Saltar al contenido principal Saltar al contenido complementario

Medidores de valor de una suscripción

Las suscripciones a Qlik Cloud basadas en capacidad tienen el volumen de Datos para el análisis o Datos trasladados como principal medidor de valor. Para Qlik Cloud Analítica Estándar, el factor que mide el valor es el número de Usuarios totales.

La tabla muestra los principales medidores de valor para cada una de las opciones de suscripción.

Medidores de valor de una suscripción
Opción de suscripción Medidor de valor
Qlik Cloud Enterprise Datos para el análisis y Datos trasladados
Qlik Cloud Integración de datos Estándar y Premium Datos trasladados
Qlik Cloud Analítica Premium Datos para el análisis
Qlik Cloud Analítica Estándar Usuarios totales

Los administradores pueden supervisar el consumo de datos para el análisis, datos trasladados, usuarios totales y otros recursos en la Consola de gestión. Para obtener más información, vea Supervisar el consumo de recursos y Supervisar el uso con informes de consumo detallados. El propietario de la cuenta de servicio de la suscripción a Qlik Cloud puede supervisar el consumo y ver los detalles de la suscripción en el portal My Qlik.

Datos para el análisis

Qlik Cloud Analítica se mide por el volumen de Datos para el análisis. Su consumo mensual máximo se mide en función de la capacidad adquirida. La métrica de Datos para el análisis es el total de todos los datos cargados y que residen en Qlik Cloud, tal como se especifica a continuación.

Los siguientes datos se incluyen en la métrica:

  • Datos cargados en Qlik Cloud a partir de fuentes externas. Para recargas, los nuevos datos incrementales aumentan el recuento de datos. Si la recarga tiene menos datos, el recuento de datos disminuye.

  • Archivos de datos cargados o creados en Qlik Cloud. Se cuenta el tamaño del archivo. Si copia archivos de datos dentro de Qlik Cloud, los nuevos archivos de datos se incluyen en el recuento.

La métrica de datos analizados se calcula como:

  • El volumen de datos externos ingeridos en Qlik Cloud mediante una app de Qlik Sense.

  • El tamaño del archivo QVD resultante de los datos externos que se cargan en Qlik Cloud mediante Pasarela de datos de Qlik - Movimiento de datos.

  • El tamaño de archivo de los archivos de datos cargados en Qlik Cloud.

  • El tamaño máximo de recarga de las aplicaciones cargadas en Qlik Cloud.

Los datos cargados en varios espacios empresariales inquilinos se cuentan varias veces, mientras que los datos que se cargan una vez y se usan en múltiples apps se cuentan solo una vez.

Suscribirse a la capacidad de Datos para el análisis

Uno se suscribe a paquetes de datos según sus requisitos de Datos para el análisis. Además de los paquetes de datos, cada derecho de Usuario total incluye una determinada capacidad de Datos para el análisis. Estos datos están restringidos al espacio personal de cada usuario y no cuentan para el total de Datos para el análisis. Sin embargo, si el usuario mueve los datos a un espacio compartido para colaborar con otros usuarios, se contabilizarán.

Tenga en cuenta que Qlik Cloud Analítica Estándar tiene una capacidad de datos fija. Para esta edición, necesita suscribirse según la cantidad de usuarios totales.

Mover datos a Qlik Cloud

Sus opciones para mover datos incluyen:

  • Conexiones de datos directas desde Qlik Sense

  • Pasarela de datos de Qlik - Acceso directo

  • Movimiento de datos a Qlik Cloud con Qlik Cloud Integración de datos

    Puede enviar datos a Qlik Cloud desde cualquier fuente con las ediciones Premium y Enterprise de Qlik Cloud Analítica. Con Qlik Cloud Analítica Estándar, puede mover datos desde cualquier fuente excepto SAP, mainframe y fuentes heredadas.

