Ассоциативный анализ Qlikview

Введение в систему ассоциативного анализа QlikView

Рассмотрим внутренние механизмы ассоциативной составляющей системы QlikView и их влияние на качественные изменения в процессе бизнес-анализа. Также разъясним преимущества фундаментальных технологий и опыта применения ассоциативного инструментария QlikView на фоне аналогичного опыта использования других инструментов бизнес-анализа.

Кубы и запросы, дающие неполную информацию

Большинство различных программных инструментов, которые используют запросы, отделяют все данные от исходного варианта контекста. Кроме того, результаты различных запросов не связываются между собой никаким образом. Это также влияет на увеличение разрыва. По этой причине пользователи вынуждены получать неполную и в целом недостоверную информацию, вследствие чего они не могут выработать четкие обоснованные бизнес-решения. Опыт показывает, что применение каких-либо BI-систем не может обеспечить им доступ ко всем необходимым данным для полноценного понимания и анализа данных.

Тремя главными недостатками бизнес-систем, основанных на использовании кубов и запросов, являются:

• Использование только части данных. Запросы выдают из общего набора некоторую часть данных, которая затем агрегируется и возвращается уже в качестве результата. Результат такого набора никак не связан с остатком данных, изначально не включенных в запрос. Итогом извлечения части данных является разрушение взаимосвязей между ними.
• Пользователь привыкает воспринимать данные в разрозненном виде. Любой запрос в результате выдает определенную часть данных из базы данных. Если же возникает необходимость понять, как связаны между собой данные, не включенные в первоначальный запрос, необходимо будет создавать новый, который бы включил в себя все необходимые категории данных.
• Теряется взаимосвязь между запросами. Использование простых BI-инструментов не позволяет воспользоваться исходным контекстом. Это не позволяет отследить взаимосвязь между несколькими запросами. Современные BI-инструменты пытаются исправить положение, однако практически невозможно обеспечить сохранность взаимосвязей между запросами, поскольку следующий никогда неизвестен.

MOLAP, ROLAP и HOLAP: скорость и гибкость без ассоциативности

Онлайн-аналитическая обработка данных или OLAP для принятия решений использует агрегированные данные. Известно несколько разновидностей таких систем. Одни отличаются высоким уровнем гибкости, другие имеют прекрасный уровень производительности. Однако все они используют запросы, а поэтому не в состоянии сохранять взаимосвязи между разными категориями данных.

За последние пять десятилетий основанная на запросах архитектура была единственной, которую можно было применять для использования в системах поддержки и принятия решений. Тотальное применение структурированного языка запросов SQL вынуждала не обращать внимания на разнообразные недостатки данного подхода как основы систем поддержки принятия решений.

ROLAP осуществляет извлечение данных в реальном времени в зависимости от необходимости. Это позволяет обеспечить гибкость. Реляционная онлайновая аналитическая обработка данных или ROLAP является старейшей и до сих пор одной из самых распространенных разновидностей OLAP-систем, направленных на поддержку принятия решений. В ней применяется SQL или другие технологии запросов, которые позволяют извлекать и агрегировать нужные данные в системе реального времени в любой момент, как только пользователь испытывает в них необходимость. Некогда казавшиеся крайне медлительными и неповоротливыми, сегодняшние системы ROLAP переживают определенный период возрождения. Данная технология используется в масштабируемых архитектурах сложных баз данных современных систем поддержки принятия решений. Конечно, ROLAP может считаться достаточно гибкой. Она не требует регулярного предварительного определения обязательных измерений, однако ее работа связана с огромными нагрузками на вычислительную часть. Это делает систему малопроизводительной. Помимо этого, основанная на запросах система ROLAP, не в состоянии поддерживать сложные ассоциативные связи.

MOLAP заранее производит агрегацию данных. Это позволяет обеспечить более высокие показатели скорости. Это поколение технологий по поддержке принятия решений основывается на технологиях многомерной онлайн аналитической обработки данных MOLAP, которая известна также под названием OLAP-кубов. Основным различием между ROLAP и MOLAP является то, что в системе MOLAP все результаты различных запросов вычисляются заранее. Тем временем в ROLAP это делается только по мере возникновения текущей необходимости. Данные в MOLAP могут быть заранее агрегированы сразу по нескольким типам измерений. В дальнейшем изменяться могут только лишь границы этих обрабатываемых данных. Это означает, что вопросы, которые ставят перед системой пользователи, во многом предопределены, и все результаты система выдает практически моментально. MOLAP, конечно, намного быстрее, чем ROLAP, однако такая высокая скорость неизбежно приводит к потере гибкости. Как и первая описанная технология, MOLAP основывается на запросах, и не может поддерживать ассоциативных связей.

