Qlik иной подход, здесь предлагают практически всё в одном продукте. Они предлагают хорошее решение, которое обеспечивает гибкое управление и производительность при работе с большими объемами данных. Таким образом, стоимость изначально кажется выше, но при использовании большего количества функций в более крупных задачах, продукт в конечном итоге становится дешевле.

Также я вижу, что Qlik вкладывает значительные средства в новые функции (машинное обучение, индекс больших данных, когнитивные способности, расширенный интеллект, анализ речи и т. д.). Все они реализованы в продукте Qlik Enterprise. Microsoft также инвестирует в эти темы, но это все новые (платные) продукты или услуги на платформе Azure.

Выводы

  1. Power BI изначально намного дешевле, чем Qlik, особенно для небольших проектов.
  2. Типичное решение Power BI не всегда стоит 8,40 евро за пользователя в месяц, оно представляет собой сложную совокупность многих продуктов, что приводит к более высокой сложности всей системы, большим затратам и большему количеству отказов; У Qlik интегрированное предложение продукта и гибридное облако.
  3. В решении Power BI понадобятся дополнительные компоненты, но вы можете заметить это через год работы или сразу после покупки, однако в любом случае, это приведет к непредвиденным расходам в будущем.
  4. Стоимость лицензии за первый год составляет небольшую долю от совокупной стоимости владения, поэтому клиент должен оценивать именно совокупную стоимость владения для принятия решения.
  5. При масштабах развертывания, от 25-30 пользователей и выше, стоимость владения Qlik в перерасчете на одного пользователя ниже, чем Power BI.
  6. Power BI – очень хороший инструмент визуальной аналитики, который идеально подходит для тех компаний, которые уже вложили средства в Microsoft Azure. Суммарная стоимость владения делится с другими используемыми ресурсами.

НАСТРОЙКА ПРАВИЛ БЕЗОПАСНОСТИ В QLIK SENSE QMC

Если вы уже знакомы с QlikView и собираетесь перейти на Qlik Sense, вы увидите много общего между ними. Скрипты и запись выражений у них одинаковые.

Однако, QMC сильно отличается. И одно из главных отличий – это подход к пользователям. Обычно QMC в QlikView использовалась только командой разработчиков. Однако в Qlik Sense вам необходимо отойти от этой концепции и перейти в такую среду, где есть гораздо больше людей, использующих отчеты, и которые имеют доступ к QMC.

Типичное бизнес-требование Qlik Sense:

  • Разработчик будет извлекать и преобразовывать данные, настраивать модели данных, создавать приложения Sense, создавать стандартные выражения, измерения и визуализации в основных элементах.
  • Затем пользователь будет использовать эту информацию, а суперпользователи захотят и дальше дорабатывать приложения, добавляя новые данные и визуализации. Они захотят опубликовать пересмотренные информационные панели, чтобы другие могли использовать эту информацию.

(Если второе утверждение заставило вас вздохнуть и покачать головой, то вам следует заставить себя идти в ногу со временем, ведь ситуация меняется, и если вы сейчас начнете немного отставать, то вскоре безнадежно отстанете!)

Надеюсь, вы уже знакомы с концепцией Потоков Ресурсов. Их можно рассматривать как папки в Qlik Sense Hub, в которых можно хранить приложения. Пользователям может быть предоставлен доступ к этим потокам с использованием правил безопасности в Qlik Sense QMC.

Правила безопасности могут определить намного больше. Общее правило: они могут определять все:

  • Доступ к Потокам Ресурсов
  • Возможность создать новое приложение
  • Возможность редактировать существующее приложение
  • и т.д.

Это все правила Hub.

Правила также можно создавать для того, чтобы назначать разным пользователям разные права, контролируя их действия в QMC. Опять же, вы можете уже знать о стандартных ролях; «Root Admin», «Content Admin» и т. д. Эти роли разрешают пользователю доступ к определенным областям QMC, хотя они предназначены по сути для всего. Если вы являетесь администратором контента, то можете публиковать, удалять, редактировать любое приложение, перезагружать задачу, ресурс подключения к данным для любого потока. Это хорошо, если вы придерживаетесь традиционной структуры бизнес аналитики центральной группы разработчиков. Если нет, вам придется создать правильные правила для вашего бизнеса.

