[ARTIGO] Qlik Sense - A Sensação de Experimentar Dados



Fonte: BI NA PRÀTICA

       Por Grimaldo Oliveira

Antes de começar este artigo pesquisei sobre alguns significados e associações de Sense (inglês) para o português e achei algumas coisas interessantes: o senso, a sensação, a percepção, a consciência, a sensibilidade e por ai vai. Estes termos caem como uma luva para quem trabalha com a ferramenta da Qlik pela primeira vez. Este misto de agilidade e experimentação sobre os dados na construção de análise que vai fluindo a medida que novas ideias surgem com o uso do data Discovey Qlik Sense.

As características iniciais dão conta que tudo é muito simples e pouco robusto, mas isso logo é deixado para trás quando você compreende como ele trabalha. A estrutura de entrada de dados é composto do que é denominado de Base.






·   Modelo de Dados: No Qlik Sense é criado um modelo de dados para a leitura dos dados. Caso haja necessidade, você pode editar o script de carga de dados e recarregar os dados para criar o modelo de dados mais adequado para o seu aplicativo.

·   Script de Carga: É possível utilizar um script de carga de dados para carregar dados no aplicativo. O script pode se conectar a uma fonte de dados (banco de dados, pasta do excel, etc.) trazendo os dados para serem trabalhados.

·   Dimensões: São os campos descritivos utilizados nas suas análises e visualizações de dados.

·   Métricas ou Medidas: São os campos de métricas utilizados em cálculos para as suas análises e visualizações de dados.​


O Qlik Sense partiu do princípio de que posso trabalhar com banco de dados, arquivos texto, excel e qualquer outro tipo de conector externo que traga os dados, aonde estes estiverem. Para fazer as suas análises ele se distribui em Estrutura Aparência. Estrutura para a guarda dos dados em aplicativos que contém páginas de dados, chamadas de planilhas, e Aparência para ajudar a apresentar os dados em uma reunião ou apresentação.



São 3 os componentes presentes nessa arquitetura:


·         Planilhas com Visões: Locais onde são criadas as pastas de trabalho, que guardaram as visualizações dos dados como gráficos e tabelas.

·         Marcadores: Quando você gera uma visão sobre os dados e deseja salvá-la, você pode criar um marcador e este conjunto de seleções é guardado, podendo ser reutilizado quando o gestor desejar.

·       Histórias: é uma forma diferente de apresentar as visualizações de dados geradas, como slides de uma apresentação. As histórias baseiam-se em snapshots das visualizações. Apresente seus dados criando uma história que o oriente para novas ideias.

Os marcadores e históricas são retiradas do dia a dia dos gestores. Quem nunca imaginou em criar uma análise em uma ferramenta de dados e exibir direto em slides, cronologicamente como os dados devem aparecer. Ao mesmo tempo poder retornar a análise, tudinho ali, bem pertinho.

Este ambiente é complementado pela paleta de objetos bem restrita, que tem tudo aquilo que interessa na análise dos dados da maioria das empresas: Gráfico de barras, Gráfico de linha, Gráfico de combinação, Mapa de árvore, Painel de filtro, Indicador chave de desempenho - KPI, Mapa, Gráfico de pizza, Mostrador, Tabela, Tabela dinâmica, Dispersão, Texto e imagem.

Enfim, produzir belas análises aliada a garantias de que seus dados são carregados e relacionados conforme as suas necessidades, sem precisar de um especialista em banco de dados ou sistemas, contando com HTML5 - que é responsivo e os gráficos e tabelas ficam do tamanho que você quiser - é algo que é desejado e que agora é real.






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Sobre Grimaldo Oliveira

Mestre pela Universidade do Estado da Bahia (UNEB) no Curso de Mestrado Profissional Gestão e Tecnologias Aplicadas à Educação (GESTEC) com o projeto “GESMOODLE – Ferramenta de acompanhamento do aluno de graduação, no ambiente virtual de aprendizagem(MOODLE), no contexto da UNEB“. Possui também Especialização em Análise de Sistemas pela Faculdade Visconde de Cairu e Bacharelado em Estatística pela Universidade Federal da Bahia. Atua profissionalmente como consultor há mais de 15 anos nas áreas de Data Warehouse, Mineração de Dados, Ferramentas de Tomada de Decisão e Estatística. Atualmente é editor do blog BI com Vatapá. Livro: BI COMO DEVE SER - www.bicomodeveser.com.br

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