DE ASSOCIATIEVE ERVARING:

DE ASSOCIATIEVE ERVARING: HET UNIEKE VOORDEEL VAN QLIKVIEW Een technologische white paper van QlikView

Publicatiedatum: oktober 2010

qlikview.com

Table of Contents De associatieve ervaring van QlikView: een introductie

3

Queries en Cubes creëren een blinde vlek

3

MOLAP, ROLAP, en HOLAP: snel en flexibel wellicht, maar niet associatief

3

Het geheim van QlikView: onze associatieve architectuur

5

Door relaties in kaart te brengen biedt QlikView antwoorden op nog ongestelde vragen

7

Een paar voorbeelden, kaarten, engines en Rubik’s kubus®

8

QlikView is snel te implementeren, gebruiksvriendelijk en klaar om inzichten te bieden 10 Er is een technische reden waarom gebruikers weglopen met QlikView Bijlage

The Associative Experience | Page 2

10 11

De associatieve ervaring van QlikView: een introductie In deze technologische white paper van QlikView zetten we de interne werking van de associatieve architectuur van QlikView uiteen en leggen we uit hoe deze architectuur voor een fundamentele verbetering zorgt van de manier waarop mensen zakelijke analyses uitvoeren. De centrale vraag van deze white paper is: “Wat is een ‘associatieve ervaring’ en hoe kan deze ondernemingen helpen om de best mogelijke zakelijke beslissingen te nemen?” Om deze vraag te beantwoorden zullen we ingaan op de unieke technologie die aan de associatieve ervaring van QlikView ten grondslag ligt en deze onderscheidt van de gebruikservaring die andere BI-oplossingen bieden. Onze doelgroep bestaat uit zakelijke besluitvormers die op zoek zijn naar de juiste business intelligence (BI)-software en technologische ondersteuning.

Query’s en cubes creëren een blinde vlek Vanwege hun aard scheiden de meeste op query’s gebaseerde tools gegevens van hun context. Dit resulteert in kennislacunes voor managers die goed gefundeerde zakelijke beslissingen willen maken. Managers die complexe zakelijke beslissingen moeten maken, krijgen niet altijd de beschikking over alle benodigde gegevens, zelfs niet wanneer ze met BI-software werken. Sommige gegevens kunnen alleen worden opgehaald met behulp van geïsoleerde en discrete query´s, zonder dat er zicht is op de context tussen de ene query en de daaropvolgende. Er kleven drie nadelen aan traditionele, op query´s en cubes gebaseerde BI-tools, namelijk: • Ze laten sommige gegevens buiten beschouwing. Op query’s gebaseerde tools halen een kleine deelverzameling van gegevens uit de hoofdverzameling op. Ze verzamelen alle opgehaalde gegevens en retourneren deze in de vorm van een reeks van query-resultaten. Deze resultatenset staat volledig los van alle andere gegevens die niet in de afzonderlijke query zijn opgenomen. Het ophalen van de deelverzameling van gegevens uit de hoofdverzameling alleen al leidt ertoe dat gegevens uit hun verband worden gehaald. • Ze resulteren in een dissociatieve ervaring. Bij op cubes gebaseerde technologie vertegenwoordigt elke query één discreet brok van informatie. Deze informatie wordt uit de onderliggende database of cube opgehaald en aan de gebruiker doorgegeven in de vorm van een discrete gegevensverzameling. Als de gebruiker echter meer wil weten over de manier waarop bepaalde informatie binnen een query verband houdt met andere informatie die zich buiten de query bevindt, zit er niets anders op dan een nieuwe query te formuleren die beide informatiepunten omspant en om deze query opnieuw uit te voeren. • Ze leggen geen verbanden tussen query’s. Terwijl de minst geavanceerde op query’s gebaseerde tools geen enkele context bieden door relaties tussen query´s in kaart te brengen, doen de meer geavanceerde tools daar ten minste een poging toe. Dit is echter een enorme opgave. Elke query is weer anders, en de meeste query’s zijn pas goed geformuleerd wanneer gebruikers eenmaal met hun analyses van start gaan. Hoe kunnen we nu verbanen tussen query’s leggen als het niet mogelijk is om te weten welke query een gebruiker na een andere query zal formuleren?


