Qlik Sense - Dashboards (Offline) am IPhone

Mit dem Qlik Sense February 2018 Release gibt es jetzt Qlik Sense am IPhone - Online und Offline. Wer also Qlik Sense mal schnell testen möchte - einfacher war es noch nie! Unterhalb die Schritt für Schritt Anleitung!


1) Im AppStore nach "Qlik Sense Mobile suchen"


2) App Starten und den Demo Hub wählen. Für die Offline Funktionalität auf die 3 Punkte beim "Executive Dashboard" drücken.


3) Herunterladen wählen


4) Qlik Sense App wird auf das IPhone heruntergeladen


5) Offline öffnen

6) Die App-Übersicht

7) Reiter "KPI Dashboard" wählen 

8) Freie Selektion in der Offline Applikation

 9) Der gesetzte Filter wird oben rechts hervorgehoben. Wechsel auf den Reiter "Sales Analysis"


10) Der Beweis: wir sind im Flugmodus ohne WLAN. Qlik Sense funktioniert komplett Offline am IPhone!

Wenn Sie Ihre eigenen Applikationen am IPhone oder am IPad bereitstellen wollen, benötigen Sie einen Qlik Sense Enterprise Server! Bei Fragen stehen wir gerne zur Verfügung!

Sparklines auf Qlik Sense KPI Dashboards

Einer meiner Lieblingsextensions ist das Climber KPI Objekt. Das Qlik Sense KPI Objekt ist OK, aber mit dem Climber Objekt hat man weit mehr Einstellungsmöglichkeiten wenn es Dashboard-Design geht.  Außerdem hat es auch ein Trendline Feature, welches man sehr schön + platzsparend für Sparklines nutzen kann!

Das Default KPI Objekt zeigt nur 2 Kennzahlen an! Ob das "Ziel" erreicht wurde oder nicht, kann man nur mit einer Farbe, aber nicht mit einem Icon untermauern. Will man außerdem einen Verlauf  über die letzten Monate anzeigen, so muss man ein extra Balken- bzw. Liniendiagramm ergänzen. Das ist nervig - und sogar gefährlich - vor allem wenn man das Responsive Design am Smartphone in Betracht zieht!

Am Computer kann man die Balken noch als Sparkline für den Umsatz nutzen..

.. am Smartphone ist das Balkendiagramm aber unterhalb der Frachtkosten-KPI

Besser klappt es mit dem Climber KPI-Objekt! Hier kann der Trend direkt im gleichen Objekt angezeigt werden! Das spart Platz am Grid und macht keine Probleme mit dem Responsive Design.

Was allerdings interessant ist, dass die Climber-Entwickler keine eigene Formel für die Sparkline bereitstellen. Man muß die gleiche Formel wie für die Kennzahl nutzen. Das macht es schwierig, wenn man:

  • Umsatz des aktuellen Monats als Kennzahl
  • Verlauf über die letzten Monat als Sparkline
darstellen will.

Mit folgender Formel kann man es aber doch schaffen:

firstsortedvalue({<Monat={"<=$(=addmonths(max(Monat),0))"}>} distinct 
   aggr(nodistinct 
        Sum({<Monat={"<=$(=addmonths(max(Monat),0))"}>} Anzahl*Einzelpreis) 
   ,[Monat]),
-Monat,1)

Für die angedruckte Kennzahl wird also das "aktuelle"=="letzte" Monat durch firstsortedvalue geholt. Lässt man die Sparkline im Climber KPI Objekt über die Monate laufen, bekommt man in jedem Monat den korrekten Wert.

Hier die Objekte in der direkten in der Gegenüberstellung:

Links mit Default Qlik Sense Objekten - auf der rechten Seite: mit Climber KPI



Am Smartphone funktioniert das Objekt auch wunderbar, weil es eben eine gemeinsame Darstellung ist!






Das Climber KPI Objekt bietet unterschiedliche Darstellungen des Trends. Siehe unterhalb auf der rechten Seite die Möglichkeiten.



Insgesamt also eine tolle Sache. Falls jemand eine einfachere Formel findet, bitte gerne posten :-)


Die Qlik Sense Applikation finden Sie hier zum Download!

heldendaten CAL Manager for QlikView

Today I post an article about the heldendaten CAL Manager which was released on Qlik Market recently.

The QlikView Management Console allows to manage Document CALS. Unfortunately, it does not provide a good overview on how well CALs are utilized. The heldendaten CAL Manager provides a simple tool that helps you to optimize the CAL usage on your QlikView Server.


1    CAL Info

This tab gives you an overview on the overall CAL configuration of the QlikView Server.

