당사 특성상 기존 레포트에서 피벗테이블을 많이 사용해왔기에 Qlik에서도 피벗테이블 차트를 자주 이용중에 있습니다. (On-Premise 버전 사용 중)

그런데 각 열 별로 너비 조정이 각각 되지 않는 것 까지는 이해가 되지만, 모두 동일한 너비를 유지하되 너비 자체는 조정할 수 있도록 최소한 기능이 추가되면 좋을 것 같습니다.

지금은 조금만 긴게 하나라도 있으면 모든 열들의 너비가 다 따라서 넓어지고 좁힐수가 없어서 가독성이 너무 떨어집니다. 열 너비 조정하는 기능 추가 고려 부탁드립니다. 

안녕하세요,

Qlik Sense에서 시각화를 개발할 때, 차트 타입을 선택하고 대응하는 필드를 적용한 후에 그 차트 속성을 변경하는 개발 방법이 기존의 표준화된 개발 방안이었습니다.

Qlik Sense SaaS에서는 분석 타입을 먼저 선택하고, 해당 분석 타입에 맞추어 시각화를 빠르게 개발할 수 있는 방안을 제공하고 있습니다.

현재 Qlik Sense SaaS에서 Analyses 메뉴를 통해서 19개의 분석 타입을 제공하고 있으며, Anomaly (spike/trend) 분석, Clustering, Trend over time, Trend with forecast 등의 분석 타입을 사용해서, 분석 목적에 맞추어 시각화를 빠르게 개발할 수 있습니다.

상세한 내용은 첨부파일을 참조바랍니다.

감사합니다.

Qlik alerting 제품을 사용할때 alert조건 설정을 App sheet에서 하면 에러가 발생합니다.  alert 서버 에서 설정하여 사용하는 방법 말고, app sheet에서 설정하면 "retrieving uer info"라는 에러가 발생합니다. 원인이 뭔지 알수 있을까가요~ 

네, Qlik Sense는 온-프레미스 환경에서 분석시각화 솔루션으로서 접속하는 사용자수와 데이터 볼륨 등에 따라서 단일 노드 구성 및 멀티 노드 클러스터드 아키텍처를 지원하고 있습니다.

그래서, 전사적 데이터 보안 및 데이터 거버넌스 체계를 유지하면서, 조직 내 분석가 및 구성원들이 셀프-서비스 BI를 자유롭게 수행할 수 있는 환경을 제공하고 있습니다.

위와 같이 Qlik Sense 온-프레미스 환경 뿐만 아니라, Qlik Talend Cloud 내 Qlik Sense SaaS도 제공하고 있습니다.

감사합니다.

Qlik Sense에서는 Qlik Sense 앱(QVF) 및 데이터(QVD) 파일에 대한 데이터 암호화를 허용합니다.

Qlik Sense Engine은 인증서 기반 키 암호화 키(KEK)에서 생성된 데이터 암호화 키(DEK)를 사용하여 데이터를 암호화할 수 있습니다. DEK는 암호화된 각 파일에 고유하며 RSA를 사용하여 암호화된 형식으로 암호화된 데이터(QVF 및 QVD 파일 내부)와 함께 저장됩니다. 업계 표준인 AES-256 GCM이 데이터 암호화 알고리즘으로 사용됩니다. 암호 해독에는 암호화 중에 사용된 것과 동일한 인증서에 대한 액세스가 필요하므로 인증서 저장소에 있는 KEK 인증서 지문이 DEK 생성에 사용된 지문과 일치해야 합니다.

암호화 범위

     암호화는 저장 시, 즉 디스크에 저장될 때만 적용됩니다.  

• 메모리의 데이터는 암호화되지 않습니다
• 내보낸 앱(QVF) 파일은 암호화되지 않습니다.
• 암호화된 파일(앱 저장소 폴더)은 다른 Qlik Sense 인스턴스로 가져올 수 없습니다.
  가져오기 서버가 암호화된 파일을 구문 분석할 수 없으므로 가져오기가 실패합니다. 

