Qlik Cloud Analytics의 Large Apps ?

고급 분석 요구 사항을 가진 고객을 위한 것으로,
**인메모리 기준 10GB 또는 15GB를 초과하는 대용량 앱(App Size)**을 지원합니다.

구매한 용량과 관계없이 지원되는 최대 앱(App) 크기는 50GB입니다.
구매한 용량이 50GB 미만일 경우, 앱의 최대 크기는 구매한 용량이 최대치가 됩니다.

리로드(데이터 새로고침) 용량은 구매한 Large Apps 용량의 3배까지 허용되며,
앱당 최대 리로드 가능 용량은 200GB입니다.

Qlik GenAI Insights란?

Qlik GenAI Insights는
Qlik Cloud에 내장된 생성형 AI 기반 자동 인사이트 시스템으로, 사용자가 직접 복잡한 분석을 만들지 않아도 데이터 패턴·이상치·관계·예측 등을 자동으로 찾아 요약·설명·추천해주는 기능입니다.

기본적으로 Qlik Cloud 기능이기 때문에, On-Premise 환경에서는 여러가지 고려를 해야 합니다.  

즉,
데이터 업로드 → 한 번 클릭 → AI가 인사이트 분석 생성
이 구조입니다.

✅주요 기능 정리 1) 자동 인사이트 생성 (Auto Insights)

• 데이터셋을 올리면 AI가 자동으로

  • 트렌드

  • 상관 관계

  • 이상치

  • KPI 변화요인(Driver Analysis)

  • 세그먼트 패턴

  • 예측(간단한 forecasting)
    등을 자동 분석해 서술형으로 보여줌.

2) GenAI 설명(Insights Narrative)

• 그래프나 수치에 대해 질문하면
  → 자연어로 분석 설명 (예: "매출이 왜 증가했지?")

• Qlik의 코그니티브 엔진 + LLM 결합.

3) Chat with Your Data (NLP Q&A)

• 자연어로 질문하면 Qlik 스크립트 표현(Qlik expressions)으로 자동 변환해 차트 생성.

• 예: “지난달 매출을 지역별로 비교해줘”
  → AI가 차트/테이블 자동 제작.

4) 자동 리포트 생성 (Auto Generated Summary)

• 분석 요약 문장을 자동 생성하여

  • 스토리텔링

  • 프레젠테이션

  • 임원 보고서
    로 활용 가능.

5) BI + LLM 하이브리드 엔진

• Qlik의 Associative Engine이 데이터 관계를 계산

• LLM은 이를 자연어로 요약 설명
  → 정확성과 설명력이 동시에 확보됨.

🧩 구성 요소

Qlik Sense app의 화면 데이터를 이용하여 동적으로 여러 수신자에게 문자 나 이메일을 보네는 방법

1️⃣ 전체 흐름 개요

1. Qlik Sense 앱에서 필요한 데이터(예: 알림 조건, 수신자 목록, 메시지 내용 등)를 추출

2. Reload Task 또는 버튼 트리거를 이용해 데이터 추출 후 외부 스크립트 호출

3. 스크립트에서

   • 이메일 전송: SMTP 서버 사용

   • 문자 전송: SMS API 사용

4. 여러 수신자 반복 발송

즉, Qlik Sense는 데이터 소스/트리거 역할, 외부 스크립트가 메시지 발송 역할을 담당합니다.

2️⃣ 데이터 추출 방법

• Qlik Sense 앱에서 Table Box, Straight Table, Filtered Chart 등으로 메시지/수신자 데이터를 구성

• Qlik REST Connector 또는 Export Task를 통해 CSV, JSON 등으로 외부 스크립트로 전달

Qlik Sense에서 스크립트 실행 트리거

• QMC → Tasks → Reload Task → External Program

  • 위 스크립트(Python, PowerShell) 경로 지정

  • 앱 Reload 완료 시 자동 실행

• 또는 버튼 액션을 이용해 앱 내에서 Export → Script 실행 트리거 가능

Qlik Answers는 ?

비정형(언스트럭처드) 콘텐츠를 신중하게 선별해 구성한 지식을 기반으로,
사용자 맞춤형이고 문맥에 맞는 답변을 제공하는
플러그앤플레이(plug-and-play) 방식의 생성형 AI 기반 지식 어시스턴트입니다.