HOLAP может компенсировать определенные недостатки систем ROLAP и MOLAP. Их общие характеристики привели в конце концов к воплощению третьей подобной технологии, которая стала чем-то вроде гибрида своих предшественников. HOLAP может быть названа любая архитектура, которая использует основные принципы ROLAP и MOLAP для того, чтобы компенсировать серьезные недостатки любой из них. Так как HOLAP является результатом объединения двух построенных на запросах технологий, то она также основывается на запросах и не может поддерживать ассоциативные связи между обрабатываемыми данными.

Главным отличием, которое выгодно отличает QlikView от всех вышеописанных технологий, является то, что она обладает одновременно гибкостью и скоростью, а также поддерживает необходимые ассоциативные связи между всеми данными. Система QlikView в состоянии обеспечить уровень гибкости аналогичный ROLAP при скорости MOLAP. Если учесть, что инструментарий MOLAP позволяет использовать возможность более глубокого, серьезного и детального изучения исходных данных, что в принципе представляет собой многомерные кубы со сложными реляционными запросами, создаваемыми по запросу пользователя, то QlikView, по сути, их полная противоположность, являющаяся реляционной платформой с кубами, которые создаются по требованию пользователя.

Ассоциативная архитектура — главное преимущество QlikView

Разработчики QlikView первыми в мире реализовали аналитическую систему с ассоциативной архитектурой. Программный комплекс управляет сложными взаимосвязями между пакетами данных не на прикладном уровне, а уже на уровне внутренних инструментов платформы. С его помощью можно сохранять в оперативной памяти разные отдельные таблицы баз данных и манипулировать ассоциативными связями между ними. Любое из значений отдельного поля связано со всеми другими значениями, присутствующими во всей базе данных. При этом состав наборов данных может включать в себя тысячи таблиц, содержащих сотни тысяч полей.

Инструменты бизнес-анализа, которые основаны на запросах, используют уровень приложений, который отделен от уровня самих данных. В итоге процесс внедрения системы несколько затягивается, так как разработчики вынуждены затрачивать значительное время на настройку приложений. Достаточно много времени также требуется на настройку приложений и их соответствие новым данным. Если меняется запрос, на который ориентируется платформа бизнес-анализа, то необходимо вносить соответствующие изменения и в приложение, что может потребовать дополнительных временных затрат.

Ассоциативность системы QlikView позволяет пользователям получать ответы даже на незаданные вопросы

В тот момент, когда пользователь выбирает необходимое значение в любом из полей заданной таблицы базы данных, система QlikView не выполняет запросов, а все оставшиеся поля немедленно подстраиваются в соответствии со сделанным выбором пользователя, то есть все необходимые виды фильтров накладываются на исходные данные автоматически. Значения, которые выбирает пользователь, окрашиваются в зеленый цвет. Все связанные с этим сделанным выбором данные окрашиваются в белый, а остальные в серый цвет.

Пользователю всегда понятно, каким образом связываются между собой любые значения. Если возникает необходимость изучить определенную информацию по конкретному продукту, услуге или временному промежутку, то всегда есть возможность выделить все соответствующие данные из общего содержания, так как пользователь не ограничен рамками конкретного запроса.

QlikView производит агрегацию всех данных в режиме реального времени, в независимости от источников, из которых они получены. Данные, содержащиеся в таблицах, всегда доступны для пользователя без отрыва от исходного контекста. Ассоциативные связи между данными хранятся на протяжении всей работы без необходимости в дополнительных настройках. В любой момент можно получить оперативный ответ на любой из возникающих вопросов и перейти к решению актуальных задач.

Простые аналогии: часовой механизм, игра «Монополия» и навигационные карты

Описанное выше довольно сложно для понимания, поэтому стоит проиллюстрировать все на простых примерах.