Calcular y gestionar el volumen de datos para el análisis

Comprender cómo se calculan los Datos para el análisis puede ayudarle a aprovechar al máximo su capacidad de Datos para el análisis en Qlik Cloud. En esta sección, veremos más de cerca cómo se miden el pico mensual, la carga de datos, las recargas de aplicaciones y la creación de datos, así como también analizaremos las mejores prácticas de administración de datos.

Pico mensual

El pico diario representa el volumen total de Datos para el análisis de un día determinado. El pico diario máximo del mes es su pico mensual, que se mide en función de la capacidad adquirida de Datos para el análisis.

El pico diario se calcula como la suma de todos los tamaños de archivo en formatos como QVD, CSV o archivos de texto, más el máximo de bytes ingeridos de fuentes externas para recargas de aplicaciones ese día.

Veamos el siguiente ejemplo:

A lo largo del mes, el uso diario de datos varía. El día 1 alcanza un pico de 3 GB, mientras que el día 2 es de 6 GB, y así hasta final de mes. El uso diario más alto, registrado el día 2, fue de 6 GB. Esto nos da un pico mensual de 6 GB. En los días en que no hay una recarga de la aplicación, tal como se ve en el día 3 de nuestro ejemplo, el valor del día anterior se traslada hacia delante.

El pico mensual es de 6 GB, registrado el día 2.

Tabla que muestra cómo la recarga de archivos y aplicaciones contribuye al pico diario.

Cargar datos en Qlik Cloud

Los datos cargados en Qlik Cloud desde fuentes externas cuentan para el pico diario. Cuando carga datos en un espacio empresarial inquilino, se cuentan una vez y se pueden analizar y utilizar varias veces. Los datos cargados en varios espacios empresariales inquilinos se cuentan varias veces.

Los datos que contribuyen al pico diario se miden de la siguiente manera:

  • Los datos basados en archivos cargados a través de una app de Qlik Sense se miden por el tamaño del archivo.

  • Las recargas de aplicaciones mediante consultas o conectores se cuentan como el máximo de bytes ingeridos desde la fuente de datos. Cuando se realizan varias recargas el mismo día, la aplicación de mayor tamaño es la que contará para el pico diario. Por ejemplo, si una app se recarga durante un día con 0,75 GB, 1,25 GB y 1 GB, respectivamente, el valor utilizado para ese día sería 1,25 GB.

  • Los datos cargados en Qlik Cloud mediante Pasarela de datos de Qlik - Movimiento de datos se miden según el tamaño del archivo QVD resultante.

  • Las aplicaciones que se cargan mediante la importación de archivos, ya sea en el centro de control o usando qlik-cli, se miden según el tamaño máximo de recarga de la aplicación.

  • Los archivos QVD cargados se miden por su tamaño.

Hay diferentes formas de cargar datos en Qlik Cloud: a través de aplicaciones, movimiento de datos o datos importados usando el centro de control o qlik-cli.

Ilustración de diferentes métodos para cargar datos en Qlik Cloud.

En los siguientes casos, los datos no se incluyen en el cálculo del pico diario:

  • Los datos cargados en el espacio personal de un usuario no se cuentan, siempre que estén restringidos a ese espacio. Si el usuario mueve los datos a un espacio compartido para colaborar con otras personas, se contabilizarán.

  • Si falla una recarga, los bytes ingeridos no se cuentan. Sin embargo, sí se cuentan los archivos QVD resultantes.

  • Cuando cargamos una app con datos que ya residen en Qlik Cloud, la carga de datos no se cuenta. Por ejemplo, las aplicaciones copiadas o cargadas binariamente (cargando datos desde otra app de Qlik Sense) no afectan al pico diario, siempre que no se vuelvan a cargar desde una fuente externa.

Las recargas de aplicaciones desde fuentes internas no tienen impacto en el pico diario.

Ilustración de recargas de aplicaciones que no cuentan para el pico diario.

