QlikView Neden Benzersiz?

2 Aralık 2016

QlikView’i bu kadar özel yapan ana başlıklar nedir? Diğer iş zekası platformlarıyla QlikView arasındaki farklar neler? Bu ve benzeri sorular, QlikView’i ilk kez tanımaya çalışan kişilerin tipik olarak merak ettiği konular olarak karşımıza çıkmakta. QlikView’i incelemek isteyen belli bir kesim geleneksel iş zekası platformları üzerinde tecrübe sahibi olduğundan, bu kişiler QlikView’in neleri farklı yaptığını anlamak isteyebilir. Bir diğer kesim genel olarak iş keşfi ve analiz (Business Discovery) konusunda bilgi sahibi olmak istiyor olabilir. Başka bir kesim de QlikView’in yazılım dünyasında neden bu kadar hızlı büyüdüğünü anlamak için bu platformu tanımaya çalışıyor olabilir.

Bu doküman, Qlikiew’i iş zekası sektöründe tek ve benzersiz yapan 3 ana konu üzerine odaklanmaktadır; Patentli Associative kullanıcı deneyimi, QlikView’in çekirdek teknolojisi ve iş keşfi ve analiz platformunun benimsenme/adaptasyon süreci.

QlikView’in Önlenemez Yükselişi

Gartner’in yaptığı araştırma sonuçlarına göre, kurumlarda bilgi işlem birimleri daha çok geleneksel iş zekası konusundaki platformları tercih etse de iş birimleri ve departmanları iş keşifve analiz platformlarına doğru bir eğilim göstermektedir. Yine aynı araştırma sonuçlarına göre iş zekası yazılım araçlarının seçim kararları son bir kaç yıldır bilgi işlemden çok iş birimlerine doğru kaymakta. İçinde bulunduğumuz dönemde iş zekası platformlarını sunan çok kalabalık olarak nitelendirilebilecek yazılım firmaları ve bunların her birinin özel bir takım teknolojileri olsa da QlikView İş Keşif ve Analiz platformu bunlar arasından sıyrılarak liderler kategorisinde çok hızlı bir büyüme grafiği sergilemekte. QlikView’in iş birimleri tarafından tercih edilmesinin ana sebepler genel olarak aşağıdaki gibi özetlenebilir:

Patentli Association Teknolojisi

QlikView, son kullanıcıların belli iş problemlerini tamamen yeni yöntemlerle çözebilmesini sağlamak amacıyla veri kümeleri üzerinde araştırma ve keşif yapmasını ve gizli kalmış bulguları ortaya çıkarmasını sağlayan bir iş keşif ve analiz platformu sunmaktadır. QlikView’i farklılaştıran en önemli özelliklerin başında patentli Association teknolojisi gelmektedir. İş birimlerindeki kullanıcılar, association özelliği sayesinde internet, desktop, iPad, iPhone ya da Android işletim sistemini destekleyen herhangi bir mobil araç kullanarak yönetim kokpitleri ve analitik uygulamalarla etkileşime geçebilir ve gelişmiş arama özellikleriyle sadece işaretle ve tıkla mantığıyla analiz yapabilirler. Bu aşamalarda kullanıcılar QlikView ortamında hiç beklemedikleri detaylar ve bulgulara erişebilmektedir.

