Nieuw: Qlik Sense June 2017
Qlik heeft de nieuwe versie van Qlik Sense vrijgegeven, met daarin een aantal belangrijke verbeteringen. Deze release heeft de naam “June 2017” gekregen, wat betekent dat de nummering van releases van Qlik Sense tot het verleden behoort. Qlik heeft aangekondigd vanaf nu elke 10 weken een nieuwe versie van Qlik Sense uit te brengen, waarbij elke release de naam krijgt van de maand en het jaar waarin deze wordt uitgebracht. De nieuwe versie van Qlik Sense zit vol met nieuwe en verbeterde features.
- Advanced Analytics integration
- On-demand app generation
- Qlik Sense mobile client
- Nieuwe monitoring apps
- Nieuwe visualisaties
- Kleuren van master dimensions
- Visual data profiling en self-service datapreparatie
In dit blog lees je alles over deze nieuwe functionaliteiten.
Wat is er allemaal nieuw in deze versie?
Advanced analytics integratie
Er is nieuw Connector Framework toegevoegd in Qlik Sense Enterprise voor de integratie met externe analytische engines, zoals R en Python. Hierdoor kan data uitgewisseld worden tussen Qlik Sense en externe applicaties, zowel interactief als in batch via het laadscript. In een visualisatie kun je bijvoorbeeld expressies schrijven met geavanceerde analytische functies, die vervolgens interactief worden uitgevoerd in bijvoorbeeld R. Dit biedt ontwikkelaars de mogelijkheid om voorspellende analyses toe te voegen in Qlik Sense apps. Om dit allemaal mogelijk te maken is een nieuwe server side extension API toegevoegd. In de Management Console moet je de connecties naar de externe analytische engines configureren om gebruik te maken van deze functionaliteit. De connectoren voor R en Python worden standaard meegeleverd met de June 2017 release. Het Connector Framework is open source, waardoor het mogelijk wordt om zelf nieuwe connectoren te ontwikkelen voor integratie met andere third-party engines.
On-demand app generation
Met on-demand apps kan data discovery toegepast worden op big data. Het laden van gegevens uit big data bronnen wordt gefaciliteerd met behulp van zogenaamde Selection Apps en Template Apps. Selection apps bevatten geaggregeerde views op datasets uit big data bronnen en stellen gebruikers in staat om kleinere subsets met relevante data te selecteren, om vervolgens met een drop op een knop on-demand apps te kunnen genereren voor gedetailleerde analyses. Het genereren van de on-demand apps gebeurt met behulp van Template Apps, welke laadscript bevatten om de queries te formuleren die naar de onderliggende gegevensbron worden gestuurd. In template apps kun je instellen wat de maximale omvang is van de on-demand apps. Daarnaast is er de mogelijkheid om de houdbaarheid (in dagen of uren) van on-demand apps in te stellen in de Management Console. Na verloop van de houdbaarheid worden on-demand apps automatisch verwijderd uit Qlik Sense. Voorbeelden van template en selection apps zijn meegeleverd met Qlik Sense. In onderstaande afbeelding is de workflow van on-demand app generation afgebeeld.
Workflow van On-demand apps
Qlik Sense mobile client
Er is een nieuwe app voor iOS vrijgegeven, waarmee Qlik Sense apps zowel online als offline kunnen worden geopend. Wanneer je op een tablet bent verbonden met een Qlik Sense Enterprise server, kun je bestaande Qlik Sense apps openen en nieuwe apps ontwikkelen. Daarnaast is het mogelijk om een Qlik Sense app te downloaden naar de tablet, waarna je offline kunt werken in de app. De iOS app biedt de mogelijkheid voor integratie met veelgebruikte Mobile Device Management oplossingen (MDM), zoals Mobile Iron en AirWatch. In eerste instantie wordt deze nieuwe app alleen ondersteunt op een iPad vanaf het model ‘Air 2’.
Nieuwe monitoring apps
Om tegemoet te komen aan de vraag van systeembeheerders om meer en beter inzicht te krijgen in het gebruik van Qlik Sense zijn er drie nieuwe monitoring apps toegevoegd: Log Monitor, Reloads Monitor, Sessions Monitor.