Medición de bytes ingeridos para recargas de aplicaciones

Lo siguiente se aplica cuando se recarga una aplicación de Qlik Sense desde una fuente externa:

  • Puede recargar una aplicación varias veces desde el mismo conjunto de datos de origen sin afectar al pico diario, siempre que el volumen de datos permanezca sin cambios.

  • Si el conjunto de datos de origen aumenta de tamaño, el pico diario se ve afectado. Cada GB adicional de datos agregado al conjunto de datos contribuye con una cantidad equivalente a los datos ingeridos durante la recarga.

  • Por el contrario, si el conjunto de datos de origen disminuye de tamaño, esta reducción también se refleja en el pico diario. Por ejemplo, si el tamaño del conjunto de datos se reduce en 0,25 GB, el tamaño de recarga disminuye en la misma cantidad. Sin embargo, si se produjo una recarga de 1 GB más temprano ese día, el pico diario para ese día sería de 1 GB. La reducción sólo se reflejaría en el pico diario del día siguiente.

  • Los cambios en el contenido del conjunto de datos de origen, sin alterar su tamaño, no afectan al pico diario. El pico diario sólo se ve afectado por el volumen de datos.

Medición de bytes ingeridos cuando se cambia el tamaño o el contenido del conjunto de datos de origen.

Ilustración de recargas de apps a partir de conjuntos de datos de diferentes tamaños.
  • Si consulta el mismo conjunto de datos varias veces dentro de un único script de carga, todas esas consultas se cuentan por separado y sus volúmenes de datos se suman. Por ejemplo, si tiene un script de carga que incluye tres consultas de 1 GB cada una del mismo conjunto de datos, esas tres consultas se cuentan individualmente. Entonces, el total de datos contabilizados para su pico diario es de 3 GB.

  • Cargar una aplicación y luego eliminar la tabla no reduce el pico diario, ya que el pico diario se basa en el tamaño máximo de recarga de la aplicación para el día.

  • Si carga una aplicación y luego la elimina el mismo día, seguirá contribuyendo al pico diario de ese día. Sin embargo, eso reduce el pico diario para el día siguiente cuando la aplicación ya no existe.

Medición de bytes ingeridos en diferentes escenarios de recarga de aplicaciones.

Ilustración de diferentes escenarios de recarga de aplicaciones.

Medición de datos cargados en archivos QVD con Qlik Cloud Integración de datos

Lo siguiente se aplica cuando se cargan datos en un archivo QVD desde una fuente externa usando Pasarela de datos de Qlik - Movimiento de datos:

  • Puede cargar, importar o generar un conjunto de datos varias veces sin afectar al pico diario, siempre que el volumen de datos permanezca sin cambios.

  • Si el conjunto de datos de origen aumenta de tamaño, el pico diario se verá afectado. Cada GB adicional de datos agregado al conjunto de datos contribuye con una cantidad equivalente al tamaño del archivo QVD resultante.

  • Por el contrario, si el conjunto de datos de origen disminuye de tamaño, esta reducción también se refleja en el pico diario. Por ejemplo, si el tamaño del conjunto de datos se reduce en 0,25 GB, el tamaño del archivo QVD resultante se reduce en la misma cantidad.

  • Los cambios en el contenido del conjunto de datos de origen, sin alterar su tamaño, no afectan al pico diario. El pico diario sólo se ve afectado por el volumen de datos.

Medición del tamaño del archivo QVD cuando se cambia el tamaño o el contenido del conjunto de datos de origen.

Ilustración de cargas QVD de conjuntos de datos de diferente tamaño.

Carga de aplicaciones desde fuentes externas e internas

Es importante comprender cómo los datos cargados en las aplicaciones afectan al pico diario, según la fuente de datos. Consideremos los siguientes escenarios en los que se cargan datos de diferentes fuentes.