Поначалу стоит попробовать описать работу часового механизма на примере цифровых моделей. При использовании парадигмы запросов нам пришлось бы рассматривать изолированные детали механизма в отдельности друг от друга. В любой заданный момент времени мы могли бы видеть только одну часть механизма и пытаться понять, какие еще взаимосвязи присутствуют между остальными частями в тот момент, когда они составляют единое целое и образуют работающие часы.

Использование ассоциативной технологии QlikView позволяет пользователю получить доступ к полноценной цифровой модели полностью работоспособных часов. Любая деталь данной модели адекватно взаимодействует с остальными ее частями. При перемещении часовой стрелки в цифровой модели появляется возможность увидеть, как данное действие влияет на механизм хронографа, изменения даты. Система позволяет наблюдать процесс завода механических часов, сжатия заводной пружины. Также можно на досуге разобрать весь часовой механизм и изучить каждую из его частей в контексте и выявить ее взаимосвязи со всеми соседними элементами. Это и является мощной ассоциативной архитектурой QlikView.

Если взять иную аналогию, к примеру игру под названием «Монополия», то можно попробовать представить, что в любой заданный момент вы видите только то поле, на котором находится ваша фишка, но не можете следить за ходами и манипуляциями противников. При использовании же QlikView пользователь может следить за всем игровым полем одновременно, что позволяет принимать наиболее актуальные решения в любой момент игры.

Еще одним примером может послужит сравнение удобства прокладывания туристического маршрута с помощью топографического атласа для путешествий или системы Яндекс-карты. Первый не учитывает специфики местности и не позволяет получить наиболее полное представление о маршруте, по которому планируется путешествовать. Второй способ дает возможность составить путешественнику наиболее полное представление и дать максимальное количество ответов на все вопросы.

Система QlikView: проста в использовании, быстро внедряется и позволяет получить максимум новой ценной информации

Среди причин выбора пользователями системы QlikView стоит выделить следующие:

1. Быстрая установка. Преимущество состоит в том, что ассоциативная архитектура QlikView не нуждается в переконфигурации для получения ответов на новые вопросы пользователя, платформа может быть внедрена достаточно быстро. Если обратиться к отзывам сотрудников ИТ-подразделения банковской группы FHLBanks, то «если обходиться без QlikView, потребуется год и миллион долларов, чтобы реализовать такие же функциональные возможности при помощи традиционных средств бизнес-анализа».
   Коллектив компании Radiometer в один голос утверждает, что «QlikView позволяет намного быстрее анализировать данные и реагировать на изменения, а на составление отчетов теперь уходит лишь 25% того времени, которое требовалось раньше». Свидетельства многочисленных пользователей совпадают в одном — использование QlikView позволяет экономить время и деньги, что приносит очевидную выгоду.
2. Удобство в использовании. Систему QlikView отличает гибкость, мощность и простота использования. Так как ассоциативная архитектура системы QlikView сохраняет все имеющиеся взаимосвязи между анализируемыми полями, то многие пользователи считают ее интуитивной, понятной и полностью удобной. Работать с системой QlikView легко и просто, поскольку можно без проблем получать доступ ко всем данным, которые используются для планирования различных аспектов деятельности кампаний. QlikView позволяет сотрудникам ощутить в полной мере ответственность за степень эффективности собственной работы, а наглядность, которая характерна для системы, дает им четкое понимание правильного момента для принятия своевременных бизнес-решений.
3. QlikView дает возможность генерировать новые знания. Основная ценность QlikView состоит в том, что она позволяет использовать имеющиеся данные во всей их полноте. Сотрудники организаций получают в свои руки уникальный инструмент для принятия оптимальных бизнес-решений в любых сферах. QlikView позволяет быстро выделять конкретные области в бизнесе, которые нуждаются в усовершенствованиях. Это однозначно позитивно влияет на эффективность и доходность любого вида бизнеса.

Технические причины роста популярности QlikView

Ассоциативная архитектура QlikView является основной причиной бесспорного предпочтения со стороны пользователей, которые выбирают этот программный продукт. Современный подход, который реализован в хранении и обработке данных в оперативной памяти, определяет высокую способность производительности системы. Ряд поставщиков традиционных продуктов, которые основаны на запросах, также могут предложить собственные решения по обработке данных для оперативной памяти. Однако они не в состоянии реализовать главного, а именно, ассоциативного анализа.