Efektywny model danych w Qlik Sense powinien być prosty, czytelny i zoptymalizowany pod działanie silnika asocjacyjnego. W praktyce oznacza to stosowanie struktur takich jak Star Schema, ograniczanie liczby tabel i pól, unikanie kluczy syntetycznych oraz odpowiednie przygotowanie danych już na etapie skryptu ładowania. W dalszej części artykułu wyjaśniamy, czym jest model danych w Qlik Sense, jak działa silnik asocjacyjny tej platformy oraz jakie praktyki pozwalają zbudować wydajną i skalowalną strukturę danych

Czym jest model danych w Qlik Sense?

Model danych w Qlik Sense to struktura, która określa, w jaki sposób dane z różnych źródeł są połączone i przygotowane do analizy. Obejmuje on tabele, pola oraz relacje między nimi, które umożliwiają użytkownikom swobodne eksplorowanie informacji w aplikacjach analitycznych.

W przeciwieństwie do klasycznych systemów raportowych, model danych w Qlik Sense jest projektowany z myślą o szybkim przetwarzaniu danych w pamięci oraz o pracy silnika asocjacyjnego. Oznacza to, że dane z systemów takich jak ERP, CRM, hurtownie danych czy pliki Excel są ładowane do wspólnej struktury, która pozwala analizować je jednocześnie w wielu wymiarach.

Dobrze zaprojektowany model danych w Qlik Sense pełni kilka kluczowych funkcji:

• łączy dane z różnych systemów w jeden spójny model analityczny,
• umożliwia szybkie filtrowanie i eksplorowanie danych w dashboardach,
• zapewnia spójność definicji wskaźników i wymiarów,
• wpływa na wydajność aplikacji oraz czas ładowania danych.

W praktyce model danych powstaje w procesie ładowania i transformacji danych w Data Load Editor, gdzie definiowane są źródła danych, przekształcenia oraz relacje między tabelami. To właśnie na tym etapie projektuje się strukturę, która później zasila wizualizacje, raporty i analizy tworzone w Qlik Sense.

Jak działa silnik asocjacyjny Qlik Sense?

Silnik asocjacyjny Qlik Sense automatycznie łączy dane między tabelami na podstawie wspólnych pól i pozwala analizować je w wielu wymiarach jednocześnie. Zamiast wykonywać klasyczne zapytania SQL, Qlik przechowuje dane w pamięci i dynamicznie pokazuje powiązania między nimi.

W praktyce oznacza to, że wybór jednej wartości (np. produktu lub klienta) natychmiast filtruje wszystkie powiązane dane w całym modelu. Dzięki temu użytkownik może eksplorować informacje w dowolnej kolejności i szybko odkrywać zależności między danymi bez konieczności budowania złożonych zapytań.

Najlepsza struktura modelu danych w Qlik Sense – Star Schema

Najbardziej wydajną strukturą modelu danych w Qlik Sense jest Star Schema (schemat gwiazdy). Polega ona na tym, że jedna centralna tabela faktów zawierająca miary (np. sprzedaż, ilość, marża) jest połączona z kilkoma tabelami wymiarów, które opisują kontekst danych.

Typowy model może wyglądać następująco:

• tabela faktów – sprzedaż, zamówienia, przychód
• wymiary – klient, produkt, data, region

Takie podejście upraszcza model danych i ogranicza liczbę połączeń między tabelami. Dzięki temu silnik asocjacyjny Qlik Sense szybciej przetwarza dane, a analizy działają wydajniej.

W praktyce właśnie takie struktury są najczęściej stosowane w projektach Business Intelligence opartych na Qlik Sense. W realizacjach prowadzonych przez Hogart Business Intelligence – największego partnera Qlik w Polsce – model danych oparty na Star Schema stanowi standard przy budowie wydajnych środowisk analitycznych.

Jak przygotować dane do modelu w Qlik Sense?

Przygotowanie danych do modelu w Qlik Sense odbywa się głównie w Data Load Editor, gdzie definiuje się źródła danych oraz wykonuje transformacje przed ich załadowaniem do aplikacji. Celem jest stworzenie spójnej struktury, w której tabele będą prawidłowo powiązane, a model pozostanie prosty i wydajny.

W praktyce proces przygotowania danych wygląda zwykle w kilku krokach.

1. Załaduj dane ze źródeł
Najpierw należy połączyć Qlik Sense z systemami źródłowymi, takimi jak bazy SQL, systemy ERP, CRM czy pliki Excel. W skrypcie ładowania definiuje się zapytania lub ścieżki do plików, które pobierają dane do aplikacji.