  • Una aplicación se carga desde una fuente externa

    Cuando carga datos de una fuente externa en una aplicación, cuenta como bytes ingeridos. Por ejemplo, si carga 10 GB, el aporte al pico diario es de 10 GB.

  • Una app se carga desde un QVD en Qlik Cloud

    La carga de datos en una aplicación desde un archivo QVD que reside en Qlik Cloud no cuenta para el pico diario. Si se cargan 10 GB de datos en una aplicación desde QVD, no se cuentan datos porque no hay ingesta de datos externos. La contribución al pico diario es de 0 GB.

  • Se genera un nuevo archivo QVD a partir de un QVD en Qlik Cloud

    Los datos cargados en una aplicación generadora de QVD desde un QVD basado en Qlik Cloud no se cuentan para el pico diario. Sin embargo, el archivo QVD resultante generado desde la aplicación sí cuenta. Por ejemplo, si un archivo QVD de 10 GB se transforma en un nuevo QVD de 5 GB, la contribución al pico diario es la suma de los dos archivos, que es 15 GB. Como no hay ingesta de datos externos, la carga de la aplicación generadora de QVD (una aplicación dedicada que crea un modelo de datos y genera un QVD) no se cuenta.

  • Una app se carga desde fuentes externas e internas.

    Si una aplicación carga 10 GB desde una fuente externa y 5 GB desde un QVD dentro de Qlik Cloud, la contribución total al pico diario de la aplicación es de 10 GB, ya que solo se cuentan los datos cargados desde la fuente externa.

Medición del total de archivos de datos más los datos ingeridos al cargar desde fuentes internas y externas.

Ilustración de ejemplos de cálculo del total de datos cargados.

Crear datos en Qlik Cloud

Cuando crea nuevos datos en Qlik Cloud, ya sea copiando archivos de datos o derivándolos mediante la combinación y el procesamiento de datos sin procesar, cuenta para el pico diario. Los datos se miden como el tamaño total de los archivos generados durante el proceso de creación de datos. Los datos creados solo se cuentan una vez, independientemente de cuántas aplicaciones los utilicen.

Considere estos ejemplos de creación de datos:

  • La creación de un archivo QVD de 1 GB mediante la instrucción STORE agrega 1 GB al pico diario.

  • Copiar un archivo QVD de 1 GB añade 1 GB al pico diario, ya que ambas copias contribuyen al total.

  • La creación de un archivo QVD de 0,5 GB mediante transformación añade 0,5 GB al pico diario. Únicamente se cuenta el archivo QVD resultante; la aplicación del generador QVD no se cuenta ya que carga datos que ya están en Qlik Cloud.

Medición de archivos de datos creados en Qlik Cloud.

Ilustración de ejemplos de cálculo de datos totales creados.

Mejores prácticas para gestionar datos

La gestión adecuada de los datos mejora el rendimiento y garantiza el aprovechamiento máximo de la capacidad de Datos para el análisis. Esta sección le mostrará cómo manejar datos de manera eficiente en Qlik Cloud.

  • Cree archivos QVD para la reutilización de datos

    Cuando se trata de datos que se utilizarán en múltiples apps de Qlik Sense, considere la creación de archivos QVD. Los archivos QVD le permiten cargar datos una vez y reutilizarlos en varias aplicaciones sin aumentar el pico diario. Esto puede reducir significativamente los costes de ingesta y almacenamiento de datos.

    Por ejemplo, si carga 10 GB de datos externos y crea un archivo QVD de 5 GB, tendrá un total de 15 GB de datos que contribuyen al pico diario. Cargar los mismos datos directamente en dos aplicaciones da como resultado 20 GB.

    Crear un QVD y cargar aplicaciones desde él es más eficiente que cargar datos externos directamente en varias aplicaciones.

    Ilustración que muestra los datos totales cuando se utiliza QVD para cargar aplicaciones y cuando se cargan directamente en aplicaciones.

