Рубрика «qlik»

Введение

Всем привет! Меня зовут Александр Андреев, я старший SRE дата-инженер и бывший BI/DWH-разработчик с многолетним опытом работы с BI-платформой QlikView/Qlik Sense. В своей большой статье-шпаргалке я хочу поделиться с вами практически всеми возможными вопросами и ответами с собеседований на должность Qlik-разработчика. Данная шпаргалка гарантированно закроет 99% возможных вопросов на собеседованиях на позиции, где упоминается Qlik в качестве BI-системы. Таких позиций с каждым годом все больше, причем знание Qlik в качестве BI-системы требуют как с чистых "биайщиков", так и с дата-инженеров на некоторых сеньорских и lead позициях.

Читать полностью »

Привет.

Расскажу, как мы решили проблему с переносом релизов из Test в Prod в Qlik Sense. Сначала немного истории. Выбор архитектуры с изолированными средами Test и Prod для нас был обусловлен следующими преимуществами:

  • Производственная среда высокой степени готовности, надежности за счет исключения влияния разработки, ситуации с нештатными и штатными перезагрузками системы и сервисов минимизированы. Все пользователи имеют одинаковый профиль нагрузки, использования (load pattern, usage pattern)Читать полностью »

Привет! С Вами Георгий, автор книги "Оптимизируй ЭТО Немедленно". Сегодня я расскажу о том, как родился перевод термина "Data-Literacy".

В [теперь уже] далеком 2019 году мы разрабатывали новую стратегию по продвижению Бизнес-Аналитики в России: мы верили в продукт и считали рынок сильно недооценённым, но продавать было некому: мы уже и так хорошо прошлись по рынку, имя "Qlik" было всем хорошо известно и у нас уже была хорошая клиентская база. Но мы хотели большего...

Читать полностью »

Примерно 5 миллисекунд проходит от запроса до ответа, если данные хранятся на жестком диске. SSD отвечает в 300 раз быстрее — за 150 микросекунд. Оперативной памяти требуется в 300,000 раз меньше времени — лишь 15 наносекунд.*

Как технология in-memory изменила бизнес-аналитику - 1

Можно долго рассуждать о том, как бизнес-аналитика помогает финансам или логистике. Способов применить информацию много, все время появляются новые. Но принцип работы разных аналитических решений один и заключается он в том, чтобы соединить данные из разных источников и посмотреть на них вместе — то есть целиком.

Чтобы воспользоваться информацией из нескольких источников, нужно к ним подключиться и извлечь данные. Но данные создавались разными способами, с разной периодичностью и хранятся в разных форматах. Поэтому прежде, чем визуализировать данные или передать другим системам для дальнейшей обработки, их придется объединить с помощью каких-то математических операций — трансформировать.

Технология in-memory заключается в том, что для трансформации в оперативную память единовременно загружаются все данные из разных источников. После этого трансформацию можно выполнить «на лету», без запросов к диску. Например, кликом выбрать измерение и сразу получить график, который будет отображать значения показателей в нужном разрезе. Благодаря тому, что все данные уже в оперативной памяти, аналитическому приложению не нужно делать запросы к жесткому диску для получения новой информации.

Это вступление должно помочь мне рассказать о том, как и почему менялись технологии, лежащие в основе современных аналитических решений.Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js