즉, 비즈니스 사용자가 질문하면, 관련 문서를 이해해 정확하고 개인화된 답변을 제공하는 도구입니다.

1. 사전 점검(Assessment)

✔ 기술 환경 진단

• Qlik Sense 버전, Patch, Proxy, QRS 확인

• 사용 중 확장(Extension), API App, Mashup 진단

• Section Access·보안 규칙(Security Rule) 구조 분석

• On-premise QVD 및 연결(Connection) 구조 파악

• 스케줄링/리로드 구조 파악(QMC Task)

✔ 사용자 및 라이선스 확인

• Professional / Analyzer 사용자 수

• Stream 기준 권한 구조

• App 용량 및 QVD 수량 파악

• Qlik Cloud 라이선스 트리 모델로 변환 계획

2. 데이터 전환 설계

✔ QVD 전환 전략

• On-Prem → Cloud Storages (S3, Azure Blob, Google Cloud)

• QVD 저장소 일원화(중복 제거)

• 데이터 마이그레이션 자동화 스크립트 구축

• Qlik Cloud Data Files / Data Gateway 조직화

✔ 데이터 연결(Connection) 전환

• DB는 Data Gateway – Direct Access 구성
  (Oracle, MSSQL, MariaDB, PostgreSQL 등)

• 외부 API는 Qlik Cloud Connector로 전환

• FTP/SFTP → Qlik Cloud External Storage로 변경

   

  3. App 변환(시각화 전환)

  ✔ 변환 체크리스트

  • Load Script 경로 수정(존재하지 않는 절대경로 제거)

  • QVD 경로 Cloud 경로로 전환

  • Section Access는 Qlik Cloud 형식으로 재작성

  • Hidden Script, Include 파일 경로 정리

  • 확장 기능(Extension)은 Cloud 지원 여부 확인

    • 지원되지 않으면 네이티브 오브젝트로 전환

    • 또는 Nebula.js 기반 Custom Chart 재제작

  ✔ App 퍼포먼스 최적화

  • Qlik Cloud 엔진 기준 메모리/CPU 최적화

  • 리로드 Task 분리 및 증분 로드(Incremental Load) 적용

  • 대용량 Fact Table은 Delta 방식 재설계

  ---

  4. QMC → Qlik Cloud 이관
  • ✔ QMC에서 이관되는 기능
    On-Prem(QMC) Cloud 대응 Stream Space(Shared/Managed) Security Rule Space Role 기반 간소화 Task Reload Automations & Schedules User Directory IdP(AD/Azure AD/Okta) 연동 Custom Property Space 구조로 단순화
    ✔ 자동화(Automation) 구성

    • Reload Scheduling

    • 오류 Noti(Teams, Slack, Email)

    • QVD 파이프라인 자동화

    • API 기반 문서 생성

    ---

    5. 확장 기능(Mashup/Extension) 전환
    
    • ✔ Mashup 전환

      • QPS/QRS API → Qlik Cloud OAuth / JWT 인증 방식으로 변경

      • iframe embed 코드 변경

      • Nebula.js/Capacitor 기반 재개발 가능

      ✔ 확장 Extension 전환

      • Qlik Cloud와 호환되는지 검증

      • Qlik Trusted Extension 방식으로 재패키징

      • 지원 불가 시 대체 Visualization로 전환

      ---

      6. 보안 · 인증 전환

      • Azure AD, Google Workspace, Okta 연동

      • JWT 기반 API 권한 구조 재구축

      • Space 권한 모델링(Prod/Dev/Test 분리)

      • 고객/파트너 외부 사용자라면 Qlik Cloud Capacity License 검토

      ---

      7. 최종 검증(UAT)

    • • 대시보드 UI/UX 비교 검증

      • Data Reload 성능 검증

      • 권한 및 Row Level Security 점검

      • 치명적 오류(Broken Visualization) 확인

      • 운영 이관 체크리스트 수행

      ---

      8. 운영 전환(Go-Live)

      • DNS / Embed 경로 변경

      • Cloud Monitoring 설정

      • 사용자 매뉴얼 배포

      • 장애 대응 체계 정의(SLA/Noti/Logs)

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