Qlik MCP-Tools

Last updated: 25.08.2026

Der Qlik MCP-Server enthält Tools, mit denen Ihr LLM Aktionen für Sie in Ihrem Qlik Cloud Mandanten ausführen kann. Sie können Ihre Benutzererfahrung anpassen, indem Sie auswählen, welche Qlik MCP-Tools verfügbar sein sollen.

Zugriffsberechtigungen und Qlik MCP-Tools

Der Zugriff auf MCP-Tools wird über Ihre Berechtigungen gesteuert. Sie benötigen die Berechtigung Qlik MCP: Zulässig in einer benutzerdefinierten Rolle, um Qlik MCP-Tools von Ihrem LLM-Client aus aufzurufen.

Da das Qlik MCP-Tool als der verbindende Benutzer autorisiert ist, verwendet es zudem Ihre vorhandene Benutzerrolle und Bereichsberechtigungen. Sie benötigen auch die Berechtigung in Qlik Cloud, um die von den Tools verwendeten Funktionen oder Inhaltstypen zu nutzen. Wenn Sie beispielsweise keine Berechtigung zum Zugriff auf die Herkunft in Qlik Cloud haben, können Sie das Qlik MCP-Tool Qlik Herkunft abrufen nicht verwenden. Je nach Ihren Berechtigungen reagieren einige Tools möglicherweise mit „kein Zugriff“, wenn Sie die Funktion in Qlik Cloud nicht verwenden können.

Die Verfügbarkeit von Tools kann auch durch die Lizenzierung Ihres Mandanten eingeschränkt sein.

Auswählen von Qlik MCP-Tools

Die Qlik MCP-Tools sind ein Katalog zweckgebundener Aktionen, die ein LLM aufrufen kann, um Aktionen in Ihrem Qlik Cloud Mandanten auszuführen. Zu den Aktionen gehören:

• Suchen von Anwendungen und Datensätzen

• Prüfen von Feldern und Diagramm-Metadaten

• Anwenden und Löschen von Filtern

• Erstellen von Arbeitsblättern und Diagrammen

• Verwalten von kontrollierten Objekten wie Glossarbegriffen und Datenprodukten.

Jedes Tool stellt eine spezifische Funktion mit klar definierten Eingaben und Ausgaben dar.

Verfügbare Qlik MCP-Tools

Die folgende Tabelle zeigt eine Übersicht über die aktuellen Qlik MCP-Tool-Kategorien und Tool-Namen.

Was die einzelnen Tools leisten können

App-Erkennung und Metadaten

Verwenden Sie diese Tools, um die richtige Qlik Analyseanwendung zu finden und schnell zu verstehen, was sich darin befindet, bevor Sie Diagramme erstellen oder Filter anwenden. Diese Kategorie unterstützt einen End-to-End-Erkennungsworkflow: Suchen Sie in Qlik-Ressourcen, um relevante Anwendungen zu finden.

Die folgenden Tools sind verfügbar:

• Qlik_search: Nach Qlik Ressourcen (Anwendungen, Datensätzen, Datenprodukten, Glossaren, Wissensdatenbanken) nach Namen oder Inhalt suchen.

• Qlik_describe_apps: Umfassende Metadaten für eine Anwendung abrufen, einschließlich Feldern, Besitzern, Veröffentlichungsstatus.

• Qlik_get_fields: Alle Datenfelder auflisten, die in einer Anwendung zur Verwendung als Dimensionen verfügbar sind.

• Qlik_list_sheets: Alle Arbeitsblätter in einer Anwendung auflisten.

• Qlik_get_sheet_details: Details zu einem bestimmten Arbeitsblatt abrufen, einschließlich aller Diagramme und ihrer Typen.

• Qlik_search_spaces: Nach Bereichen basierend auf einem Abfrage-String suchen.