상세 내용 아래 링크를 참조 바랍니다.

https://community.qlik.com/t5/Official-Support-Articles/How-to-enable-Data-Encryption-In-Qlik-Sense-Enterprise-On/ta-p/1712094

https://community.qlik.com/t5/Official-Support-Articles/How-to-enable-Data-Encryption-Key-Rotation-in-Qlik-Sense/ta-p/1712447

클릭센스(QlikSense)로 빅데이터 시각화 끝내기 - 입문편

https://www.yes24.com/Product/Goods/97584266

클릭센스(QlikSense)로 빅데이터 시각화 끝내기 - 모델링편

https://www.yes24.com/Product/Goods/108574096

Hands-On Business Intelligence with Qlik Sense

https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000003530887

Qlik Sense : Advanced Data Visualization for Your Organization 

https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000035212554

Mastering Qlik Sense : Expert techniques on self-service data analytics to create enterprise ready Business Intelligence solutions (Paperback) 

https://www.aladin.co.kr/m/mproduct.aspx?ItemId=138247321&srsltid=AfmBOoptvCkcnexIiJ5fF8kaflDAGEh5WMl1JS1_zp9ZXllxOV-GYQ9x

Qlik Sense는 원천 소스 DB로 부터 데이터를 추출하여 시각화 분석이 가능합니다.

그러나 Qlik Sense는 스크립트 기반의 ETL 기능을 기본적으로 내장하고 있고, 

ETL을 통해 별도의 상용DB 구입 없이 QVD 로 DM 를 구축이 가능합니다. 

많은 Global Qlik 고객사는 QVD를 이용해 시각화 분석 시스템을 구축하고 있고, 

그러다 보니 아주 많은 QVD 가 생성이 되고, 과잉 데이터 QVD Table 및 미사용 QVD Table이 등이 생길수 밖에 없습니다. 

그래서 우리는 QVD의 메타 정보를 모니터링하며, 효율적인 QVD 관리 정책이 필요합니다.

- 업무 영역,  QVD 파일 위치(폴더), 테이블명, 적재방식, 레코드 수, File Size, 생성 일자, 사용 일자 등

 https://community.qlik.com/t5/Qlik-Sense-Documents/Qlik-Sense-App-QVD-Meta-Data-Viewer/ta-p/1490077

Qlik Sense 를 이용해 다양한 고급 시각화 분석 화면 개발이 가능합니다.

Qlik Sense qvf 앱을 첨부하여 올려 드리니, 다운로드 하여 QMC에서 업로드 후 화면 개발 시 참조하시면

도움이 될것 입니다. 

Qlik Sense 는 R을 이용하여 고급 통계 분석이 가능하지만, Python을 연계하여 다양한 고급 분석이 가능하며, 국내에 이미 성공적으로 적용하여 사용 중인 고객사도 있습니다.

아래 링크 참조 바랍니다.

https://community.qlik.com/t5/Official-Support-Articles/Getting-Started-with-Advanced-Analytics-in-Qlik-Sense-using/ta-p/1711379

Qlik Answers 소개 자료 

: 비정형 콘텐츠에서 개인화된 생성형 AI 기반 답변 제공하는 Qlik 솔루션 소개 자료 입니다.

https://community.qlik.com/t5/Product-Innovation/Introducing-Qlik-Answers/ba-p/2473292

AutoML로 강화된 Qlik Active Intelligence

글로벌 추세 – AutoML 기반 단위업무 예측모델
단위사업부별 단기/장기 사업계획, 액션, 결과, 분석, 반영 프로세스에 자동화된 예측모델을 민첩하게 적용 합니다.

Qlik AutoML – 인공지능 기반 데이터 리터러시
Qlik AutoML은 모든 단위업무사용자들에게 기술적(descriptive), 예측적(predictive), 처방적(prescriptive) 분석 역량을 제공 합니다.

https://www.qlik.com/us/products/qlik-automl

Qlik Sense 는 기본 통계분석은 가능하지만, R 을 이용하여 더 강력한 통계 분석이 가능합니다.