  • Association teknolojisi, insan beyninin düşündüğü biçimde analize imkan tanıyan bir yaklaşım sunmaktadır. QlikView ile İş Keşif ve Analizi çok esnek bir yapıda gerçekleştirilebilmektedir. Kullanıcılar veri kümeleri üzerinde istedikleri şekilde etkileşime geçebilmekte ve navigasyon yapabilmektedir. Bu aşamada hiyerarşilerin önceden tanımlanması, özet bilgiden hangi detaylara inileceğinin bilgi işlem tarafından belirlenmiş olması ya da yönetim kokpitlerinin konfigürasyonun yine önceden yapılmasının gerekliliği gibi limitasyonlar ortadan kalkmaktadır. QlikView ortamında kullanıcılar soruların kendi akıllarına geliş sırasında oluşturdukları yaklaşımlarla, tek başlarına ya da grup içinde ya da gruplar arası işbirliğiyle, sonuç, bulgu ve kararlara giden kendi yollarını oluşturma şansına sahip olmaktadır. QlikView ile son kullanıcılar pazarda bulunan hiç bir diğer iş zekası platformunda olmayan yöntemlerle gizli kalmış eğilimleri farkedebilir ve o güne kadar firmaları ve operasyonları içinde hiç bilinmeyen keşifler yapabilir. Normal koşullarda bir kullanıcı ilişkisel bir veritabanındaki bilgileri sorgulamak istediğinde, örneğin sadece Ankara iline ait satış tutarını görüntülemek istediğinde, ilgili sorgu veritabanına gönderilip sorgu Ankara ili için çalıştırılmakta ve daha sonra bu veriler raporlama aracına gönderilmektedir. Son olarak raporlama aracı da bu verileri görüntülemektedir. Ancak kullanıcı Ankara’da belli bir ürüne ait satışları isterse, bu ilk sorguda ürün bilgisi bulunmadığı için yukarıdaki tüm döngü, bu kez istenilen ürün adı ya da kodu da sorgu içinde bulunacak şekilde, tekrar yaşanacaktır. Oysa bileşik veritabanı mantığında, son kullanıcı Ankara gibi bir ili seçtiği zaman, Ankara ile ilgili diğer tüm bilgiler (örneğin Ankara’da satışı yapılan ürünler, Ankara’da sorumlu satış temsilcileri, Ankara’ya ait maliyetler vb.) o an itibariyle hafızada hazır seçili durumda bulunmakta ve son kullanıcı açısından tek konu, bu verilerin ekran üzerinde görüntülenip görüntülenmemesine karar verilmesi olmaktadır. Bu da hem kullanım kolaylığı hem de sorgu ve implementasyon hızı açısından çok büyük bir üstünlük sağlamaktadır.
  • QlikView ortamında son kullanıcılar tüm veri kümesi üzerinde bir seçim yaptığında öncelikle yaptıkları seçimle ilgili olan veri kümesinin bir kesişimini görecektir. Bununla birlikte ek olarak yaptıkları seçimlerle ilgili olmayan veri kümesi de gri renkli olarak ekranda görüntülenmektedir. Böyle bir ortamda kullanıcılar konuya özel veri kümesi üzerinde hep görerek çalışabilmektedir. Yapılan seçimlerle ilgili/bağlantılı ve ilgisiz/bağlantısız veri kümesinin bir arada görünmesi, beklenmedik ve öngörülmeyen bir çok bulgunun ortaya çıkarılması aşamasında son kullanıcılara büyük bir kolaylık sağlamaktadır.
  • QlikView, direkt ve indirekt arama özellikleriyle sorgulama ve analiz yapılabilecek bir ortam sunmaktadır. Associative arama özellikleri sayesinde, herhangi bir sorguyla ilgili kelimelerin herhangi bir sırayla yazılmasıyla anlık olarak ilgili kayıtlara ulaşmak mümkün olmaktadır. Global arama özellikleri sayesinde çok büyük bir veri kümesi üzerinde arama yapılabileceği gibi belli sütunlar üzerinde de sadece ilgili sütun bazında arama yapmak mümkündür. Bu arama direkt olarak yapılabileceği gibi indirekt olarak da gerçekleştirilebilir. Örneğin belli bir satış temsilcisine ait satış tutarlarını görmek isteyen bir kullanıcı bu satış temsilcisinin adını biliyorsa, direkt arama özellikleriyle satış temsilcileri sütununda ilgili kişinin adını yazarak o kişiye ait kayıtlara ve satış tutarlarına erişebilir ki QlikView’da bu direkt arama özelliği olarak düşünülebilir. Ancak bu satış temsilcisinin adını bilmediği bir durumda eğer satış temsilcisine ait diğer detaylar biliniyorsa o takdirde indirekt arama özellikleriyle yine aynı sonuca ulaşılabilir. Örneğin bu satış temsilcisi sadece X ürününü Ankara bölgesinde satıyorsa, bu kez satış temsilcisi sütunu üzerine gelen bir kullanıcı ürün adı olarak X’i, şehir olarak da Ankara’yı seçtiğinde indirekt arama özellikleri sayesinde yine aynı satış temsilcisinin kayıtlarına ulaşabilir.