    En general, crear archivos QVD para reutilizar datos con Pasarela de datos de Qlik - Movimiento de datos, es más eficiente que recargar datos directamente a través de aplicaciones.

  • Utilice métodos eficientes de carga de datos

    Aproveche las transformaciones pushdown de SQL para optimizar la carga de datos. Esta técnica implica enviar transformaciones y operaciones de datos directamente a la fuente de datos. Al filtrar y transformar datos en la fuente, se reduce el volumen de datos transferidos y se mejora la eficiencia de carga.

    Por ejemplo, en esta consulta pushdown, la cláusula WHERE se procesa directamente en los datos de origen. Solo se transfiere el subconjunto de datos que cumple con criterios específicos, lo que reduce la cantidad de datos cargados en la memoria.

    Select * from my-external-database-table where my_column = 10

    Tenga en cuenta que en el caso de cargar archivos QVD, la cláusula WHERE se procesa después de leer el archivo desde el origen y se cuenta el archivo completo.

  • Utilice aplicaciones bajo demanda para grandes conjuntos de datos

    Las aplicaciones bajo demanda (ODAG) son útiles cuando se trata de grandes conjuntos de datos. ODAG le permite cargar datos agregados para la aplicación principal y obtener datos más detallados solo cuando sea necesario. Los usuarios obtienen vistas agregadas de grandes almacenes de datos, lo que les permite identificar y cargar subconjuntos relevantes de datos para un análisis detallado. Para más información, vea Apps bajo demanda.

  • Gestionar grandes conjuntos de datos con Direct Query y vistas dinámicas

    Para grandes conjuntos de datos, considere usar Direct Query y vistas dinámicas. Con estas funciones, puede consultar y ver subconjuntos relevantes de grandes conjuntos de datos sin la necesidad de importar o cargar todos los datos en la memoria. Si bien existen algunas limitaciones en comparación con las aplicaciones en memoria, es una forma eficiente de trabajar con conjuntos de datos sustanciales. Para obtener más información, vea Apps de Direct Query y Administrar datos con vistas dinámicas.

  • Limpie periódicamente las aplicaciones y archivos de datos no utilizados

    Para optimizar el uso de recursos y mejorar el rendimiento general del sitio, identifique y elimine periódicamente aplicaciones y archivos de datos no utilizados. Los siguientes pasos pueden ayudar con la limpieza:

Datos trasladados

La métrica de Datos trasladados es la suma de todos los datos movidos a un destino. Puede mover datos a cualquier tipo de destino. El tipo de fuentes desde las que puede transferir datos depende de su suscripción. Qlik Cloud Integración de datos Premium y Enterprise son compatibles con todas las fuentes, pero la edición Estándar no es compatible con las fuentes SAP y mainframe. No hay límite en el número de objetivos o fuentes.

Los datos trasladados se miden desde el comienzo del mes. Se cuenta a medida que aterriza en el objetivo. Esto significa que los mismos datos replicados en dos destinos diferentes se cuentan dos veces. La carga completa inicial de nuevas tablas o archivos es gratuita y no se cuenta.

El volumen de datos trasladados se calcula como el número de filas del conjunto de datos multiplicado por el tamaño de fila estimado. El tamaño de fila estimado se calcula como el tamaño total de todas las columnas de una fila, según el tipo de datos de cada columna. Para obtener detalles sobre cómo la representación interna de los tipos de datos se asigna a su esquema de destino, consulte Conexión a plataformas de datos en la nube en sus proyectos de datos y vaya a la sección Tipos de datos en el tema de su plataforma de datos en la nube.

Nota informativa

El recuento de filas utilizado en el cálculo del volumen de datos trasladados puede diferir ligeramente respecto del valor esperado. Ya se cuenta con estas pequeñas diferencias y son ocasionadas por artefactos técnicos que Qlik no puede controlar.