Роли безопасности могут только предоставлять доступ, но не ограничивать его! При установке сервера Qlik Sense у вас будет довольно большое количество автоматически определенных правил. Большинство из них вы сохраните, а некоторые придется отредактировать или отключить.

В общем случае правило может читаться как предложение: «Разрешить запрашивающей стороне [действие] [ресурс] при условии, что [условия]».

Я управляю запрашивающей стороной с помощью настраиваемого свойства, которое я установил в QMC (есть и другие методы). Для каждого ресурса у меня есть два свойства, которые затем выделяются пользователям, например:

  • Finance – Пользователь
  • Finance – Администратор
  • Sales – Пользователь
  • Sales – Администратор

У меня есть второе Настраиваемое Свойство для Ресурсов (Ресурсы, которые я также отношу к ним: Приложения, Объекты приложений, Соединения данных, Задачи перезагрузки и Потоки), например:

  • Финансы
  • Продажи

У меня есть общие правила, которые предоставляют доступ, который не зависит от ресурса:

  • Доступ администратора к разделам QMC
  • Доступ администратора к созданию приложения
  • Доступ администратора к ресурсам, которым не назначено пользовательское свойство

Затем я установил ряд правил для каждого ресурса, который я подключил к сети, в настоящее время их шесть:

  • Доступ администратора ко всем приложениям, относящимся к группе ресурсов (Hub и QMC)
  • Доступ администратора ко всем объектам приложения, относящимся к группе ресурсов (QMC)
  • Доступ администратора ко всем соединениям данных, относящимся к группе ресурсов (Hub и QMC) – пример ниже
  • Доступ администратора ко всем задачам перезагрузки, относящимся к группе ресурсов (QMC).
  • Доступ администратора к потоку, связанному с группой ресурсов (Hub и QMC)
  • Доступ только для чтения к потоку, связанному с группой ресурсов (Hub)

Причина, по которой у меня так много правил, заключается в том, что вы не можете просто создать правило администратора, так как каждый ресурс имеет собственный набор типов разрешений; Создать, Прочитать, Обновить, Удалить, Экспортировать и т. д., И вы должны определить их индивидуально.

Вот пример правила, согласно которому администраторы определенного ресурса имеют полный доступ как в Hub, так и в QMC к соединениям данных для одного и того же ресурса:

Правило безопасности

Qlik Sense DataConnections_* – это фильтр ресурсов, который определяет область доступа. Вы можете иметь несколько фильтров ресурсов, разделенных запятой, хотя при тестировании это не всегда работает так как надо, так что если сомневаетесь, удалите их.

ХВАТИТ ХРАНИТЬ ВЫРАЖЕНИЯ QLIK SENSE В ПЕРЕМЕННЫХ!

Как разработчики, мы должны уделять больше внимания модели данных Qlik Sense, чем при разработке в QlikView, поскольку мы ожидаем, что пользователь будет искать больше информации и идей.

Мы также ожидаем, что они будут создавать собственные визуализации на лету, и для этого им нужна понятная модель данных, и с учетом этого нам нужно подумать о том, как мы предоставляем нашим пользователям Измерения, Меры и Визуализации в основных элементах.

В QlikView перед выпуском информационной панели принято помещать все выражения в переменные. На то есть ряд причин:

  • Управление метрикой – чтобы знать, что все экземпляры этого показателя будут согласованными, вам нужно всего лишь отредактировать переменную один раз, поскольку все они ссылаются на одну и ту же переменную.
  • Иерархическое управление метрикой – для таких мер, как маржа, вместо того, чтобы писать полное выражение, вы ссылаетесь на переменные нижнего уровня для продаж и затрат. Как и прежде, вам нужно только один раз обновить ее, чтобы знать, что все экземпляры этой меры будут согласованы.
  • Производительностьмалоизвестный параметр. Если у вас есть два выражения “=sum(Sales)” & =”sum( Sales )” (обратите внимание на лишние пробелы во втором выражении!), То механизм анализирует их как два отдельных выражения и, следовательно, для вычисления берет вдвое большую вычислительную мощность. Если бы они были написаны одинаково, то рассчитывались бы один раз, независимо от того, сколько раз они используются.