  • Geleneksel iş zekası araçları göz önüne alındığında hemen hepsinin veri çekerken kullandığı teknolojinin veritabanlarının sunmuş olduğu SQL Select cümlecikleri temelli olduğunu görüyoruz. Bu iş zekası yazılım araçlarının kullanımı için verilen en önemli mesajlar “son kullanıcının teknik bir birikime sahip olmasına gerek kalmadığı” yönünde olmakla birlikte, son kullanıcılar özellikle karmaşık sorgularda başarılı olamamaktadır. Normal koşullar altında son kullanıcıların günlük hayatta kullandıkları terimlerle sorgu atabileceği ekranlar oluşturulsa bile, gerçek yaşamda karşılaşılan bir çok karmaşık sorgu, bazen bilgisayar mühendisi düzeyindeki bir kaç kişinin çalışarak en verimli SQL’in oluşturulmasına kadar giden bir çalışmaya neden olabilmektedir.Peki SQL cümleciklerini oluşturmayı bu kadar zorlaştıran konu nedir?SQL cümlecikleri oluşturulurken ilk olarak karşımıza çıkan soru, hangi sütunları/alanları görmek istediğimiz konusudur. Bu aslında işin en kolay kısmıdır ve ortalama bir bilgisayar kullanıcısının sürükle-bırak yöntemlerle bu işlemi rahatlıkla yapabileceğini bugün hepimiz biliyoruz. Oysa asıl zorluk, oluşturulacak SQL cümleciklerinin WHERE koşulundaki kısıtlamalardır. Bu kısıtlamalar temel olarak ya birden fazla tabloya ait alanların seçilmesiyle ya da son kullanıcının bir iş sorusuna yanıt bulmak için bölge bazında, ürün grubu bazında, departman bazında seçmiş olduğu değerleri baz alarak filtre koymasıyla oluşmaktadır. Bu açıdan değerlendirildiğinde bir SQL cümleciğini yazma konusunu zorlaştıran en önemli problemlerden birisinin, seçilen alanlar üzerine konulan kısıtlamalar olduğunu söyleyebiliriz.İşte QlikView, bu önemli probleme çok basit bir çözüm sunabilmektedir. Öncelikle tüm verinin hafızada tutulması sayesinde, veriler kullanıcı arayüzünde görsel bileşenlerle paylaşılabilmektedir. Bu sırada çok farklı görsel bileşenler söz konusu olsa da, bu bileşenlerin tümü veriyi içinde barındıran bir ListBox bileşeni olarak düşünülebilir. Ya da her görsel bileşenin içinde bir de son kullanıcının göremediği, gizli bir Listbox bileşeni olduğu ve bunun içinde o görsel bileşene baz olacak bölge, departman, ürün grubu gibi bilgilerin bulunduğu varsayılabilir. Bu senaryoda son kullanıcı listbox üzerinde herhangi bir değer üzerinde tıkladığında, QlikView’ın temel çalışma ilkesine göre otomatik olarak bu değer baz alınarak, veri kümesi üzerinde bir kısıtlama konulmaktadır. Kullanıcı elbette ki aynı Listbox içinde birden fazla seçimi yapabilir ya da birden fazla Listbox üzerinde seçimlerini zenginleştirebilir ve hatta tüm görsel bileşenlerde (örneğin bir grafik ya da hız göstergesi/barometre gibi bir gösterge üzerinde) ilgili verilere tıklayarak seçmiş olduğu değerler üzerinde bir filtre koyabilir. Bu tür bir filtre koyduktan sonra tüm uygulamanın ilgili filtre bazında görüntülenmesinden sonra kullanıcılar akıllarına gelen sorulara istinaden bu filtreleri zenginleştirerek analiz ve keşiflerini bir ileri aşamaya taşıyabilir ve yeni bulgular elde edebilirler. Bu sayede kullanıcılar çok hızlı ve kolay biçimde ilişkileri ortaya çıkarabilir, bilgiyi daha iyi yorumlayabilir ve bulgulara erişebilmek amacıyla yeni yollar oluşturabilirler.

    QlikView’in Temel Teknolojisi

    QlikView, In-Memory Database teknolojisi konusunda öncü konumda olan bir çözüm sunmaktadır. In- Memory Database teknolojisi özellikle performans açısından büyük önem taşımaktadır. Bununla birlikte gerçek bir iş keşif ve analiz platformu sunabilmek için In-Memory tek başına yeterli değildir. Bugün bir çok geleneksel iş zekası yazılım üreticisi, SQL sorguları ve küp temeline oturmuş yapılar üzerine In-Memory Database bileşenlerini sunmaya çalışmaktadır. Bu yaklaşım son kullanıcıların daha hızlı sonuçlara ulaşması için önemli olmakla birlikte bu tür ortamlarda veri kümeleri ve görsel analitikler arasındaki association’un elle kurulması gerekmektedir ki bu da çok fazla zaman ve maliyet anlamına gelmektedir.