Overview QlikView Server License & and which Documents have Document CALs assigned

 

1.1    Server Info

Shows how many Named CALs and Document CALs are „InLicense“ and how many of them are „Assigned“.

1.2    Documents with Doc CALs

This table shows which QlikView documents have Document CALs allocated (CALsAllocated) and how many of them are assigned to users (CALs Assigned).

1.3    Named CALs

Shows the assigned list of NAMED CALs with User, Last Used and QuarantinedUntil.




2    Assigned Document CALs

This table shows a list of all users and document names that have a Document CAL assigned.
Use the “Search for” input fields to filter for specific documents or usernames!

Filter for user "rva" to see which Documents have a license for this user(s)

 

 

3    Doc CAL Optimizer

This table shows the information how many Document & Named CAL assignments a single user has.
Depending on your license model, you can optimize the CAL usage:

  •  If the same user takes more than X Document CALs, a Named CAL would be better
  •  If a user has a Named CAL, no Document CAL is necessary at all!
USER A and USER B have a Named CAL and 4 Document CALs - this can be optimized


4    Get a Demo

Get a demo here. Install it on your QlikView Management Server machine, or modify the HD_CALManager.exe.config to point to the Management Service API.

Ensure that your user is member of the "QlikView Management API" group. If it does not exist, create the group on your server and add your user. Login and Logoff and then start the HD_CALManager.exe!

This group is necessary on the QlikView Server to access the Management API


5   Webservice to manage Document CALs

heldendaten CAL Manager uses the official Qlik Management APIs.  Sometimes it is necessary to integrate the QlikView CAL Management into your existing user management. To simplify the access to the Qlik Management APIs, we have extended our webservices with 3 new methods.


This allow you to manage QlikView Document CALs from your Java/Linux/Non-Windows platform with a simple HTTP GET/POST/SOAP call!

Get in touch with me if you are interested into the webservice!


What's new in November @ Qlik

Diese Woche war große Releasewoche bei Qlik: Qlik Sense, QlikView und NPrinting haben ein neues "November" Release bekomme.

Für Qlik Sense November 2017 gibt es ein  "What's New" Video:


QlikView November 2017 (oder vormals QlikView 12.20) hat als Hauptfeature sicherlich die Analytic Connections (Server Side Extensions) zu R und Python bekommen. Das ist nun der Vorteil der gemeinsamen Qix-Engine: Qlik Sense und QlikView profitieren beide von solchen Engine-Features!


In QlikView hat sich aber auch an der Oberfläche einiges getan. Vieles sind Gapfeatures zwischen IEPlugin und AJAX-Client. Hier einige Screenshots zu den wichtigsten Punkten:

Copy to Clipboard

Wer erinnert sich noch an meinen Post aus 2014 mit meiner Document Extension . Endlich kann man auch im AJAX-Client Zellenwerte in die Zwischenablage kopieren!Endlich kein Abtippen mehr!



 Attach/Detach Chart

Will man mehrere Selektionsstände gegenüberstellen, gab es in QlikView Desktop/IEPlugin immer die Möglichkeit ein Chart zu Detachen.  Wenn man danach eine Selektion tätigt, bleibt das Chart noch immer in der alten Selektion.

Funktioniert jetzt auch im AJAX Client. Wenn man Serverobjekte erlaubt, kann sich ein Analyst das Chart kopieren, detachen, und dann der aktuellen Analyse gegenüberstellen

Set Reference

Ähnliche Funktion wie Detach/Attach die auch aus QlikView Developer/IEPlugin bekannt ist. Sagt man in einer Graphik "Set Reference" wird im Hintergrund transparent der aktuelle Stand angezeigt. Ändert man die Selektion, hat man weiterhin den fixierten Wert als Referenz. Zum Löschen dann wieder "Clear Reference" klicken.


Language in AJAX Client

Sprache war bisher ein Serverweites Setting für den AJAX Client. Jetzt kann jeder User am Accesspoint rechts oben unter "Favorites & Profile" seine Menüsprache umstellen.


Send to Excel erzeugt .xlsx

Bisher hat Qlik nach .xls exportiert und alle 65k Datensätze ein neues Arbeitsblatt angelegt. Wir haben es getestet: Export von 1.000.000 Zeilen mit 2 Spalten hat als .xls funktioniert!


Der Beweis: Export von 1.000.000 Zeilen in ein .xlsx mit QlikView Nov 2017



 QMC Document Log und .qvw Name

Das gab es schon mal in QlikView 8.5! Jetzt endlich zurück: der Document Log des Tasks ist wieder in der QMC ersichtlich. Zum Taskname steht im Klammer jetzt auch noch der Pfad zur .qvw!


Set Analysis - Warum geht meine Day to Day Comparison nicht?