Зная все эти преимущества, с какой стати мы должны прекратить использовать выражения?

А все из-за пользовательского опыта, если мы используем переменные, когда пользователь хочет отредактировать мастер-меру, у него не будет отличного исходного места для начала работы…

Приведенный выше пример не очень полезен, и пользователь, вероятно, будет разочарован. Я считаю, что читать что-то и понимать контекст намного проще, чем создавать что-то с нуля. Если вы посмотрите на следующий пример, попробуйте взглянуть на него свежим взглядом, как если бы вы были конечным пользователем Qlik:

Здесь, когда пользователь редактирует основную меру, он сразу же получает представление о том, какой расчет выполняется. Вы могли бы сделать еще один шаг вперед, встроив подсказку и в само выражение, например, в следующем более подробном примере.

Теперь пользователь может точно видеть, что происходит, даже с добавлением Set Analysis. Большинство пользователей должны иметь возможность редактировать меру или, возможно, сделать еще шаг вперед, используя эту и другие меры в качестве отправной точки для чего-то нового, выбирая информацию из каждого и создавая новый расчет для самостоятельного обнаружения данных.

Как я собираюсь справиться со всей этой дополнительной работой!

Как мы будем управлять этим с точки зрения разработчика? Вот потенциальные проблемы:

  1. Быстрое заполнение и, что еще важнее, автоматическое обновление основных элементов с учетом изменений в расчетах.
  2. Сокращение дублирования, которое позволит мерам ссылаться на самих себя.

Во-первых, как и большинство разработчиков при работе с переменными, мы по-прежнему можем обрабатывать создание и обновление Мастер-элементов с помощью внешнего файла, такого как рабочая книга. Быстрый поиск «Master» в Qlik Branch Garden приводит к появлению ряда расширений, которые автоматизируют процесс (показано ниже). Это достигается за счет использования мощных API-интерфейсов Qlik.

С точки зрения риска в отношении расширений, если выбранное вами перестает работать, вы можете просто переключиться обратно на ручной процесс. Таким образом, в отличие от доступности и производительности расширения диаграммы, ваш риск практически отсутствует.

Последнее, что вам нужно учитывать, это Иерархическое Метрическое Управление. Как-то во время разговора мне задали вопрос о Мастер-данных, которые ссылаются друг на друга. В настоящее время это невозможно, хотя я верю, что это вопрос времени. Несмотря на это, я не думаю, что данная мера необходима или вызывает проблему, так как мне пришлось решать аналогичную проблему много лет назад в QlikView!

Задача состояла в том, чтобы автоматически создавать временные итерации для одной и той же метрики, такой как «Вчера», «Прошлый год», «Квартал к дате» и т. д. Я создал сценарий в QlikView, который мог делать это и даже учитывал меры, зависящие от друг друга, так что автоматизировать процесс вполне возможно. С учетом этих двух моментов я не вижу причин, по которым вам все равно следует использовать переменные для выражений в Qlik Sense.

Все еще не убедил?

Проблема также в том, как переменные хранятся, когда вы не удаляете их физически. Одним из стандартных предварительных тестов в QlikView было удаление всех переменных, запуск сценария (который должен воссоздать все необходимые переменные) и проверка того, что все в порядке. Часто я обнаруживал проблемы, когда старые переменные удалялись из сценария или контрольного листа, но не удалялись из приложения, и это становилось ошибкой в вычислениях или ставало причиной некорректной функциональности. Не используя API в QlikSense, вы должны вручную удалить все переменные (это может занять много времени). По этой самой причине я бы использовал переменные только там, где это абсолютно необходимо, поддерживая абсолютный минимум списка.

ФУНКЦИИ JOIN, CONCATENATE И APPLYMAP

Когда вы начинаете использовать Qlik (это относится к новому проекту), ваша структура данных, вероятно, представляет собой простую схему «снежинка», где данные загружаются в виде таблиц «как есть», и связаны между собой отдельными полями.