MOLAP, ROLAP EN HOLAP: SNEL EN FLEXIBEL WELLICHT, MAAR NIET ASSOCIATIEF Online analytical processing (OLAP) heeft als doel om het besluitvormingsproces te ondersteunen door gebruik te maken van verzamelde gegevens. OLAP kent tal van varianten. Sommige hiervan zijn flexibel, terwijl andere varianten zich kenmerken door een hoogwaardige prestatie. Maar zolang ze op query’s zijn gebaseerd, zijn ze niet in staat om verbanden tussen gegevenselementen in kaart te brengen (zie Afbeelding 1). Afbeelding 1: QlikView biedt flexibiliteit, een krachtige prestatie en brengt relaties in kaart QlikView

ROLAP

MOLAP

HOLAP

Flexibiliteit

Hoog

Hoog

Laag

Hoog

Prestatie

Hoog

Laag

Hoog

Hoog

Verbanden leggen

Hoog

Laag

Laag

Laag

Bron: QlikTech, Inc.

De afgelopen 50 jaar hebben op query’s gebaseerde architecturen de toon gezet als het ging om het ondersteunen van het besluitvormingsproces. Het alomtegenwoordige gebruik van structured query language (SQL) resulteert echter in een blinde vlek voor de tekortkomingen van het gebruik van query´s — SQL, multidimensionale query-expressies, noem maar op — als de drijvende kracht achter het besluitvormingsproces. • ROLAP haalt gegevens in real time op wanneer dit nodig is, waardoor het flexibel is. De oudste vorm van OLAP-ondersteuning voor het besluitvormingsproces is relational online analytical processing (ROLAP). ROLAP wordt nog altijd veel gebruikt. Het maakt gebruik van SQL of andere op query´s gebaseerde technologie om gegevensverzamelingen in real time op te halen en te berekenen wanneer de gebruiker daar maar behoefte aan heeft. Hoewel ROLAP ooit als traag en onresponsief werd beschouwd, beleeft deze techniek momenteel een soort van comeback als gevolg van de meer schaalbare databasearchitecturen die ter ondersteuning van het besluitvormingsproces worden gebruikt. ROLAP is flexibel en vereist geen vooraf gedefinieerde dimensionaliteit, maar is rekenkundig intensief en kan daarom soms nogal traag zijn. En omdat ROLAP op query’s is gebaseerd, is deze technologie niet in staat om verbanden tussen gegevens in kaart te brengen. • MOLAP verzamelt gegevens van tevoren, waardoor het snel is. De volgende generatie van technologie ter ondersteuning van het besluitvormingsproces was multidimensional online analytical processing (MOLAP), dat ook wel op cubes gebaseerde OLAP wordt genoemd. Het belangrijkste verschil tussen ROLAP en MOLAP is dat bij MOLAP de query-resultaten van tevoren worden verzameld, terwijl ze bij ROLAP pas worden verzameld wanneer daarom wordt gevraagd. Bij MOLAP worden gegevens vooraf verzameld voor meerdere permutaties van informatiepunten binnen vooraf geselecteerde dimensies. Deze aanpak resulteert in vrijwel directe toegang tot gegevensverzamelingen, zolang de zakelijke vraag van de gebruiker maar binnen de vooraf gedefinieerde


dimensionaliteit ligt. Aangezien de gegevensverzamelingen vooraf zijn berekend, is MOLAP in staat om een snellere prestatie neer te zetten dan ROLAP. Deze prestatie gaat echter gepaard met een verlies aan flexibiliteit. En ook hier geldt weer hetzelfde principe: aangezien MOLAP op query’s is gebaseerd, is het niet in staat om verbanden tussen gegevens in kaart te brengen. • HOLAP compenseert voor een aantal zwakke punten van ROLAP en MOLAP. De relatieve sterke en zwakke punten van ROLAP en MOLAP hebben geleid tot de ontwikkeling van een derde technologie: hybrid online analytical processing (HOLAP). HOLAP omvat elke architectuur die zowel ROLAP als MOLAP gebruikt in een poging om te compenseren voor de zwakke punten van beiden. Aangezien HOLAP het resultaat is van een huwelijk tussen twee op query’s gebaseerde technologieën, is het in essentie een op query gebaseerde technologie. En daarmee — u raadt het al — brengt het geen verbanden tussen gegevens in kaart. QlikView daarentegen is flexibel en snel en brengt bovendien de verbanden tussen alle gegevenselementen in kaart. QlikView combineert de flexibiliteit van ROLAP (geen vooraf gedefinieerde dimensionaliteit) met de snelheid van MOLAP (vrijwel directe toegang tot gegevensverzamelingen). Terwijl een aantal MOLAP-tools drill-through-mogelijkheden bieden (in wezen een multidimensionale engine met relationele query’s op aanvraag), is QlikView precies het tegenovergestelde: een relationele engine met cubes op aanvraag.