2. Oczyść i ujednolić dane
W kolejnym kroku usuwa się duplikaty, poprawia formaty dat, standaryzuje nazwy pól oraz wartości w kolumnach. Jeśli w jednej tabeli klient zapisany jest jako „ABC Sp. z o.o.”, a w innej jako „ABC”, warto ujednolicić te wartości już w skrypcie.

3. Przygotuj pola łączące tabele
Qlik tworzy powiązania między tabelami na podstawie pól o tej samej nazwie. Dlatego ważne jest, aby klucze (np. CustomerID, ProductID, OrderID) miały spójne nazwy i formaty we wszystkich tabelach.

4. Ogranicz zakres danych
Dobrym podejściem jest ładowanie tylko tych pól i rekordów, które będą wykorzystywane w analizie. W praktyce oznacza to filtrowanie danych już w zapytaniu SQL lub w skrypcie ładowania, np. do ostatnich kilku lat sprzedaży.

5. Zweryfikuj model danych
Po załadowaniu danych warto sprawdzić strukturę modelu w Data Model Viewer, aby upewnić się, że relacje między tabelami są poprawne i nie pojawiły się niepożądane powiązania.

Tak przygotowany model danych jest czytelny, zajmuje mniej pamięci i pozwala w pełni wykorzystać możliwości analityczne Qlik Sense.

Najważniejsze techniki modelowania danych w Qlik Sense

Budowa wydajnego modelu danych w Qlik Sense opiera się nie tylko na strukturze tabel, ale również na odpowiednim wykorzystaniu technik transformacji danych w skrypcie ładowania. Dzięki nim można uprościć model, ograniczyć liczbę joinów oraz poprawić wydajność aplikacji.

Crosstable – przekształcanie kolumn w wiersze

Funkcja Crosstable pozwala przekształcić dane zapisane w szerokiej tabeli (np. sprzedaż w kolumnach dla kolejnych miesięcy) w strukturę bardziej odpowiednią do analizy.

Przykładowo tabela:

| Produkt | Styczeń | Luty | Marzec |

może zostać przekształcona do formy:

| Produkt | Miesiąc | Sprzedaż |

Taka struktura jest znacznie łatwiejsza do wykorzystania w modelu danych i lepiej współpracuje z silnikiem asocjacyjnym Qlik Sense.

Mapping Load i ApplyMap – alternatywa dla joinów

W wielu przypadkach zamiast łączenia dużych tabel za pomocą JOIN, lepszym rozwiązaniem jest użycie Mapping Load i funkcji ApplyMap().

Technika ta pozwala przypisać dodatkowe wartości do rekordów bez fizycznego łączenia tabel, co zmniejsza ilość danych w modelu i poprawia wydajność ładowania.

Join i Keep – kontrola sposobu łączenia danych

Qlik Sense umożliwia także klasyczne operacje Join, które pozwalają połączyć dane z różnych tabel w jedną strukturę. Warto jednak stosować je ostrożnie, ponieważ duże joiny mogą zwiększać rozmiar modelu danych.

Alternatywą jest instrukcja Keep, która ogranicza zestaw danych w tabelach bez ich fizycznego łączenia. Dzięki temu model pozostaje lżejszy i bardziej przejrzysty.

Ładowanie przyrostowe i pliki QVD

W projektach, gdzie dane są regularnie aktualizowane, stosuje się ładowanie przyrostowe (incremental load). Polega ono na pobraniu tylko nowych lub zmienionych rekordów zamiast ładowania całej bazy danych przy każdym odświeżeniu.

Do tego celu często wykorzystuje się pliki QVD – zoptymalizowany format danych Qlik, który pozwala znacząco przyspieszyć proces ładowania i zmniejszyć obciążenie systemów źródłowych.

Sprawdź szkolenie z modelowania danych w Qlik Sense organizowane przez Hogart Business Intelligence! >>>

Najczęstsze błędy w modelowaniu danych w Qlik Sense

Błędy w modelowaniu danych mogą znacząco obniżyć wydajność aplikacji Qlik Sense oraz utrudnić interpretację wyników analiz. Najczęściej wynikają one z nieprawidłowych relacji między tabelami, nadmiernej złożoności modelu lub niekontrolowanego łączenia danych podczas ładowania.

Synthetic Keys (klucze syntetyczne)

Synthetic Keys pojawiają się wtedy, gdy dwie lub więcej tabel posiadają kilka pól o tej samej nazwie. Qlik Sense automatycznie tworzy wtedy dodatkowy klucz, który reprezentuje kombinację tych pól.