Prompt-Beispiel:

„Ich muss die Kundenabwanderung analysieren.“ Dieser einfache Prompt ermöglicht es, zu:

• qlik_search verwenden, um Anwendungen zu finden, die sich auf „Abwanderung“ oder „Kundenbindung“ beziehen.

• Für die beste Übereinstimmung qlik_describe_app ausführen, um zu bestätigen, dass es die richtige Anwendung ist, und deren Metadaten (Besitzer und Veröffentlichungsstatus) anzuzeigen.

• qlik_get_fields verwenden, um verfügbare Felder aufzulisten und Kandidaten-Dimensionen und -Kennzahlen wie Customer, ChurnFlag, SubscriptionType, Region und ChurnDate zu identifizieren.

• qlik_list_sheets verwenden, um zu sehen, welche Dashboards bereits existieren.

• Für jedes vielversprechende Arbeitsblatt, zum Beispiel „Churn Overview“, qlik_get_sheet_details aufrufen und zusammenfassen, welche Diagramme bereits verfügbar sind und welche Lücken noch bestehen.

Unternehmensglossar

Dieser Satz von Tools ermöglicht es einem Benutzer, ein kontrolliertes Unternehmensglossar von Anfang bis Ende einzurichten und zu pflegen:

• Glossar erstellen

• Mit Kategorien organisieren

• Begriffe hinzufügen und zusammenstellen (einschließlich Bearbeiten, Entfernen und Verwalten des Lebenszyklusstatus wie Entwurf – verifiziert – veraltet)

• Diese Begriffe mit echten Analyseobjekten (Anwendungen, Datensätzen, Feldern, Master-Elementen) verbinden.

Die folgenden Tools sind verfügbar:

• Qlik_create_glossary: Ein neues Business-Glossar erstellen

• Qlik_get_full_glossary_export: Das vollständige Glossar mit allen Begriffen, Kategorien und Links abrufen (kostenintensiver Vorgang)

• Qlik_get_glossary_categories: Alle Kategorien für ein Glossar abrufen

• Qlik_create_glossary_category: Eine neue Kategorie innerhalb eines Glossars erstellen

• Qlik_search_glossary_terms: Begriffe innerhalb eines Glossars suchen

• Qlik_get_glossary_term: Einen bestimmten Begriff aus einem Glossar abrufen

• Qlik_create_glossary_term: Einen neuen Glossarbegriff mit Beschreibung, Tags, Beziehungen erstellen

• Qlik_update_glossary_term: Einen bestehenden Glossarbegriff ändern

• Qlik_delete_glossary_term: Einen Glossarbegriff entfernen

• Qlik_update_term_status: Begriffsstatus aktualisieren (Entwurf, verifiziert, veraltet). Nur ein Steward kann einen Begriff verifizieren. Nachdem der Begriff verifiziert ist, kann nur ein Steward den Begriff ändern

  Informationshinweis

  Dieser Vorgang hat drei Status:

  • Entwurf: Der Begriff befindet sich im Entwurfsstatus.

  • Verifiziert: Der Begriff wurde von einem Steward verifiziert.

  • Veraltet: Der Begriff ist veraltet und sollte nicht verwendet werden.

  Bei den Statusnamen wird die Groß- und Kleinschreibung unterschieden und sie müssen genau wie oben aufgeführt angegeben werden.

• Qlik_get_glossary_term_links: Mit einem Glossarbegriff verknüpfte Ressourcen abrufen

  Diese Funktion unterstützt zwei Modi:

  • Einzellinkmodus: Geben Sie individuelle Parameter für resource_id oder resource_type der Instanz an.

  • Stapelmodus: Geben Sie eine Liste von Link-Wörterbüchern über den Parameter „links“ an.

  Informationshinweis

  Beim Verknüpfen mit einer Unterressource müssen alle drei Unterressourcenfelder (subResourceId, subResourceName und subResourceType) für jeden Link zusammen angegeben werden.