    QlikView’in In-Memory database teknolojisiyle yaptığı şey gerçek anlamda farkı ortaya koymaktadır.

  • QlikView analize konu olan tüm veri kümesini hafızada tutmakta olup, son kullanıcıların araştırma, keşif ve analiz yapması için tüm veriyi anında son kullanıcılara sunabilmektedir. Son kullanıcılar, tüm hesaplamalar hafızada anlık olarak gerçekleştiği için milyar seviyesinde satır sayısının olduğu çok büyük veri kümeleri üzerinde bile saniyeler bazında sonuca ulaşabilmektedir. Bu aşamadaki en büyük teknolojik avantajlardan biri, bu kadar büyük veri kümeleri üzerindeki hesaplamaların bile çok hızlı biçimde gerçekleştirilebilmesidir. QlikView’ın sunduğu In-Memory Database bileşeni dağıtık bir ortamda ve bir çok kullanıcı için merkezi bir çözüm sunmaktadır. Bu sayede bir kullanıcı için herhangi bir hesaplama söz konusu olduğu zaman bu hesaplama ihtiyacı olan diğer tüm kullanıcılara da yansıtılmaktadır. Benzer şekilde QlikView’la geliştirilmiş olan analitik bir uygulamaya ait veri kümesi hafızaya alındığında, diğer bir kullanıcının aynı dokümanı açması durumunda, bu kullanıcı hafızaya daha önce yüklenmiş olan bu veri kümesini kullanmakta ve böylece her kullanıcı için büyük veri kümelerinin tekrar tekrar hafızaya yüklenmesine gerek kalmamaktadır.
  • QlikView veri kümesi üzerindeki association’u hafızada otomatik olarak yapmaktadır. QlikView’in In-Memory Database’i ve görsel arayüzü bileşik ve bağlantılı bir teknoloji sunmaktadır. Son kullanıcı herhangi bir seçim yaptığında hafızada bu seçimle ilgili ve bağlantılı tüm veri kümesinin bir kesişimi alınmaktadır. Hafızada kesişimi alınmış olan bu veri kümesi önyüzdeki görsel bileşenlerde gösterilirken, yapılan seçimle ilgili ve bağlantılı veri kümeleri beyaz, ilgisiz/bağlantısız olanlar ise gri renkle görüntülenmektedir. Bu sayede kullanıcılar yaptıkları seçimlerle ilgili ve ilgisiz tüm veri kümesini görerek analiz yapabilme yeteneğine kavuşmaktadır. Böylece kullanıcılar statik raporlar, önceden tasarlanmış hiyerarşiler ve konfigürasyonu yapılmış kokpitler üzerinde çalışmaktansa, tamamen kendi istedikleri hiyerarşiler üzerinde hareket edebilir ve keşif ve araştırmalarına istedikleri yoldan gidebilirler.

  • QlikView’in sunduğu In-Memory Database bileşeni, son kullanıcıların seçimleri baz alınarak yapılması gereken toplamları ve diğer hesaplamaları o anda hafızada gerçekleştirmektedir. Bu sayede kullanıcılar önceden yapılmış hesaplamalarla limitlendirilmemektedir. QlikView, sadece son kullanıcıların istemiş olduğu hesaplamaları gerçekleştirmekte olup, küp ya da SQL sorgu yaklaşımlarında gördüğümüz önceden hesaplama yöntemlerini kullanmamaktadır. Tüm hesaplamalar anlık olarak ve istenildiği zaman gerçekleştirilmektedir.
  • QlikView, veri kümeleri üzerinde çok ciddi bir sıkıştırma algoritması uygulayarak tüm verikümesinin kapladığı alanın %50 ile %90 arasında küçülmesini sağlamaktadır. Bu sırada bir sütunda bulunan bir değer tablo içinde çok fazla tutulsa bile QlikView bu değeri hafızada sadece bir kez saklamaktadır. Bu sayede çok büyük veri kümeleri bile büyük donanım yatırımları yapmadan çok yüksek performansla son kullanıcılara açılabilmektedir.
  • QlikView, tüm hesaplamaları üzerinde bullunduğu donanımdaki CPU’ya ait farklı çekirdeklere dağıtarak maksimum performansın sağlanabilmesine olanak tanımaktadır. Çok CPU’lu ortamları sadece “destekleyen” teknolojilerin aksine QlikView çok çekirdekli donanımlarda optimizasyonun yapılabileceği bir yaklaşım sergilemektedir.