우선 쉽게 접근하는 방법은 

Qlik 에서 Extension으로 제공하는 R Advance Analytics 를 이용하면 아주 쉽고 빠르게 적용이 가능하며, 

Qlik Sense의 스크립트를 통해 R 서버와 직접 연계하여 분석이 가능합니다.  

Qlik Sense App 조회 성능 향상 최적화 방안_Optimizing App Performance

Qlik Sense App 을 이용하여 분석 시 조회 성능이 낮아 더 빠르게 앱에서 조회를 원할 경우 

다음을 순서로 튜닝 체크하면 됩니다.

1. 가능하면 QVD 모델링에 로직을 반영

2. Qlik Sense 스크립트 레벨에서 로직을 반영하여 qvf 앱 모델링에 반영(빅 데이터 모델링 기법 적용)

3. qvf UI 앱의 차트 수식에 최적의 성능을 내는 함수를 사용 (예, 가능하면 IF 함수 자제 등) 

4. 한 App 의 시트(화면)에 너무 많은 오브젝트(차트) 로 구성되어 있는지 체크

    (너무 많은 오브젝트를 적용하면 당연히 조회 속도 느림) 

5. Qlik 의 빅데이터 분석 기법을 적용  

Professional License 보유 User인 파워 사용자가 Self BI 분석을 할 경우 

Set Analysis Expressions(표현식) 사용은 매우 중요하고, 모르면 표현하고자 하는 화면(차트)를 구현하는데 한계가 있습니다. 

주요 Set Analysis Expressions(표현식) 샘플을 첨부하며, 유튜브 동영상에도 좋은 설명 동영상(Video) 가 많이 있으니 참조 바랍니다.  

https://help.qlik.com/en-US/sense/May2024/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/SetAnalysis/set-analysis-expressions.htm

Qlik Alerting은 Active Intelligent 를 위해 매우 유용한 솔루션 입니다.

첨부 문서 참조 바랍니다. 

https://www.qlik.com/ko-kr/products/qlik-sense/data-alerts

Qlik Sense 는 기본 차트나 번들 차트, 확장 차트를 통해 다양한 시각화 차트를 활용 가능합니다.

다음 URL로 접속하면 다양한 확장 차트(무료 및 유료)를 확인 할수 있고, 

확장 차트를 다운로드 받아서, Qlik QMC에서 업로드하면 활용이 가능합니다. 

Qlik Sense Extension Char

유의 사항은 

향후 Qlik Sense Enterprise 버젼업 시 무료 확장 차트는 호환이 안 될수 있으니

꼭 필요한 차트를 활용하시고, 버젼 업그레이드 기존 개발된 앱들이 이상이 없는지 체크가 필요 합니다.  

BI & 시각화 솔루션은 기본 개념이 소스 데이터를 분석하는 솔루션입니다.

즉 Write Back 기능을 제공하지 않습니다.

그러나 꼭 Write back 기능을 원할 경우 가능은 합니다.

가능하면, 빅 데이터를 상용DB 에 저장은 권장하지 않고, 작은 데이터를 저장 하는것을 권장 합니다. 

예로, CRM 등에서 Target Marketing 을 위해 사용할 일부 고객 정보 데이터는 타 시스템에서 사용하기 위해 Oracle 등 상용 DB에 저장이 가능합니다. 

Self BI 분석을 활성화 할려면 , 사용자가 쉽게 분석할수 있는 Self BI 분석용 DM를 QVD로 모델링 하는것을 권장 드립니다.

분석용 DM가 없는경우, 소스 테이블을 분석 할려면 복잡한 쿼리(Query)를 사용하거나 단일 테이블 정도밖에 분석이 활성화가 안됩니다.

QVD로 비즈니스 용어의 테이블로 모델링하고, 자동으로 테이블 간 Relation 도 연결이 되게 DM 구축하면, 현업 사용자라도 어려움 없이 다양한 Self BI 분석이 가능합니다.

Self BI DM 모델링 시 고객 분석 Need 파악 방안에 대한 첨부 자료 참조 바랍니다.