Het geheim van QlikView: onze associatieve architectuur QlikView introduceert ‘s werelds eerste associatieve architectuur (zie afbeelding 2 en afbeelding 3). QlikView legt verbanden tussen gegevensverzamelingen op engine-niveau in plaats van op toepassingsniveau. QlikView slaat individuele tabellen op in zijn in het geheugen geladen associatieve engine. Elk informatiepunt binnen elk veld wordt in verband gebracht met alle andere informatiepunten in het schema. Gegevensverzamelingen kunnen honderden tabellen met duizenden velden omvatten. Afbeelding 2: de onderliggende architectuur van QlikView is associatief

TRADITIONEEL

ASSOCIATIEF Regio

Regio

Provincie Verkoper

Provincie Product

Verkoper

IT-gestuurd • Lineaire, vooraf gedefinieerde aanpak • Geen zicht op verborgen gegevens • Aanpassingen vereisen maanden werk • Gegevensgericht


Product

Gebruikergestuurd • Volgt de gebruiker • Alle gegevens altijd zichtbaar • Aanpassingen vergen enkele minuten • Inzichtgericht

Afbeelding 3: Wat de onderliggende architectuur van QlikView associatief maakt

MEESTE BI TOOLS

QLIKVIEW

Toepassingslaag

Toepassings- en gegevenslaag Query 2

Query 1

Query 3

Metagegevenslaag

Gegevenslaag Query 1

Query 3

Query 2


De op query’s gebaseerde BI-tools scheiden de toepassingslaag van de gegevenslaag. Hiervoor zijn lange implementatietrajecten vereist. Dure ontwikkelaars moeten de toepassingslaag aanpassen om de specifieke relaties te kunnen beheren die vereist zijn om een antwoord op een bepaald zakelijk vraagstuk te verkrijgen. Wanneer de BI-toepassing een net iets ander zakelijk vraagstuk moet beantwoorden, moet de toepassingslaag opnieuw worden gewijzigd. Dit is een kostbaar en tijdrovend proces.


Door relaties in kaart te brengen biedt QlikView antwoorden op nog ongestelde vragen In tegenstelling tot traditionele BI-tools worden er geen query’s afgevuurd wanneer de gebruiker op een informatiepunt in een veld in QlikView klikt. In plaats daarvan filteren alle overige velden zichzelf direct op basis van de selecties van de gebruiker (zie afbeelding 4). De gebruikerselecties zijn groen gemarkeerd. De gegevensverzamelingen die verband houden met de gebruikersselectie zijn wit gemarkeerd, en de niet-gerelateerde gegevens zijn grijs gemarkeerd.

Afbeelding 4: QlikView toont selecties, verwante gegevens en ongerelateerde gegevens

Selectie is groen Gerelateerde gegevens zijn wit Ongerelateerde data zijn grijs

Source: QlikTech, Inc.

Wanneer gebruikers naar twee verschillende informatiepunten kijken, weten ze precies hoe deze met elkaar verband houden. Als ze hun gegevens willen verfijnen, bijvoorbeeld tot één product, land of jaar, kunnen ze zien hoe de rest van de gegevens binnen hun analytische gegevensverzameling daarop reageren. Hun overzicht blijkt niet beperkt tot het effect op slechts één resultatenset. Met QlikView worden alle gegevensverzamelingen in real time en ongeacht de bronvelden herberekend. Alle verbanden worden op generieke wijze voor de gehele gegevensverzameling opgeslagen, zodat de software klaar is om elke zakelijke vraag te beantwoorden zodra deze zich voordoet, zonder de noodzaak van enige aanpassing. De gegevens van alle tabellen zijn altijd beschikbaar binnen een context en klaar voor het beantwoorden van het volgende zakelijke vraagstuk, wat het ook moge zijn.


EEN PAAR VOORBEELDEN, KAARTEN, ENGINES EN DE RUBIK’S KUBUS® Dit is complexe materie, dus misschien is het tijd voor een paar voorbeelden. Stel dat we aan de hand van digitale modellen inzicht willen krijgen in de werking van een interne verbrandingsmotor. Als we een op query’s gebaseerde aanpak zouden hanteren, zouden we naar afzonderlijke onderdelen van de motor kijken (zie afbeelding 5). We zouden zelf de relaties (of verbanden) tussen de verschillende onderdelen moeten leggen en zelf moeten achterhalen hoe alle afzonderlijke onderdelen een coherent geheel in de vorm van een werkende motor vormen. Afbeelding 5: Voorbeeld 1 – inzicht krijgen in de werking van een interne verbrandingsmotor

DE OUDE MANIER, MET QUERY’S EN CUBES

QLIKVIEW TOONT HET VOLLEDIGE PLAATJE

+ + Bron: QlikT B QlikTech, h IInc.