Это отлично подходит для проверки данных и для первоначальной разработки пользовательского интерфейса информационной панели, хотя, вы, вероятно, захотите превратить эту структуру в схему «Звезда».

Qlik предлагает несколько способов соединения данных в таблице: Соединения (Join), Конкатенация (Concatenate) и функция ApplyMap – это те методы, о которых я собираюсь рассказать.

Join

Соединяя данные, вы берете два потока информации и соединяете их в одну строку данных, определенную Ключом, который определяется любым количеством полей с одинаковыми именами из обеих таблиц.

Если мы сосредоточимся на левом соединении (оно самое распространенное), то вторая загруженная таблица соединяется с первой. Любые совпадающие строки (как определено ключом) будут загружены из второй таблицы, а строки, которые не совпадают, не будут загружены.

Мы ясно увидим это, посмотрев на результаты левого соединения этих двух таблиц.

Table A

Left Join (Table A)

Результат
  • ID 4 не существует во второй таблице, поэтому поле B является нулевым значением
  • ID 5 не имеет соответствующей записи в первой таблице, поэтому оно не загружается

Это простой пример, и отсюда мы можем быстро начать объединять данные. Однако, есть еще кое-что, и это становится понятным не сразу. Если есть дублирование ключей, соединение проходит по-другому.

Table A

Left Join (Table A)

Результат

Здесь мы можем увидеть потенциальную проблему. Исходные данные таблицы A имеют значение FieldA – «20» для ID2. Теперь, поскольку во второй таблице было дублирование ID2, в выходных данных показаны две записи для ID2 и обе со значением FieldA, равным 20. Если бы вы просуммировали это в Qlik, то получили бы 40 – неверно!

Поэтому важно, чтобы вы понимали данные, которые вы связываете, и обеспечивали целостность конечного результата.

В Qlik есть четыре основных типа соединения:

  • Левое соединение (Left Join): все идентификаторы должны присутствовать в первой таблице.
  • Правое соединения (Right Join): все идентификаторы должны присутствовать во второй таблице.
  • Внутреннее соединение (Inner Join): связывает те данные, у которых идентификатор есть в обеих таблицах.
  • Внешнее соединение (Outer Join): хранит те данные из обеих таблиц, где их можно связать (так же, как соединение).

ApplyMap

Функция ApplyMap имеет явные преимущества, хотя при чрезмерном использовании может вызвать путаницу в скрипте информационной панели из-за того, что она ведет себя почти как подпрограмма (поэтому используйте ее осторожно).

  • Скорость (по сравнению с левым соединением)
  • Отсутствие обработки
  • Целостность данных

Ее часто используют в примерах Qlik, чтобы привести в порядок данные, например, различные варианты написания одного и того же слова. Кроме того, функция ApplyMap может использоваться для присоединения к одному полю.

Если мы возьмем первый пример Левого соединения и используем вместо него функцию Applymap, мы можем обработать нулевое значение, оставленное в выходной таблице.

Результат

Для большого набора данных с помощью функции Applymap также увеличивается скорость, и теперь у нас есть заполненное нулевое значение, эти записи можно выбрать в пользовательском интерфейсе Qlik.

Если бы у нас были дублированные ключевые поля (ID) в Таблице A, то выходные записи не были бы дублированы, хотя мы бы отображали только первое найденное значение, так что еще раз убедитесь, что вы понимаете структуру своих данных и предпринимаете шаги для их упорядочивания. Также вы можете связать несколько полей, создав составной ключ (объединяя поля вместе).

Concatenate

Join и ApplyMap связывают данные в соответствующих строках (как определено ключом). Конкатенация складывает таблицы друг над другом разделяя поля, которые названы единообразно

Таблица конкатенации

Qlik На этом изображении ячейки черного цвета обозначают нулевые значения, и вас может смутить количество пустых полей, которые могут оказаться в вашей финальной таблице. Не волнуйтесь, Qlik очень эффективно обрабатывает нулевые значения, и у этого типа структуры нет реальных проблем с производительностью.

74 queries in 0,596 seconds