• Qlik_create_glossary_term_links: Einen Begriff mit Apps, Datensätzen, Feldern, Master-Elementen verknüpfen

Prompt-Beispiel:

Hilf mir, ein Business-Glossar für unseren Vertriebsbereich aufzubauen und zu verwalten. Erstellen Sie ein Glossar namens „Vertriebsglossar“ und fügen Sie die Kategorien „Umsatz“, „Kunden“ und „Pipeline“ hinzu. Erstellen Sie dann Begriffe für „Annual Recurring Revenue (ARR)“ und „Kundenabwanderung“ mit Löschen Definitionen und Tags, zum Beispiel Finanzen und Vertriebs-Ops, setzen Sie diese auf Entwurf und verknüpfen Sie jeden Begriff mit den relevanten Dataset-Feldern und den KPI Master-Elementen."

Datensätze und Datenqualität

Diese Tools helfen Benutzern, Datensätze zu verstehen, zu validieren und zu kontrollieren, indem sie untersuchen, was der Datensatz ist (Metadaten und Datenproduktmitgliedschaften), was er enthält (Schema), wie die Daten aussehen (Profiling-Statistik-Verteilungen und eine schnelle Zeilenstichprobe). Die Tools unterstützen auch Stewardship-Workflows: Verbessern der Datensatzdokumentation (Name-Beschreibung) sowie das Auslösen und Überwachen von Datenqualitätsberechnungen, um Qualitätsmetriken im Lauf der Zeit zu aktualisieren.

Die folgenden Tools sind verfügbar:

• Qlik_get_dataset: Metadaten eines Datensatzes laden, einschließlich Trust Score

• Qlik_get_dataset_schema: Das Schema (Spaltendefinitionen) eines Datensatzes laden

• Qlik_get_dataset_profile: Profildaten (Statistiken, Verteilungen) eines Datensatzes laden

• Qlik_get_dataset_sample: Die ersten 10 Zeilen eines Datensatzes zur Vorschau laden

• Qlik_get_dataset_freshness: Zeitstempels der letzten Aktualisierung eines Datensatzes abrufen

• Qlik_get_dataset_trust_score: Trust Score eines Datensatzes abrufen

• Qlik_get_dataset_memberships: Datenproduktmitgliedschaften für einen Datensatz abrufen

• Qlik_update_dataset_metadata: Name und Beschreibung eines Datensatzes aktualisieren

• Qlik_update_dataset_quality: Datenqualitätsberechnung für einen Datensatz anfordern

• Qlik_get_dataset_quality_computation_status: Status einer Qualitätsberechnung prüfen

Prompt-Beispiel:

Beurteilen Sie die Bereitschaft unseres Datensatzes für Kundenbestellungen für ein neues Dashboard. Zeigen Sie mir seine Metadaten und den aktuellen Vertrauens-Score, bestätigen Sie die letzte Aktualisierungszeit und listen Sie auf, zu welchen Datenprodukten es gehört. Laden Sie dann das Schema und eine 10-zeilige Stichprobe, um wichtige Felder wie order_date, customer_id und net_amount auf Plausibilität zu prüfen. Führen Sie ein Dataset-Profil aus, um fehlende Werte und Ausreißer zu erkennen, und falls Qualitätsmetriken veraltet sind, lösen Sie eine Datenqualitätsberechnung aus und überprüfen Sie den Auftragsstatus weiterhin, bis er abgeschlossen ist. Aktualisieren Sie abschließend die Dataset-Beschreibung, um bekannte Einschränkungen und die empfohlene Verwendung zu dokumentieren.”

Datenuntersuchung und -analyse

Diese Tools unterstützen die schnelle und Ad-hoc-Untersuchung von Daten und vorhandenen Analyseinhalten, ohne dass der Benutzer ständig neue Visualisierungen erstellen muss. Sie können temporäre Berechnungen oder Abfrageobjekte erstellen, um „Was-wäre-wenn“-Fragen zu beantworten, Felder durch Auflisten eindeutiger Werte überprüfen oder nach bestimmten Werten suchen.