Nieuwe visualisaties
Er zijn drie nieuwe visualisaties toegevoegd in de Qlik Sense Hub voor ontwikkelaars van apps.
- Box Plot
- Distribution Plot
- Histogram
Box Plot
De box plot is zeer geschikt voor het analyseren van het bereik en de verdeling van numerieke waarden. Het is een grafische weergave van de vijf-getallensamenvatting, die veel wordt gebruikt in de beschrijvende statistiek. De vijf-getallensamenvatting bestaat uit het minimum, het eerste kwartiel, de mediaan (of tweede kwartiel), het derde kwartiel en het maximum van de waargenomen data. De data in een box plot wordt gevisualiseerd als een rechthoek (box) die wordt verdeeld in twee segmenten voor het eerste en derde kwartiel. De scheidingslijn tussen de twee segmenten is de mediaan. Aan weerszijden van de box worden zogenaamde “whiskers” afgebeeld voor de weergave van het minimum en het maximum.
Voorbeeld van een box plot
- First whisker
- Box start
- Center line
- Box end
- Last whisker
Distribution Plot
Dit type grafiek is net als de box plot zeer geschikt om het bereik en de verdeling van numerieke waarden in een dataset. De waarden worden als datapunten verdeeld over de x-as van de grafiek. Je kunt ervoor kiezen om alleen de datapunten in de grafiek te tonen voor de weergave van de verdeling, of alleen een staaf voor de weergave van het bereik, of een combinatie van beide.
Voorbeeld van een distribution plot
Histogram
Een histogram is zeer geschikt voor de weergave van een frequentieverdeling. In een histogram worden numerieke waarden in klassen gegroepeerd en wordt per klasse de frequentie berekend.
Voorbeeld van histogram
Kleuren van master dimensions
Je kunt nu kleuren toewijzen aan master dimensions. Dit was al mogelijk voor master measures. Bij master dimensions is het mogelijk om standaard kleuren voor dimensiewaarden te configureren. Zo kun je zorgen voor een consistent kleurgebruik in visualisaties waar een master dimension wordt gebruikt.
Visual data profiling en self-service datapreperatie
Er zijn een aantal nieuwe features toegevoegd in de Data Manager, de wizard waarmee je data kan inlezen, modelleren en transformeren, zonder een regel script te coderen. Na het inlezen van data kun je afzonderlijke velden laten profileren in de Data Manager door het oproepen van zogenaamde Data Profiling Cards. De Summary card biedt snel inzicht in de inhoud en de verdeling van de waarden in een veld. Afhankelijk van het type veld (tekst of numeriek) worden naast de Summary card een of meerdere tabs afgebeeld waarop specifieke transformaties op de data kunnen worden uitgevoerd.
Voorbeeld van Data Profiling Cards bij een tekstveld
Voorbeeld van Data Profiling Cards bij een numeriek veld
- Tekstwaarden kunnen gesplitst worden (Split)
- Tekstwaarden kunnen vervangen worden (Replace)
- NULL-waarden kunnen vervangen worden (Set nulls)
- De sortering van waarden kan aangepast worden (Order)
- Numerieke data kan gecategoriseerd worden in klassen (Bucket)
Naast bovengenoemde verbeteringen is het nu mogelijk om tabellen in de Data Manager handmatig te concateneren (samenvoegen). In de vorige versie moest dit type transformatie in het laadscript uitgevoerd worden.
Een laatste mooie verbetering in de Data Manager is de optie Synchronize Scripted Tables, waarmee gescripte tabellen, die buiten de wizard via het laadscript zijn gecreëerd, gesynchroniseerd worden met de tabellen die wel met de wizard zijn aangemaakt. Hierdoor kun je het volledige datamodel via de Data Manager manipuleren, ook nadat je via het laadscript tabellen aan het datamodel hebt toegevoegd.
Geschreven door Steven Samuels Brusse, Senior Qlik Consultant bij E-mergo