Choć mechanizm ten pozwala połączyć dane bez ręcznej ingerencji, w praktyce często prowadzi do:

• zwiększonego zużycia pamięci,
• spadku wydajności aplikacji,
• trudniejszej interpretacji modelu danych.

Aby uniknąć kluczy syntetycznych, warto:

• zadbać o jednoznaczne pola łączące tabele (np. CustomerID, ProductID),
• zmienić nazwy pól, które nie powinny tworzyć relacji,
• tworzyć świadome klucze złożone zamiast polegać na automatycznych asocjacjach.

Circular References (pętle)

Circular References powstają wtedy, gdy relacje między tabelami tworzą zamknięty obieg. Oznacza to, że dane mogą być połączone więcej niż jedną ścieżką, co wprowadza niejednoznaczność w modelu danych. W takich sytuacjach Qlik Sense sygnalizuje problem podczas ładowania danych i może automatycznie dezaktywować część relacji, aby przerwać pętlę.

Aby rozwiązać problem pętli w modelu danych, najczęściej należy:

• usunąć zbędne relacje między tabelami,
• zmienić strukturę modelu danych,
• wprowadzić dodatkową tabelę pośrednią (tzw. link table).

Zbyt duże modele danych

Kolejnym częstym problemem jest ładowanie zbyt dużej ilości danych do aplikacji. Ponieważ Qlik Sense przechowuje dane w pamięci, każdy zbędny rekord lub kolumna zwiększa zużycie RAM i może spowolnić działanie aplikacji.

Najczęstsze przyczyny zbyt dużych modeli danych to:

• ładowanie wszystkich kolumn z systemów źródłowych,
• brak filtrów ograniczających zakres danych,
• powielanie informacji podczas operacji join.

Dobrym rozwiązaniem jest:

• ładowanie tylko pól potrzebnych do analizy,
• filtrowanie danych już w zapytaniu źródłowym,
• agregowanie danych na wcześniejszym etapie transformacji.

Dzięki temu model danych pozostaje prosty, wydajny i łatwy w utrzymaniu nawet przy dużych wolumenach danych.

Jak wygląda wdrożenie modelu danych Qlik w praktyce?

Wdrożenie modelu danych w Qlik Sense to proces, który zaczyna się od analizy źródeł danych i potrzeb biznesowych, a kończy na stworzeniu stabilnej struktury analitycznej wykorzystywanej w raportach i dashboardach. W praktyce projekt obejmuje nie tylko sam model danych, ale także integrację systemów, transformację danych oraz optymalizację wydajności aplikacji.

Typowy proces budowy modelu danych w projektach BI wygląda następująco:

1. Analiza źródeł danych
Na początku identyfikuje się systemy, z których będą pobierane dane – np. ERP, CRM, systemy finansowe czy hurtownie danych. Kluczowe jest zrozumienie struktury danych oraz zależności między nimi.

2. Projekt modelu danych
Na tym etapie definiowana jest docelowa struktura modelu – najczęściej oparta na schemacie gwiazdy (Star Schema). Określa się tabele faktów, wymiary oraz pola, które będą łączyć dane z różnych systemów.

3. Budowa procesów ETL
Następnie tworzy się skrypty ładowania danych w Qlik Sense, które odpowiadają za integrację, czyszczenie i transformację danych. Często wykorzystuje się także pliki QVD, aby przyspieszyć ładowanie danych i ograniczyć obciążenie systemów źródłowych.

4. Testowanie i optymalizacja modelu
Po załadowaniu danych model jest weryfikowany pod kątem wydajności, poprawności relacji oraz zużycia pamięci. Na tym etapie eliminuje się potencjalne problemy, takie jak klucze syntetyczne czy nadmierna liczba tabel.

5. Budowa warstwy analitycznej
Dopiero na dobrze przygotowanym modelu danych powstają dashboardy, raporty oraz aplikacje analityczne wykorzystywane przez użytkowników biznesowych.

W projektach realizowanych przez Hogart Business Intelligence model danych traktowany jest jako fundament całej architektury analitycznej. Firma od lat specjalizuje się w profesjonalnych wdrożeniach Business Intelligence i jest największym partnerem Qlik w Polsce posiadającym status Elite Solution Provider.

Dzięki doświadczeniu w integracji danych i budowie modeli analitycznych Hogart Business Intelligence pomaga organizacjom stworzyć wydajne środowisko Qlik Sense, które pozwala szybko analizować dane i podejmować decyzje oparte na faktach.