 

Association’ların Elle Kurulmasının Getirdiği Dezavantajlar

Geleneksel iş zekası platformları göz önüne alındığında son kullanıcı arayüzlerinde aslında associative kullanıcı deneyimini destekleyen analitik uygulamalar ve yönetim kokpitleri oluşturmak mümkün. Associative kullanıcı deneyimi derken, bir ekran üzerinde bulunan boyutlar üzerinde son kullanıcıların tıklamalarıyla yine aynı ya da bağlantılı ekranlardaki sonuçların, verilen kriterlere göre anında değişmesinden bahsediyoruz. Bununla birlikte böyle bir uygulamada tüm association’ların uygulama geliştiriciler tarafından elle kurulması gerekmektedir. Bu da hem implementasyon süresi hem de bir implementasyondaki insan kaynağı açısından maliyetli sonuçlar doğurmaktadır. Daha sonra da iş ihtiyaçlarının değişmesi, gelişmesi ya da iş kurallarının revize edilmesi gibi durumlarda değişiklik süreleri ve bu sırada harcanan kaynakları da arttıran bir resimle karşılaşılmaktadır.

Oysa QlikView’da tüm Association, platform tarafından otomatik olarak kurulmaktadır. Bu sayede analitik uygulamaların prototip aşamasından canlı ortama geçişin sağlandığı aşamaya kadar çok hızlı ve çevik yöntemlerle ilerlemek mümkün olmaktadır. Abardeen Group’un yapmış olduğu bir araştırmaya göre genel olarak QlikView’da bu tür geliştirme ve değişiklikler 1 gün içinde hayata geçirilebilirken aynı araştırmada diğer iş zekası yazılım üretici firmalarda bu ortalamanın 3.5 güne ulaştığı görülmüştür.

İş keşif ve analiz platformların araştırma ve analiz yapmak için çok ideal yaklaşımlar sunmaktadır. Geleneksel iş zekası platformları ise genel olarak daha farklı uygulamaları hayata geçirmede başarı göstermektedir. Gartner’in yaptığı araştırmalara göre geleneksel iş zekası platformları rapor oluşturma ve KPI tabanlı yönetim kokpitlerini hazırlama sırasında başarılı bir grafik sergilemektedir. Bu tür ortamlarda yaklaşım daha çok top-down yöntemler ve bilgi işlem tarafından modellenen mantıksal ara katman yapısı ve bunun üzerine son kullanıcıların merkezi bir bilgi deposundan ihtiyaç duydukları sorguları çalıştırması şeklinde ilerlemektedir. Gartner, içinde bulunduğumuz dönemde kurumlara standartizasyon için tek bir iş zekası platformuyla yola devam etmek yerine, çok daha pragmatik yöntemlerle içinde hem geleneksel hem de iş keşif ve analiz platformu bulunan bir portfolyo yaklaşımıyla ilerlemelerini önermektedir.

İş Keşif ve Analiz Platformunun Benimsenme/Adaptasyon Süreci

QlikView’in geleneksel iş zekası platformlarından ayırt eden en önemli maddelerden üçüncüsü, iş keşif ve analiz platformunun kurum tarafından benimsenmesi ve adaptasyon sürecidir. QlikView, geleneksel iş zekası platformlarının çözemediği çok önemli problemleri çözerek kurum içinde bir yayılma göstermektedir.

Çoğu kurumda QlikView’in faydasının anlaşılması, web üzerinden ücretsiz olarak indirilebilecek QlikView Personal Edition ürünüyle başlamaktadır. Bir çok iş birimindeki çalışanlar tarafından da indirilerek kendi veri kümesinde analiz yapılabilecek ortamı sağlayan QlikView Personal Edition, lisanslı desktop ürününden farkı yoktur, sadece bununla geliştirilen analitik uygulamaların diğer kullanıcılarla paylaşılması mümkün değildir.