Die folgenden Tools sind verfügbar:

• Qlik_create_data_object: Temporäre Berechnungsobjekte für Ad-hoc-Analyseabfragen erstellen

  Informationshinweis

  Verwenden Sie get_field_values() oder search_field_values(), bevor Auswahlen angewendet werden, um zu überprüfen, ob Werte vorhanden sind.

  Warnhinweis

  Qlik führt ALLE Berechnungen durch, daher gilt:

  • Es darf niemals aggregiert, summiert, gemittelt oder Berechnungen mit den zurückgegebenen Daten durchgeführt werden: Die Werte sind endgültig.

  • Für andere Berechnungen rufen Sie das Tool erneut mit neuen Formeln auf.

  • Wenden Sie immer geeignete Filterauswahlen an, um die Datenmenge zu begrenzen und die Leistung zu verbessern.

• Qlik_get_field_values: Eindeutige Werte für ein bestimmtes Feld abrufen (vor dem Filtern verwenden)

  Informationshinweis

  Verwenden Sie bei Feldern mit hoher Kardinalität stattdessen immer qlik_search_field_values().

  Warnhinweis

  Verwenden Sie dieses Tool oder qlik_search_field_values() VOR dem Erstellen von Auswahlen-Filtern, um zu überprüfen, ob die Werte vorhanden sind. Dies hilft, Fehler beim Anwenden von Filtern mit nicht vorhandenen Werten zu vermeiden.

• Qlik_search_field_values: Nach bestimmten Werten über Felder hinweg suchen (vor der Aggregierung mit Auswahlformeln überprüfen)

  Warnhinweis

  Bevor Sie Datenobjekte mit Aggregierung mit Auswahlformeln oder Auswahlen erstellen: Verwenden Sie qlik_search_field_values, um zu überprüfen, ob Werte vorhanden sind. Dies verhindert Fehler durch nicht vorhandene Filterwerte, besonders wichtig für: Jahre, Datum, Währungscodes, Produktnamen.

  Beispiel-Workflow für Best Practices:

  1. qlik_search_field_values(fieldName="payment_year", searchTerms=["2022"])

  2. Überprüfen, ob „2022“ in den Ergebnissen vorhanden ist

  3. Ein Datenobjekt mithilfe von {payment_year={2022} erstellen.

• Qlik_get_chart_data: Paginierte Daten aus einer vorhandenen Diagrammvisualisierung abrufen

• Qlik_get_chart_info: Metadaten zu einem Diagramm abrufen, ohne dessen Daten abzurufen

Prompt-Beispiel:

Helfen Sie mir zu untersuchen, warum der Umsatz der Region Nord letzten Monat gesunken ist. Zuerst überprüfen Sie das bestehende ‘Umsatz nach Region’ Diagramm: zeigen Sie mir dessen Metadaten (Dimensionen, Kennzahlen, Filter, Zeilenanzahl) und rufen Sie dann die Diagramm-Daten für die letzten zwei Monate ab. Bevor ich Auswahlen anwende, listen Sie die eindeutigen Werte für Region auf und durchsuchen Sie die Feldwerte, um zu bestätigen, ob „North“, „NORTH“ oder „Northern“ verwendet wird. Erstellen Sie dann eine temporäre Berechnung, um den Umsatz und die Marge im Monatsvergleich für die Region Nord im Vergleich zu anderen Regionen zu vergleichen und hervorzuheben, welche Produktkategorien am stärksten zu dieser Veränderung beigetragen haben.”

Datenprodukte

Diese Tools verwalten den gesamten Lebenszyklus eines Datenprodukts als ein kontrolliertes, teilbares Paket von Datensätzen:

1. Sie erstellen es.

2. Sie überprüfen seine Metadaten und Dokumentation.

3. Sie pflegen seine Definition (Name, Beschreibung und welche Datensätze es enthält).

4. Sie kontrollieren, wo und ob es verfügbar ist, indem sie es zwischen Bereichen verschieben und aktivieren oder deaktivieren.