De associatieve technologie van QlikView daarentegen biedt ons een digitaal model van een volledig werkende motor, waarbij elk onderdeel in verhouding staat tot alle overige onderdelen. We kunnen de gasklep in het digitale model aanpassen (of een selectie in QlikView uitvoeren) en kijken welk effect dit heeft op de brandstofopname, carburator en uitlaatpijp. We kunnen zien hoe de zuigers pompen en hoe de krukas draait. Desgewenst kunnen we de motor uit elkaar halen en elk onderdeel raadplegen in de context van de onderdelen die zich daarnaast bevinden. Hierin schuilt de kracht van de associatieve architectuur van QlikView. Een ander voorbeeld: stelt u zich een puzzel in de vorm van Rubik’s Kubus voor. Tijdens het oplossen van de puzzel krijgt u echter slechts één zijde per keer te zien (zie afbeelding 6). Terwijl u van zijde wisselt, ziet u niet wat er met de andere zijden van de kubus gebeurt. Als u QlikView gebruikt, bent u daarentegen in staat om alle zijden van de Rubik-kubus tegelijk te bekijken, zodat u tijdens het aanbrengen van wijzigingen inzicht krijgt in wat er hierdoor nog meer verandert.


Afbeelding 6: meer voorbeelden – kaarten en Rubik’s Kubus

DE OUDE MANIER, MET QUERY’S EN CUBES

QLIKVIEW TOONT HET VOLLEDIGE PLAATJE


Een derde voorbeeld. Stel dat u een reis van Londen naar Rome aan het plannen bent. Een traditionele wegenkaart kan hierbij uitkomst bieden. Het raadplegen van een wegenkaart is echter tijdrovend, omdat u eerst met nagaan hoe de kaart van Europa over de verschillende pagina’s is verdeeld. En de kans is groot dat u details mist doordat u al uw aandacht besteedt aan het volgen van één bepaalde route. QlikView lijkt wat dat betreft meer op Google® Maps: je kunt de gehele route in één keer bekijken of op speciale aandachtsgebieden inzoomen. U kunt op snelle wijze een betere route vinden op basis van verkeerspatronen. Een ander belangrijk verschil is dat u met de interactieve kaart veel meer bij het proces betrokken bent dan in het geval van de wegenkaart.

QLIKVIEW IS SNEL TE IMPLEMENTEREN, GEBRUIKSVRIENDELIJK EN KLAAR OM INZICHTEN TE BIEDEN De klanten van QlikView houden van ons, en wel om de volgende redenen: • QlikView kan snel worden geïmplementeerd. Omdat het niet nodig is om de associatieve architectuur van QlikView opnieuw te configureren om nieuwe zakelijke vraagstukken te beantwoorden, kan de toepassing in korte tijd worden geïmplementeerd. Zo meldde het ICT-team van FHL Banks: “Zonder QlikView hadden wij een jaar nodig gehad en een miljoen dollar in traditionele BI-oplossingen moeten investeren om deze functionaliteit te verkrijgen”. Radiometer verklaarde dat “QlikView ons in staat stelt


om gegevens veel sneller te analyseren en veel sneller te reageren. Het genereren van rapporten vergt slechts 25% van de tijd die eerder nodig was”. Agora Publishing implementeerde QlikView in 20% van de geschatte tijd en bleef 60% onder het budget. En de CIO van Superior Graphite Company zei het volgende: “In vier uur tijd bereikte één persoon met QlikView iets wat een team van ICT-consultants … nog niet in anderhalf jaar wisten te bereiken”. • QlikView is gebruiksvriendelijk. Omdat de associatieve architectuur van QlikView alle verbanden tussen alle geanalyseerde velden in kaart brengt, ervaren gebruikers de toepassing als intuïtief en gebruiksvriendelijk. De ICT-directeur van Bliss zei het volgende: “Gebruikers houden van QlikView omdat ze direct gegevens kunnen opvragen voor het plannen van nieuwe campagnes of het uitvoeren van inventieve verkooppromoties. Met QlikView zijn onze werknemers nu meer dan ooit verantwoordelijk voor de prestatie en worden ze het overzicht geboden dat nodig is om de op dat moment best mogelijke zakelijke beslissingen te nemen”. Een projectmanager analytics bij een wereldwijde investeringsbank reageerde als volgt: “QlikView is enorm flexibel, krachtig en gebruiksvriendelijk—gegevens zijn nog nooit eerder op deze manier gepresenteerd. Dankzij QlikView slagen onze verkopers erin om meer omzet uit onze klanten te halen”. • QlikView biedt verfrissende nieuwe inzichten. De ultieme toegevoegde waarde die QlikView besluitvormers biedt, omvat het vermogen om op holistische wijze gegevens te analyseren. Dit resulteert in betere zakelijke beslissingen die de omzet en het bedrijfsresultaat ten goede komen. Volgens de ICT-manager bij Meilleurtaux “stelde QlikView ons in staat om op snelle wijze specifieke punten binnen de bedrijfsvoering te identificeren die aan verbetering toe waren. In minder dan een maand tijd slaagden we erin om 20 tot 40% van de klantenomzet terug te winnen”. En de directeur Strategic Planning bij Arbinet meldde: “Voordat we QlikView gebruikten, beschikten we over onvoldoende inzicht in de onze maandomzet en transacties, terwijl deze informatie van kritische belang is om te achterhalen hoe we onze bedrijfsprestatie kunnen verbeteren”.