Einer der wiederkehrenden Fragen bei Set Analysis - neben der allgemeinen Syntax - ist ein Thema, bei dem unsere Kunden gerne die Dimension des Charts in Set Analysis überschreiben wollen. Ein typischer Fall ist die Day to Day Comparison der Umsätze zwischen zwei Jahren.

Für das  folgendes Beispiel haben wir zwei vollkommen valide Set Analysis Expressions definiert:

//Aktuelles Monat
sum({<Bestelldatum={">=01.07.2017<01.08.2017"}>} Anzahl*Einzelpreis)

//Gleiches Monat Vorjahr
sum({<Bestelldatum={">=01.07.2016<01.08.2016"}>} Anzahl*Einzelpreis)


Die Expressions funktionieren wunderbar für alle möglichen Dimensionen: Produkte, Länder, Kunden. Benutzt man aber ein Kalenderfeld als Dimension des Charts, sind die Leute meist enttäuscht! Qlik packt die Ergebnisse pro Jahr in getrennte Zeilen wenn man etwa das Bestelldatum selbst als Dimension wählt.

Vorjahres Vergleich funktioniert hier nur in der Gesamtsumme

Ja, warum denn? Wie kann ich jetzt den 31.07.2016 mit dem vom 31.07.2017 vergleichen?

Die Erklärung findet sich in dem Weg wie Set Analysis von der QIX Engine abgearbeitet wird: Bevor das Chart zum Rechnen anfängt, werden für jedes SET die relevanten Zeilen aus dem Datenmodell "markiert". Diese Zeilen werden dann dem jeweiligen Dimensionswert zugeordnet, und dann dort aggregiert (in unserem Fall summiert). Im Screenshot oberhalb werden also die relevanten Faktenzeilen

  • für die erste Expression auf die Dimensionsausprägungen 01.07.2017 bis 31.07.2017, 
  • für die zweite Expression auf die Dimensionsausprägungen 01.07.2016 bis 31.07.2016
aufgeteilt. Damit entstehen insgesamt 62 Zeilen.

Die SET Analysis wird nicht für jede Zeile neu interpretiert, sondern einmal global für das Chart gerechnet.  Das ist auch der Grund warum ich nicht am 31.07.2017  eine Set Analysis <Datum={Datum-1}> stehen haben kann um auf den Vortag zuzugreifen.  Da funktioniert tatsächlich manchmal ein IF-Statement mit Total-Qualifier besser, weil das If-Statement für jede Zeile des Datenmodells geprüft wird.

Können wir also unsere beiden Expressions nutzen, um eine Day to Day Comparison zu machen? JA, man benötigt aber ein Feld im Datenmodell, welches für beide Jahre den gleichen Wert liefert.

    
dual(
            num(day(Bestelldatum),'00')&'.'&num(month(Bestelldatum),'00'), 
           (month(Bestelldatum)*10000)+day(Bestelldatum)
) as TagMonat


Das Feld entledigt sich des Jahres, und hat intern für 31.7.2016 und den 31.07.2017 den numerischen Wert   70031. Man könnte wohl auch die daynumberofyear() Funktion nutzen, aber irgendwie vertraue ich da dem Schaltjahr trotz Dokumentation nicht.

Was passiert also jetzt im Chart wenn wir dieses Feld als Dimension nutzen? Die Set Expressions liefert den gleichen Dimensionswert für beide Jahre. Damit ist es für Qlik eine gemeinsame Zeile, mit der man dann mittels column(1)-column(2) die Day to Day Comparison machen kann.


Das neue Feld "Tag Monat" läßt den Vergleich zu

Auch in Line-Charts sieht man den Unterschied gut. Links das normale Bestelldatum: hier sind die Linien nacheinander, weil ja ein Jahr vergangen ist (noch klarer mit einem kontinuierlichen Linechart). Mit dem Tag Monat Feld haben wir die Linien übereinander.


Auf Tagesebene ist das meist nur die halbe Wahrheit, weil Handelsunternehmen meist den ersten Verkaufstag im Jahr mit dem ersten Verkaufstag des Vorjahres vergleichen wollen. In dem Fall wird man überhaupt ein eigenes Feld im Datenmodell benötigen.


Beispiel zum Downloaden gibt es hier.




PS: wer rasch auf QlikView November 2017 oder QlikSense Sept 2017 möchte, bitte folgenden Artikel nicht übersehen. Die Syntax für Set Analysis mit Single/Doublequotes wird in diesem Releases nachgeschärft! https://community.qlik.com/blogs/qlikviewdesignblog/2017/09/11/quotes-in-set-analysis




heldendaten GmbH,2017