Bu ürünü indiren iş birimlerindeki kullanıcılar farklı veri kaynaklarından çektikleri veriler üzerinde anında araştırma, keşif ve analizlerini yapmaya başlayabilmekte ve çoğu kez association teknolojisinin getirdiği faydalarla ilk kez karşılaşmaktadır. Bir kullanıcı QlikView ortamındaki bu faydaları görür görmez belli bir iş problemini çözebilmekte ya da kararlarını verirken QlikView’da elde ettiği bulguları çok net biçimde kullanmaya başlamaktadır. Bu bulguları diğer çalışma arkadaşlarıyla paylaşan kullanıcı, sonrasında içinde bulunduğu iş birimi ya da grupla paylaşabilmek için QlikView’in lisanslı bir kullanıcısı olmaktadır.

Bu aşamadan sonra sadece bir kaç gün ya da 1-2 hafta gibi kısa bir sürede, QlikView’in belli bir iş birimi ya da departmanın belki de geleneksel bir iş zekası platformuyla aylarca ya da yıllarca çözemediği problemleri çözmeye başladığı görülmektedir. Bir çok kurumda bu konuyu başlatan QlikView kullanıcıları bu işi yapmaktan o kadar çok keyif almaktadır ki bir anda kurum içinde bilgiyi kullanma konusunda lider konuma geldiği gözlemlenmektedir.

Kurum içinde bir iş birimi ya da departman, bir çok iş problemini QlikView ile çözmeye başlayınca birden diğer departmanların da dikkatini çekmeye başlamakta, bu farklı departmanlarda da QlikView’i savunan bir çok kişi ortaya çıkmakta ve QlikView departmanlar arasında yayılma eğilimi göstermektedir. Bu aşamada daha çok departmanın işin içine girmesi ve bilgi işlem departmanlarının da dikkatini çekmesiyle platformdan alınan verimliliği arttırmak için bilgi işlem tarafında çalışmalar planlanmaya ve platformun tüm kuruma açılması için gereken bilgi işlem politikaları belirlenmeye başlanmaktadır. Gartner’a göre QlikView müşterilerinin bir çoğu QlikView’i kurumsal iş zekası standardı olarak kabul etmektedir.

Bilgi işlemin devreye girmesinden sonra, QilkView’i ilk defa kullanmaya başlayan kişilerin/birimlerin geliştirdiği uygulamaların bir sunucu üzerinden yüzlerce/binlerce kişiye intranet/internet ya da mobil cihazlardan erişimi gündeme gelmektedir. Bu resimde bilgi işlem temel olarak QlikView platformu için gerekli verilerin toplanması, ilgili birimlere ilgili veri kümesinin oluşturulması, self servis iş zekası ortamının oluşturulması, güvenlik, entegrasyon ve ölçeklenebilirlik gibi konular üzerinde durmakta ve çok büyük mantıksal ara katmanlar, büyük veri modelleri, sorgu ve rapor yaratma gibi görevleri üstlenmesine gerek kalmamaktadır.

 

Yatırımların Geri Dönüşünde Büyük Hız

QlikView müşterilerinde yaşanan adaptasyon ve uygulamaların hayata geçirilme süreci, geleneksel iş zekası platformlarıyla karşılaştırıldığında büyük farklılıklar göstermektedir. Geleneksel iş zekası platformlarında bilgi işlem departmanları son kullanıcılardan gelen rapor ve analitik ihtiyaçları hayata geçirmek için aylar ve hatta yıllarca zaman harcayabilmektedir. Son kullanıcılar geliştirilen rapor, yönetim kokpitleri ya da analitik uygulamaları görür görmez hemen değişiklik istekleri gündeme gelmeye başlamaktadır. Bu isteklerin yerine getirilmesi bilgi işlem departmanları için ek olarak haftalar ya da aylar süren projeler anlamına gelmektedir. Bu rapor, kokpit ya da analitik uygulamalar hazırlanıp kullanıma açıldıktan sonra, elde edilen bulgulara istinaden yeni sorular ve bu yeni sorulara istinaden yeni rapor ve kokpit uygulamaları gündeme gelmektedir. Sonuç olarak tüm bu döngü gerçekten çok sancılı, yavaş ve kaynak tüketici bir hale gelmektedir.

 

QlikView İş Keşfi ve Analiz Platformu

Geleneksel İş Zekası Platformları

İlk canlı uygulamaları

hayata geçirme

QlikView müşterileri, uygulamaları

hayata geçirmek için haftalar, günler ve hatta bazen saatler bazında sürelerden bahsetmektedir.