ER IS EEN TECHNISCHE REDEN WAAROM GEBRUIKERS WEGLOPEN MET QLIKVIEW De woorden “hoge mate van gebruikersacceptatie” en “business intelligence-software” worden meestal niet in een en dezelfde regel gebruikt. QlikView is de unieke uitzondering op deze regel. Het is vanwege onze onderliggende associatieve engine dat onze klanten zo enthousiast over onze software zijn. Onze unieke aanpak van in een in het geheugen geladen analytische engine resulteert in een hoogwaardige prestatie. En zelfs leveranciers van op query´s gebaseerde BI-oplossingen die ook in het geheugen geladen analytische functionaliteit bieden zijn simpelweg niet in staat om de unieke combinatie van voordelen te bieden die de associatieve architectuur van QlikView wel te bieden heeft: gebruikseenvoud, een snelle implementatie en onverwachte zakelijke inzichten op basis van een associatieve ervaring.


Bijlage Links naar gerelateerde technologische white papers van QlikView Een overzicht van de QlikView-architectuur, oktober 2010 Links naar gerelateerde weblogpublicaties van QlikView “Unpredictable Questions and the Power of Gray,” 18 augustus 2010 http://community.qlikview.com/blogs/theqlikviewblog/archive/2010/08/18/unpredictablequestions-and-the-power-of-gray.aspx “Build to Think: Applying Design Thinking to BI,” 25 augustus, 2010 http://community.qlikview.com/blogs/theqlikviewblog/archive/2010/08/25/build-to-thinkapplying-design-thinking-to-bi.aspx “QlikView Supports a Build to Think Approach to BI,” 25 augustus 2010 http://community.qlikview.com/blogs/theqlikviewblog/archive/2010/08/25/qlikviewsupports-a-build-to-think-approach-to-bi.aspx “QlikView Is Associative to Its Very Core,” 16 augustus 2010 http://community.qlikview.com/blogs/theqlikviewblog/archive/2010/08/16/qlikview-isassociative-at-its-very-core.aspx “The Car Engine Analogy,” 13 augustus 2010 http://community.qlikview.com/blogs/theqlikviewblog/archive/2010/08/13/car-enginesand-the-associative-experience-an-analogy.aspx “It All Comes Down to Simplicity,” 12 augustus 2010 http://community.qlikview.com/blogs/theqlikviewblog/archive/2010/08/12/ simplicity-equals-success.aspx “QlikView Users Have an Emotional Attachment to the Associative Experience,” 6 augustus 2010 http://community.qlikview.com/blogs/theqlikviewblog/archive/2010/08/06/ qlikview-users-have-an-emotional-attachment-to-the-associative-experience.aspx “The Consumer Enterprise: I Want My Home Technology at Work,” 3 augustus 2010 http://community.qlikview.com/blogs/theqlikviewblog/archive/2010/08/03/ the-consumer-enterprise-i-want-my-home-technology-experience-at-work.aspx

© 2010 QlikTech International AB. All rights reserved. QlikTech, QlikView, Qlik, Q, Simplifying Analysis for Everyone, Power of Simplicity, New Rules, The Uncontrollable Smile and other QlikTech products and services as well as their respective logos are trademarks or registered trademarks of QlikTech International AB. All other company names, products and services used herein are trademarks or registered trademarks of their respective owners. The information published herein is subject to change without notice. This publication is for informational purposes only, without representation or warranty of any kind, and QlikTech shall not be liable for errors or omissions with respect to this publication. The only warranties for QlikTech products and services are those that are set forth in the express warranty statements accompanying such products and services, if any. Nothing herein should be construed as constituting any additional warranty.

DE ASSOCIATIEVE ERVARING:

Recommend Documents