Trabajar con los disparadores de información del Agente de descubrimiento
Como desarrollador de aplicaciones, puede crear activadores o disparadores de información para definir las métricas utilizadas para calcular la información. Los disparadores de información se crean en las hojas. Cuando los datos de la aplicación cambian, los disparadores de información se evalúan y cualquier información detectada se presenta en feeds para que otros usuarios la analicen.
Los disparadores de información están disponibles con el Agente de descubrimiento.
Disparadores de información en la vista de hoja en una aplicación
¿Qué es un disparador de información?
A un alto nivel, un disparador de información define una métrica que se utiliza para generar información basada en tendencias. Esta métrica podría ser, por ejemplo, las ventas, el coste de venta o la tasa de abandono de clientes. La métrica se define en los datos de la aplicación de análisis.
Podemos crear disparadores de información en aplicaciones de análisis al editar o analizar hojas. Los disparadores de información se almacenan dentro de una aplicación y rellenan feeds con información cuando se detectan ciertas tendencias.
Las siguientes secciones describen las distintas partes que componen un disparador de información.
Serie de tiempo
En el contexto del Agente de descubrimiento, la serie temporal o dimensión de tiempo, es un campo de su aplicación que rastrea cómo cambia la medida a lo largo del tiempo.
Aquí tiene algunos requisitos para la serie temporal:
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Debe contener datos organizados por valores de fecha u hora. Por ejemplo: 2026-01-29 o 2026-01-29 13:24:59.
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Debe contener fechas u horas válidas.
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Algunos puntos de datos pueden faltar. Sin embargo, el cálculo de información falla si faltan demasiados puntos de datos.
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Se permiten fechas y marcas de tiempo futuras. Sin embargo, no se utilizarán en el cálculo de la información.
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Existen diferentes requisitos relativos al volumen de datos para distintos tipos de información y agregaciones basadas en el tiempo. Vea Requisitos de volumen de datos — disparadores de información.
Medida
La medida es la métrica que determina la información o los conocimientos aportados. Esta puede ser una medida maestra en la aplicación, o una agregación que especifique usted mismo basándose en un campo de la aplicación. Ejemplos comunes son Sum(Sales), Sum(Margin) y Sum(Cost).
Dimensiones de desglose
Opcionalmente, puede optar por calcular la información individualmente hasta para 50 valores de una dimensión. Por ejemplo, podría crear un disparador de información para calcular información de ventas para un único producto o productos exclusivos. O si lo prefiere, puede elegir valores específicos que usar en la información, o incluir solo un número superior o inferior de valores según sus métricas correspondientes.
Las dimensiones de desglose son cálculos adicionales que se deben realizar. Si añade una dimensión de desglose, se seguirán realizando los mismos cálculos sobre los datos en su conjunto (es decir, todas las categorías), además de los cálculos específicos para los valores de la dimensión de desglose.
Están disponibles las siguientes opciones:
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Valores: seleccione manualmente los valores que desea utilizar.
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Buscar: incluya valores basándose en patrones de coincidencia de texto.
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Condición: incluya valores basándose en si sus métricas correspondientes cumplen ciertas condiciones.
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Superior/inferior: incluya solo un conjunto de valores con las métricas correspondientes más altas o más bajas.
Siga estas directrices para añadir filtros a una dimensión de desglose:
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Haga clic en
para añadir un filtro y seleccione un campo. -
Después de añadir un campo, haga clic en el mismo para seleccionar los valores que desea usar. Para calcular información detallada individualmente para los primeros 50 valores de la dimensión, no seleccione ningún valor.
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Haga clic en
para eliminar los filtros.
Periodos de tiempo
Al crear un disparador de información, se especifican los períodos de tiempo en los que los valores de la medida se agregan y se utilizan para la información. Por ejemplo, la información mensual agregará la medida mensualmente.
De forma similar a las fechas futuras y las marcas de tiempo para la dimensión de tiempo, los períodos de tiempo actuales y futuros no se tienen en cuenta cuando se calcula la información agregada. Por ejemplo, si el mes actual es febrero y la información mensual está configurada, cualquier información relacionada con febrero no se calculará hasta que febrero haya terminado.
Tipos de conocimientos
Puede elegir entre diferentes tipos de cálculos de información. Si no especifica ningún tipo de información, el disparador de información calculará la información para todos los tipos de información.
Cada tipo de información da como resultado un cálculo diferente para ayudarle a identificar tendencias y anomalías basadas en el tiempo.