Sie unterstützen auch die Bereinigung am Ende des Lebenszyklus, indem sie ein Datenprodukt löschen, wenn es nicht mehr benötigt wird.

Die folgenden Tools sind verfügbar:

• Qlik_create_data_product: Ein neues Datenprodukt erstellen

• Qlik_get_data_product: Metadaten für ein bestimmtes Datenprodukt abrufen

• Qlik_get_data_product_documentation: Markdown-Dokumentation eines Datenprodukts abrufen

• Qlik_update_data_product: Eigenschaften (Name, Beschreibung, Datensätze) eines Datenprodukts aktualisieren

• Qlik_update_data_product_space: Ein Datenprodukt in einen anderen Bereich verschieben

• Qlik_update_activate_data_product: Ein Datenprodukt in einem bestimmten Bereich aktivieren

• Qlik_update_deactivate_data_product: Ein Datenprodukt deaktivieren

• Qlik_delete_data_product: Ein Datenprodukt löschen

Prompt-Beispiel:

Erstellen Sie ein Datenprodukt namens ‘Sales Analytics – Curated’ mit einer klaren Beschreibung und fügen Sie diese Datensätze hinzu: Bestellungen, Kunden und Produkte. Dann zeige mir die Metadaten des Datenprodukts und rufe dessen Markdown-Dokumentation ab, damit ich überprüfen kann, was die Konsumenten sehen werden. Aktualisieren Sie die Beschreibung, um Nutzungshinweise und auch den Rücksendungs-Datensatz hinzuzufügen. Verschieben Sie das Datenprodukt in unseren gemeinsamen „Analytics“-Bereich, aktivieren Sie es dort für einen breiteren Zugriff, und falls wir es später durch eine neue Version ersetzen, deaktivieren Sie die alte. Schließlich, wenn das Produkt vollständig eingestellt und nicht mehr referenziert wird, löschen Sie es.”

Abstammung

Dieses Tool ermöglicht es einem Benutzer, nachzuvollziehen, woher Daten stammen und wie sie fließen, indem es die vorgelagerte Herkunft für einen Datensatz oder eine App abruft. Da jeder Aufruf nur einen Schritt zurückgibt, wiederholen Sie ihn typischerweise rekursiv, um die vollständige Kette aufzubauen. Dies ist nützlich für:

• Auswirkungsanalyse.

• Fehlerbehebung bei unerwarteten Zahlen.

• Governance oder Audits.

• Ermittlung der wahren Quellen, auf denen ein Bericht oder Datensatz basiert.

Die folgenden Tools sind verfügbar:

• Qlik_get_lineage: Herkunftsverlauf eines Datensatzes oder einer App laden (rekursiver Aufruf für die vollständige Kette)

Prompt-Beispiel:

Zeige mir die vollständige vorgelagerte Herkunft für den Datensatz 'Kundenbestellungen'. Starten Sie vom Datensatz aus und gehen Sie rekursiv zurück, bis Sie die ursprünglichen Quellsysteme erreichen. Fassen Sie für jeden Schritt zusammen, was das unmittelbare Elternelement ist, und notieren Sie alle wichtigen Transformationen oder beteiligten Zwischendatensätze oder Anwendungen.Dann sagen Sie mir, welche vorgelagerte Quelle am wahrscheinlichsten das Feld net_amount beeinflusst, wenn es sich ändert.”

Master-Elemente (Dimensionen und Kennzahlen)

Diese Tools helfen Benutzern, wichtige Geschäftslogik in einer App zu standardisieren und wiederzuverwenden, indem sie mit Master-(Bibliotheks-)Dimensionen und -Kennzahlen arbeiten. Sie können inventarisieren, was bereits verfügbar ist (um Duplikate zu vermeiden und Konsistenz zu fördern), und Sie können neue wiederverwendbare Dimensionen und Kennzahlen erstellen, sodass Diagramme über mehrere Arbeitsblätter hinweg dieselben Felddefinitionen und Berechnungsformeln verwenden, was Governance, Wartbarkeit und Metrik-Ausrichtung verbessert.