Por ejemplo, al cargar una tabla muy extensa, la base de datos puede enviar la misma fila dos veces (lecturas fantasma) o contar una fila a la vez como recarga y como fila de cambios. También pueden surgir diferencias en los recuentos de cambios cuando un cambio provoca la ejecución de un disparador, lo que genera cambios inesperados adicionales, y los recuentos de cambios se leen desde un registro de transacciones o un origen de cambios.

El cálculo de datos trasladados se basa en el conjunto de datos aterrizados tal como aparece en Qlik Cloud. Se tendrán en cuenta los cambios en este conjunto de datos, como la adición de nuevas columnas. Si está tratando de reproducir los cálculos del volumen de datos trasladados, asegúrese de estar usando los tipos de datos correctos tal como aparecen en Qlik Cloud y no la fuente, ya que esto afecta al tamaño de la columna en el cálculo. Por ejemplo, usar varchar(20) en lugar de varchar(10) duplica la contribución de la columna al tamaño de fila estimado.

La siguiente tabla muestra el tamaño de cada tipo de datos. La función min() utilizada para bytes, string y wstring devuelve el menor de los dos valores, ya sea length/2 o 200.

Tamaños para tipos de datos de Qlik Cloud
Tipo de datos Tamaño (en bytes)
No especificado 1
BOOLEAN 1
BYTES(length) min(length/2, 200)
DATE 4
TIME 4
DATETIME 8
INT1 1
INT2 2
INT4 4
INT8 8
REAL4 2
REAL8 4
UINT1 1
UINT2 2
UINT4 4
UINT8 8
NUMERIC 2
STRING(length) min(length/2, 200)
WSTRING(length) min(length/2, 200)
BLOB 200
CLOB 200
NCLOB 200

Ejemplo: Calcular el volumen de datos trasladados

En este ejemplo, tenemos un conjunto de datos de categorías de productos. El conjunto de datos tiene 100 filas y las siguientes columnas:

Nombre de la columna Tipo de datos
CategoryID INT4
CategoryName WSTRING(15)
Descripción NCLOB
Imagen BLOB

Hay un tamaño fijo para cada tipo de datos:

Tipo de datos Tamaño (en bytes)
INT4 4
WSTRING(15) min(15/2, 200) = 7.5
NCLOB 200
BLOB 200

Ahora podemos calcular el tamaño de fila estimado como la suma de los tamaños de columna: 4 + 7,5 + 200 + 200 = 411,5 bytes. Multiplicado por 100 filas, esto nos da un volumen total de datos de 41 150 bytes.

Usuarios totales

Como Usuario total, puede ver, editar y crear contenido en aplicaciones, exportar gráficos y apps, trabajar con integración de datos, automatizaciones, aprendizaje automático y realizar otras tareas, siempre que sus permisos de usuario y de espacio lo permitan.

Para más información, vea Administrar los derechos de usuario.

Usuarios básicos

Además del derecho de Usuario total, también existe un tipo de usuario gratuito llamado Usuario básico. Está disponible junto con las suscripciones de Qlik Cloud Analítica Premium y Qlik Cloud Enterprise.

El derecho Basic User está limitado a usos de solo lectura. Los Basic Users no pueden crear ni editar aplicaciones u otros recursos, ni trabajar con Integración de datos. Un Basic User sólo puede tener el rol de espacio Tiene una vista restringida en espacios administrados. Esto permite al usuario ver el contenido de la aplicación y crear notas y marcadores privados. Pueden descargar imágenes y datos de aplicaciones si están permitidos en la configuración de Usuario predeterminado (vea Roles y permisos para usuarios y administradores). Puede actualizar los usuarios Basic User a Full User asignándoles roles adicionales.

Para más información, vea Administrar los derechos de usuario.

¿Esta página le ha sido útil?

No dude en indicarnos en qué podemos mejorar si encuentra algún problema en esta página o su contenido, como, por ejemplo, errores tipográficos, pasos que falta o errores técnicos.