Los tipos de información también están disponibles para ser filtrados en las fuentes de los usuarios a medida que analizan la información resultante. En las fuentes, los tipos de información se denominan tipos de análisis. Los tipos de conocimientos y análisis de Agente de descubrimiento son similares a, pero no deben confundirse con, los tipos de análisis en Insight Advisor.
| Tipo de conocimiento | Definición |
|---|---|
| Modelo superior | Compara las métricas actuales con las previsiones realizadas por los modelos predictivos. Los conocimientos se generan cuando las métricas son mayores en comparación con las predicciones. |
| Valor a la baja | Compara las métricas actuales con las previsiones realizadas por modelos predictivos. Se generan conocimientos cuando las métricas son menores en comparación con las predicciones. |
| Nueva línea base | Identifica cambios en los valores de referencia —por ejemplo, promedios— para la serie temporal. Si la línea base de la métrica cambia significativamente, se generan conocimientos. |
| Récord máximo | Detecta si las observaciones más recientes son un nuevo récord para la métrica, en comparación con los datos históricos. |
| Récord más bajo | Detecta si las observaciones más recientes son un nuevo mínimo histórico para la métrica, en comparación con los datos históricos. |
| Picos descendentes | Detecta picos temporales con métricas significativamente por debajo de los patrones de datos históricos. |
| Picos ascendentes | Detecta picos temporales con métricas significativamente por encima de los patrones de datos históricos. |
| Cambios de tendencia | Identifica puntos donde la tendencia de la serie temporal muestra un cambio significativo; por ejemplo, pasando de una tendencia descendente lenta a una tendencia ascendente fuerte. |
¿Cuándo se generan los conocimientos?
Cada vez que los datos de una aplicación cambian, hasta una vez al día, todos los disparadores de información se evalúan para determinar la información que se debe generar.
Por ejemplo, los disparadores de información se evalúan hasta una vez al día cuando:
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La aplicación se recarga y los datos han cambiado desde la última recarga.
Puede asegurarse de que los disparadores de información se evalúen de forma regular programando recargas de su aplicación. Para más información, vea Actualizar los datos del análisis.
La información solo se genera cuando la evaluación de un disparador de información da como resultado un descubrimiento. En otras palabras, la información solo se genera y se muestra cuando se detecta o encuentra algo de interés: una tendencia cambiante, una anomalía significativa o una desviación de la previsión.
Diferencias en la información entre las actualizaciones de datos
Hay una diferencia entre cómo se evalúan los disparadores de información cuando se actualizan los datos por primera vez, en comparación con actualizaciones de datos posteriores.
Primera actualización de datos
Cuando se crea un disparador de información y los datos se actualizan por primera vez, la información se calcula sobre los datos de los siete puntos de datos anteriores. Por ejemplo, para los análisis mensuales, los análisis se calculan para los últimos siete meses.
Los datos de más de siete puntos de datos pueden analizarse durante la evaluación; por ejemplo, para un período de tiempo diario, se pueden analizar 365 días de datos para detectar tendencias históricas. Sin embargo, los análisis basados en anomalías solo se generan para los últimos siete puntos de datos.
Actualizaciones de datos posteriores
Para las actualizaciones y evaluaciones de datos posteriores, los análisis solo se calculan para los nuevos puntos de datos que se agregaron desde la última actualización.
Por ejemplo, supongamos:
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Su disparador de información utiliza un período de tiempo diario.
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Usted actualiza los datos el 31 de enero con fechas no posteriores a esa fecha.
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Vuelve a actualizar los datos el 1 de febrero con datos que llegan hasta esa fecha.
En este ejemplo, la información se calcula comparando los datos del 1 de febrero con los puntos de datos anteriores de la actualización anterior.
Disparadores de información y períodos de tiempo
Los períodos de tiempo actuales y futuros no se tienen en cuenta durante la evaluación de la información:
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Solo la primera actualización de datos del día activa la evaluación de la información. La información solo se puede calcular hasta una vez al día, porque las fechas actuales y futuras no se tienen en cuenta en los cálculos de todos modos.
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La información agregada —es decir, semanal, mensual, trimestral o anual— se calcula de la misma manera. Por ejemplo, si el mes actual es febrero y los conocimientos mensuales están configurados, ningún conocimiento relacionado con febrero se calculará hasta que febrero haya terminado.
¿Cómo se calculan los conocimientos?
Los conocimientos se calculan de diferentes maneras según el tipo de conocimiento. Se utilizan varios algoritmos de aprendizaje automático en el ámbito de la inteligencia artificial para detectar y calcular conocimientos. Se utilizan modelos de lenguaje grandes (LLM) para presentar y dar formato a los textos de los conocimientos.
Escenarios posibles al mover, publicar y duplicar apps
Esta sección describe el comportamiento que se espera de los disparadores de información cuando las aplicaciones se mueven, publican, eliminan y duplican.
Publicar
Cuando se publica una aplicación en un espacio administrado, los disparadores de información deben crearse de nuevo.
Mover
Cuando se mueve una aplicación entre espacios, los disparadores de información se mantienen.
Duplicar
La duplicación ocurre en cualquiera de los siguientes casos:
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Se duplica una aplicación.
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Exporta una aplicación y luego la importa de nuevo en Qlik Cloud.
En estos escenarios de duplicación, los disparadores de información deben crearse de nuevo.
Limitaciones y capacidades
Para las limitaciones y capacidades relacionadas con los disparadores de información, consulte Capacidades y limitaciones de Agente de descubrimiento.