Sie können Ihre Master-Elemente mit neuen Definitionen aktualisieren, was schnelle Verfeinerungen ermöglicht. Sie können auch Master-Elemente löschen. Sie können Ihren LLM-Client beispielsweise auffordern, Master-Elemente zu bereinigen, die in einer Anwendung nicht verwendet werden.

Die folgenden Tools sind verfügbar:

• Qlik_list_dimensionst: Alle in der App verfügbaren Bibliotheksdimensionen auflisten

• Qlik_create_dimension: Eine wiederverwendbare Bibliotheksdimension erstellen

• Qlik_update_dimension: Eine vorhandene Bibliotheksdimension in einer Qlik App aktualisieren

• Qlik_delete_dimension: Eine Bibliotheksdimension aus einer Qlik App löschen

• Qlik_list_measures: Alle in der App verfügbaren Bibliothekskennzahlen auflisten

• Qlik_create_measure: Eine wiederverwendbare Bibliothekskennzahl mit Formel erstellen

• Qlik_update_measure: Eine vorhandene Bibliothekskennzahl in einer Qlik App aktualisieren

• Qlik_delete_measure: Eine Bibliothekskennzahl aus einer Qlik App löschen

Prompt-Beispiel:

Helfen Sie mir, Metriken in unserer Sales Performance App zu standardisieren. Zuerst, listen Sie die vorhandenen Dimensionen und Kennzahlen der Bibliothek auf, damit wir nichts duplizieren.Erstellen Sie dann eine neue Bibliotheks-Dimension „Kundensegment“ basierend auf dem entsprechenden Segmentfeld, und erstellen Sie eine wiederverwendbare Kennzahl „Bruttomarge %“ mithilfe unserer Standarddefinition (Bruttomarge geteilt durch Umsatz, als Prozentsatz formatiert). Nachdem Sie sie erstellt haben, nennen Sie mir die genauen Namen der Master-Elemente, die ich referenzieren sollte, wenn ich Diagramme erstelle, damit alle Dashboards dieselbe Logik verwenden.“

Auswahlen und Filterung

Diese Tools steuern den interaktiven Filterstatus einer Qlik App:

• Sie wenden Auswahlen auf ein oder mehrere Felder an (unter Verwendung exakter Werte oder Muster-Prädikat-artiger Übereinstimmungen).

• Sie prüfen, welche Filter derzeit aktiv sind.

• Sie löschen Auswahlen entweder global oder für ein bestimmtes Feld.

Zusammen unterstützen sie geführte Analyseabläufe, reproduzierbare Untersuchungsschritte.

Die folgenden Tools sind verfügbar:

• Qlik_select_values: Auswahlen (Filter) auf Felder anwenden – unterstützt exakte Werte und Musterabgleich

  Informationshinweis

  Wann Auswahlen anstelle von Aggreggierung mit Auswahlformeln zu verwenden sind:

  • Wenn Sie die gesamte App oder Sitzung für mehrere nachfolgende Vorgänge filtern möchten, verwenden Sie select_values().

  • Wenn Sie einen einmaligen Filter für eine bestimmte Berechnung benötigen, verwenden Sie die Aggregierung mit Auswahlformeln in Formeln.

  Auswahlen bleiben über alle Vorgänge hinweg bestehen; bis sie gelöscht werden, beeinflussen sie ALLE nachfolgenden Datenabrufe. Als Best Practice gilt: Für einzelne analytische Abfragen ist die Aggregierung mit Auswahlformeln den Auswahlen vorzuziehen, um den Overhead der Zustandsverwaltung zu vermeiden.