Sorgulama, raporlama, yönetim

kokpitler, metadatanın toplanması, association’ların elle kurulması gibi konulardan dolayı eğer yıllar değilse en az aylar bazında çok büyük eforlardan bahsedilmektedir.

Uygulamaları

değiştirmek için harcanan efor

İş analistleri ya da analitik uygulama

geliştiriciler, yeni veri kaynaklarını kendi başlarına ekleyebilir ya da yeni görselleri günler ve hatta saatler bazında oluşturabilir. Bazen son kullanıcıların kendisi bile analitik uygulamaları anlık olarak kendileri de değiştirebilir.

Elle kurulan association’ların

desteğini sağlayabilmek, sorguları, raporları değişen iş ve kullanıcı ihtiyaçlarına uygun hale getirmek için aylar seviyesinde efor sarfetmek gerekmektedir.

Uygulamanın hayata

geçirilme maliyetleri

Çok düşük

Çok yüksek

Ana sponsor

İş birimleri

Bilgi işlem departmanları

Ana kullanıcılar

İş birimlerindeki kullanıcılar

İş analisti, iş zekası uygulama

geliştiriciler, bilgi işlem departmanları

Doğru bilgiye ulaşma hızı

Çok hızlı

Çok yavaş

 

Associative kullanıcı deneyimi, QlikView’in çekirdek teknolojisi ve iş keşif ve analiz platformunun benimsenme ve adaptasyon sürecinden oluşan kombinasyon, QlikView kullanan kullanıcıların geleneksel iş zekası platformlarıyla karşılaştırıldığında çok daha düşük maliyetlerle ve çok daha kısa sürede daha yüksek değerlere ulaşılabilmesine olanak tanımaktadır. Abardeen Group’un yönetim kokpitleri üzerine yaptığı bir araştırmada, QlikView’in diğer firmalarla karşılaştırıldığında en düşük maliyetli çözümler ürettiği ortaya çıkmıştır.

 

 

Benzer şekilde Gartner’in sunuş olduğu raporlarda QlikView’in diğer iş keşfi ve analiz platformlarıyla karşılaştırıldığında kullanıcı başına en düşük maliyetlere sahip çözümler sunduğu belirtilmektedir. QlikView’in diğer iş zekası platformlarıyla karşılaştırıldığında toplam sahip olma maliyetlerinin düşük olmasının en önemli nedeni, kurumların birden fazla modülü satın alarak bunları entegre etme, farklı ihtiyaçlar için farklı uygulamalar geliştirme, ETL, metadata yönetimi ve diğer dikey ve fonksiyonel uygulamaların desteğine ihtiyaç kalmama gibi nedenler olarak özetlenebilir.

QlikView İş Keşfi ve Analiz Platformu

QlikView İş Keşif ve Analiz Platformu, tamamen benzersiz ve inovasyona dayalı bir iş zekası kültürünü beraberinde getirmektedir. QlikView yaklaşımı, elde edilen bilgi, birikim ve analizlerin tüm kurum içindeki bireyler, gruplar ve iş birimleriyle paylaşılabilmesi konusunda çalışanlara bir platform sunmaktadır. QlikView’in iş zekası problemlerine yaklaşımı, tamamen iş konusuna odaklı problemlere getirdiği analitik çalışma yöntemlerinin farklılığında yatmaktadır. QlikView, son kullanıcılara insan beyninin çalışma mantığına benzer bir analiz yaklaşımını hayata geçirebilecekleri bir kullanıcı deneyimi sunmaktadır. Association olarak adlandırılan bu patentli teknoloji QlikView’i sektörde diğer iş zekası platformlarından ayırdeden en önemli özelliklerin başında gelmektedir. Association teknolojisinin son kullanıcı arayüzüne de yansımış olması, son kullanıcıların çok hızlı bir adaptasyon süreci yaşamasına, kurum içinde kullabilirlik oranının çok yüksek olmasına ve çok kısa sürede yüksek geri dönüşlere sahip olunabilmesine olanak tanımaktadır. Nasıl SalesForce.com CRM dünyasında, Google arama dünyasında, Apple ise tablet dünyasında bir etki yarattıysa, QlikView da benzer bir transformasyonu iş zekası dünyasında yaratmakta ve çok karmaşık analizlerin bile son kullanıcılar için gerçekten kontrol edilebilir ve eğlenceli bir ortamda sunulmasına olanak tanımaktadır.