Denne hjemmeside benytter cookies
Vi bruger cookies for at kunne tilbyde den bedste brugeroplevelse. Hvis du fortsætter med at bruge hjemmesiden går vi ud fra, at du accepterer brugen af cookies.
x

Hvor godt performer jeres Qlik-løsning?

Vi oplever i stigende grad, at Qlik-brugere henvender sig til os, fordi deres Qlik-baserede BI-løsning ikke performer tilfredsstillende. Problemstillingerne varierer og kan bl.a. omfatte:

  • Virksomhedens Qlik-brugere klager over dårlig brugerperformance.
  • Qlik-løsningen er dyr i drift: Hver ønsket ændring er lig med mange dyre konsulenttimer.
  • Reload af apps tager for lang tid.
  • Fejlmeddelelser fra serveren.
  • Tabt forbindelse til serveren eller filserveren.

Slutbrugerne er ligeglade med, hvad der er årsag til problemerne – de vil bare have en hurtig løsning. Der er ikke noget let svar på, hvad der forårsager performanceproblemerne. Ofte varierer problemerne, og det er nødvendigt at grave ned i dem for at finde den rigtige løsning. Men hvor skal man begynde?

Hvordan er vi endt i denne situation?

Det er sjældent, at man oplever performanceproblemer fra start, når man tager sin Qlik-løsning i brug. Det er noget, der opstår med tiden. Nogle gange er årsagen, at man starter med en løsning i lille skala, men med tiden vokser den sig større, og så kan set-up’et ikke længere håndtere de krav, løsningen og den daglige brug stiller til det.

En BI-løsning er i stadig forandring for at tilpasse sig virksomhedens behov. Derfor er det vigtigt, at man på et tidligt tidspunkt laver plads til, at den kan vokse. En af årsagerne til dette problem er, at BI ofte ikke er en strategisk ledelsesbeslutning, men mere end bottom-up-beslutning, hvor en BI-løsning i lille skala installeres for at teste, om der er interesse for løsningen i organisationen.

Der findes to forskellige typer løsning til dette problem. Den ene omhandler serversetup, så som hvor mange RAM og antallet af CPU’er, mens den anden er mere procesorienteret og omhandler, fx hvordan Qlik-løsningen er blevet udviklet og struktureret. Det er altid vigtigt at følge Qliks anbefalinger ift. hardwarearkitektur, men den korrekte eller bedste løsning er ikke altid blot at øge RAM eller CPU’er. Det er lige så vigtigt at se på, hvordan Qlik-løsningen er udviklet. Det er vores ansvar som konsulenter at hjælpe vores kunder med at bygge en løsning, der kan vokse med tiden. Derfor arbejder vi i Capana efter ”Best Practice” for, hvordan datamodeller bør udvikles og Qlik-data struktureres.

Hvad er Best Practice?

Efter at have arbejdet med Qlik-teknologien i mere end 15 år har Capana opbygget stor erfaring med Best practice for udvikling af Qlik-baseret BI. ”Best practice” gør Qlik-løsningen mere effektiv og billigere i drift for kunden.

Deployment Framework

Anvendelsen af et Deployment Framework sikrer både en struktur, der gør det daglige arbejde lettere, og en platform, hvor løsningen kan vokse. Et Deployment Framework gør løsningen nemmere for IT-afdelingen at administrere og for eksterne konsulenter at udvikle. Strukturen af det anvendte Deployment Framework bør tilpasses til den anvendte ETL-struktur (Extract, Transform and Load). 

ETL

Det er “best practice” at udvikle en Qlik-løsning ud fra en ETL-struktur. Dette betyder, at man opdeler løsningen i:

  • Extract – opsamling af rå data fra kilderne (fx diverse forretningssystemer).
  • Transform – dannelse af datamodellen.
  • Load – load af datamodellen ind i brugerapplikationen.

Anvendelsen af en ETL-struktur gør det muligt at genanvende data og kode i flere forskellige applikationer i stedet for at skulle udføre de samme ting eller lagre data flere gange. 

Tunge loads og beregninger bør udføres i Transform-stadiet i stedet for i slutapplikationen. Dette vil gøre reload af slutapplikationen hurtigere og forbedre performance.

Det er også vigtigt at udføre så meget af beregningerne som muligt i Transform-scriptet i stedet for at udføre dem via Set Analysis i slutapplikationen. Tunge Set Analysis-beregninger kan påvirke løsningens performance hos slutbrugeren markant.

Datamodel

Et andet vigtigt element er, hvordan datamodellen er udviklet. Problemet med datamodellen kan være det samme som med Qlik generelt: At man starter med en begrænset datamodel og så tilføjer mere data i tidens løb. Man bør altid forsøge at bygge datamodellen, så den kan vokse. Der er forskellige holdninger til, hvad Best Practice ift. datamodeller er, men det er Capanas erfaring, at et Key-table vil give den bedste performance.

Anvendelse af variabler

Der er to primære grunde til at anvende variabler:

  • Genanvend udtryk

Nogle udtryk så som Result, Contribution Margin osv. anvendes ofte i flere forskellige objekter og applikationer. Med variabler kan du genanvende udtryk.

  • Centraliseret administration og dokumentation

Med alle udtryk samlet på ét sted bliver de lettere at administrere. Du skal kun gøre det ét sted. Det giver dig også dokumentation for udtrykkene.

Ejerskab for applikationen

Antallet af forespørgsler på tilretninger af Qlik-applikationen vil stige over tid, og det ses ofte, at man ender med at tilføje flere og flere data og funktioner. Man ender med en applikation, der indeholder alt, men som er tung og meget lidt brugervenlig. Det er vigtigt at have en person, der har ejerskab for applikationen, og som har ansvaret for den og prioriterer disse forespørgsler, så applikationens hovedformål bibeholdes.  

Nprinting

Vi har også erfaret, at nogle kunder har performance-problemer med deres Nprinting-løsning. Vi anbefaler generelt, at man anvender en separat Qlik-applikation til Nprinting-rapporter. Der kan være nogle tilfælde, hvor det er formålstjenligt at have én samlet løsning, men generelt vil performance forbedres ved at anvende en separat.

Du bør altid minimere objekterne i en Nprinting-applikationsamt sikre, at beregningsbetingelserne ved åbning angiver, at ikke-nødvendige beregninger ikke udføres.

Forsøg at minimere antallet af filtre. Det er langt mere effektivt at anvende det samme filter i flere forskellige iterationer i stedet for at anvende et til hver iteration.

Kontakt BI-specialist 
Emma Fahlvik

emma.fahlvik@capana.dk
Tlf. 2557 1083

 

emma_web.jpg

"Der findes stort set ikke en funktion i Magasin, som ikke er afhængig af vores løsning."

- Peter Fabricius, økonomidirektør

magasin_transperent.png

Vil du have det optimale ud af din Qlik BI?

Skriv dig op til vores næste gratis seminar om emnerne "Derfor skal du gå fra QlikView til Qlik Sense" og "Få indblik i Capanas unikke Qlik Sense-udvidelser".

Ved tilmelding giver du Capana lov til at kontakte dig via email om dato for kommende seminarer. Vi anvender ikke dine data til andre formål, og din interessetilkendegivelse er uforpligtende.