  Warnhinweis

  • Verwenden Sie zuerst qlik_get_field_values() oder qlik_search_field_values(), um zu überprüfen, ob die Werte, die Sie auswählen möchten, vorhanden sind. Das Auswählen nicht vorhandener Werte schlägt ohne Warnhinweis fehl.

  • Die zurückgegebenen Auswahlen sind die tatsächlich aktuell angewendeten Auswahlen und sind wahr. Alle Felder, bei denen die Auswahl fehlgeschlagen ist, z. B. weil Werte nicht existierten, werden nicht in der zurückgegebenen Liste angezeigt.

• Qlik_clear_selections: Auswahlen löschen – alle oder ein bestimmtes Feld

  WarnhinweisDie zurückgegebenen Auswahlen sind die tatsächlich aktuell angewendeten Auswahlen und sind wahr. Alle Felder, bei denen die Auswahl fehlgeschlagen ist, z. B. weil Werte nicht existierten, werden nicht in der zurückgegebenen Liste angezeigt.

• Qlik_get_current_selections: Aktuell aktive Auswahlen oder Filter in der App abrufen

Prompt-Beispiel:

Meinen Analysekontext für die Executive Sales App einrichten: wählen Sie Jahr = 2025 und Region = EMEA, und wenden Sie eine musterbasierte Auswahl auf die Produktkategorie an, um nur Kategorien einzuschließen, die mit „Cloud“ beginnen.Dann zeige mir die aktuellen Auswahlen, damit ich bestätigen kann, was aktiv ist. Nachdem ich die KPIs überprüft habe, Löschen Sie nur die Auswahl der Produktkategorie (behalten Sie Jahr und Region bei), und Löschen Sie schließlich alle Auswahlen, um die App in einen ungefilterten Zustand zurückzusetzen.

Visualisierung und Arbeitsblätter

Diese Tools ermöglichen es Benutzern, Dashboards in einer Qlik App zusammenzustellen:

• Sie erstellen ein neues Arbeitsblatt als Arbeitsbereich.

• Sie fügen Visualisierungen (Diagramme, Tabellen, KPIs) hinzu, die mit Dimensionen, Kennzahlen und Anzeigeoptionen konfiguriert sind.

• Sie platzieren Filterfenster auf dem Arbeitsblatt, damit Benutzer die Analyse interaktiv filtern können.

Zusammen decken sie den grundlegenden Workflow zum Erstellen einer brauchbaren Self-Service-Dashboard-Seite ab.

Die folgenden Tools sind verfügbar:

• Qlik_create_sheet: Ein neues leeres Arbeitsblatt (Dashboard) in der App erstellen

• Qlik_add_chart: Eine Visualisierung (Balken, Linie, Kreis, Tabelle, KPI usw.) zu einem Arbeitsblatt hinzufügen

  Informationshinweis

  • Planen Sie Ihre Abfragestruktur, bevor Sie Tool-Aufrufe tätigen.

  • Testen Sie zuerst das Vorhandensein von Datumswerten mit qlik_search_field_values oder qlik_get_field_values .

  • Verwenden Sie die Aggregierung mit Auswahlformeln über Auswahlen auf App-Ebene für einmalige Abfragen.

• Qlik_add_filter: Einem Arbeitsblatt ein Filterfenster für benutzergesteuerte Filterung hinzufügen

Prompt-Beispiel:

Erstellen Sie ein neues Arbeitsblatt namens ‘Sales Overview’ in unserer Analyse-App. Fügen Sie einen KPI für Gesamtumsatz und Gesamtbestellungen hinzu, ein Liniendiagramm, das den Umsatz nach Monat anzeigt, und ein Balkendiagramm, das den Umsatz nach Region anzeigt (absteigend sortiert). Fügen Sie dann ein Filterpanel mit Jahr, Region und Produktkategorie hinzu, damit Benutzer die Ansicht anpassen können. Stellen Sie sicher, dass die Visualisierungen klar betitelt sind und das Arbeitsblatt für ein Führungspublikum bereit ist.”