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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.
상세 내용 아래 링크를 참조 바랍니다.
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
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.
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.
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.
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.
Self Service BI 분석 환경을 구축 할려면, 구축 회사의 직원들 BI 분석 능력 레벨을 감안하여 구축 하는것이 좋습니다.
예로, 분석자들이 수준이 낮은 경우 소스 테이블 선택이나 테이블간 Relation 을 몰라도 분석할수 있는 환경을 구축하는것이 좋고,
Self BI 분석자들의 수준이 높아서 분석 소스 데이터 테이블이 어디에 있는지 ? 무엇인지? 복수의 테이블을 연결하여 분석 필요 시 테이블 간 Relation 관계를 분석자가 직접 만들수 있는 아주 높은 레벨이 있습니다.
첨부 자료 참조 바랍니다.
안녕하세요,
먼저 Qlik Sense를 활용한 분석시각화 개발방법론으로서 DAR, 즉 Dashboard-Analysis-Reporting 방법론에 관한 자료를 공유드립니다.
앞으로 각 솔루션별로 함께 공유하기에 유용한 자료를 지속적으로 포스팅할 예정이며,
또한 본 한국 커뮤니티가 활성화될 수 있도록 많은 협조 부탁드립니다.
감사합니다.
윤석인드림