Glosario
Acceso anónimo
El acceso anónimo permite que el contenido analítico de Qlik Sense esté disponible para usuarios que no son miembros de un espacio empresarial inquilino de Qlik Cloud. Cuando una app está disponible mediante acceso anónimo, las visualizaciones y hojas de la app pueden incrustarse en páginas web externas, y todas las hojas también pueden ponerse directamente a disposición de usuarios externos para que las exploren.
Esta funcionalidad solo está disponible con una suscripción a Qlik Anonymous Access. Para más información, vea Suscripciones a Qlik Anonymous Access.Activo de datos
Una colección de conjuntos de datos adecuada para un fin en particular.
Administrador de analítica
Los administradores de analítica son administradores que solo tienen permisos para administrar los recursos de usuario del servicio Analytics.
Administrador de auditoría
Los administradores de auditoría, cuando también se le asigna el rol de Desarrollador, puede acceder a los comentarios de la aplicación y las métricas de uso de Insight Advisor y Insight Advisor Chat.
Administrador de datos
Los administradores de datos son administradores limitados a administrar espacios de datos y los recursos de datos contenidos dentro de esos espacios.
Administrador de espacio empresarial
Los administradores de uno o varios espacios empresariales inquilinos se encargan de administrar los usuarios, las extensiones del sistema y personalizaciones del sistema. Los administradores de un espacio empresarial inquilino tienen acceso completo al centro de actividades Administración.
Consulte: Permisos para administradores de espacios empresariales inquilinos
Agregación
Una agregación es un cálculo que utiliza varios registros en las tablas de origen. A menudo, es un solo campo agregado con una función como suma, recuento, mínimo, máximo o promedio. Por ejemplo, la suma de las ventas.
Términos similares: Cálculo, Medida, Métrica
Vea: Medidas
Almacenamiento
El almacenamiento es la parte de la canalización de datos que contiene conjuntos de datos listos para consumir en un almacén de datos en la nube, o en Qlik Cloud, a partir de los datos copiados de la zona de aterrizaje. Los conjuntos de datos se pueden mantener actualizados con los datos de la zona de aterrizaje sin intervención manual.
Análisis de conjuntos
El análisis de conjuntos define un conjunto alternativo de selecciones en una visualización diferente de las de la selección actual. Esto permite un análisis comparativo.
Análisis de factores clave
Una herramienta en una app de Qlik Sense que le permite comparar la influencia que tiene un conjunto de campos de su aplicación en las tendencias de datos y los resultados de un campo objetivo específico. Puede emplear el análisis de factores clave para comprender qué impulsa las métricas de redimiento empresarial y organizacional, y tomar medidas eficaces con decisiones basadas en datos.
Vea: Descubrir los factores que más influyen en sus datos mediante el análisis de factores clave
Análisis de impacto
El análisis de impacto muestra la vista descendente prospectiva de una base de datos, app o dependencias de campo.
Vea: Analizar el análisis de impacto para apps, scripts y conjuntos de datos
Vea: Analizar el análisis de impacto en Integración de datos
App
Este término tiene varias definiciones:
-
Una app de Qlik Sense o QlikView: Las apps son aplicaciones específicas, diseñadas para tareas específicas. Las apps contienen datos, cargados a partir de fuentes de datos, que se interpretan a través de visualizaciones.
Términos similares: Documento, hoja de trabajo
Vea: Comprender las apps
-
La app Qlik Sense Mobile: Una app móvil para dispositivos iOS y Android. En la app móvil, puede conectar e interactuar con sus datos en la nube. Puede trabajar con sus apps disponibles.
App bajo demanda
Las aplicaciones bajo demanda cargan selecciones de datos de grandes conjuntos de datos sin cargar el conjunto de datos completo en la aplicación.
Vea: Apps bajo demanda
Área bajo la curva (AUC)
Una curva ROC para AUC (área bajo la curva) describe qué tal es un modelo de aprendizaje automático para predecir la clase positiva cuando el resultado real es positivo. Cuanto más se acerque la tasa de verdaderos positivos a 1,0 (el área máxima posible bajo la curva), más determinista será el modelo. La curva ROC es útil para comprender si es posible la separación entre clases, lo que indica si los datos son lo suficientemente buenos para distinguir con precisión entre los resultados previstos.
Vea: AUC y curva ROC
Asistente
Los asistentes proporcionan una herramienta de IA generativa basada en el chat para formular preguntas y obtener respuestas a partir de fuentes de datos no estructuradas en bases de conocimientos.
Consulte: Trabajo con asistentes
Associative insights
Associative insights (Información asociada) es una funcionalidad de Insight Advisor que compara sus selecciones y los valores excluidos por sus selecciones para ayudarle a encontrar puntos ciegos y relaciones ocultas.
Aterrizaje
En Qlik Talend Data Integration, por aterrizaje se puede entender una de las siguientes opciones:
- Una base de datos, comúnmente conocida como zona de aterrizaje, en un almacén de datos en la nube donde los datos de origen "aterrizan" inicialmente antes de ser procesados más adelante en la canalización de datos.
- La tarea o proceso real que mueve los datos del origen de datos a la zona de aterrizaje
La tarea de ubicación de destino en Qlik Talend Data Integration que controla el aterrizaje continuo o programado de datos desde las fuentes de datos hasta la zona de aterrizaje.
Vea: Arquitectura de conjuntos de datos en un almacén de datos en la nube
Base de conocimientos
Las bases de conocimiento son colecciones de fuentes de datos individuales, conectadas a través de una conexión de datos, que son datos indexados para su uso en la generación de respuestas a las preguntas de los usuarios.
Consulte: Trabajo con bases de conocimientos
Búsqueda de Insight Advisor
Búsqueda de Insight Advisor es una función de Insight Advisor que le permite hacer preguntas en lenguaje natural en una aplicación y recibir visualizaciones relevantes.
Campo
Un campo contiene valores, cargados desde una fuente de datos. En un nivel básico, un campo corresponde a una columna en una tabla. Los campos se utilizan para crear dimensiones y medidas en las visualizaciones.
Vea: Campos
Canalización de datos
En un proyecto de datos, una canalización de datos es un conjunto de tareas para integrar datos. La incorporación mueve datos al proyecto desde fuentes de datos que están en las instalaciones o en la nube y almacena los datos en conjuntos de datos listos para consumir. También puede realizar transformaciones y crear data marts para aprovechar sus conjuntos de datos generados y transformados. La canalización de datos puede ser simple y lineal, o puede ser una canalización compleja que consuma varias fuentes de datos y genere muchas salidas.
Captura de imagen
Las capturas de imagen son representaciones gráficas de una visualización en un momento determinado. Se utilizan para crear historias.
Términos similares: Imagen
Vea: Recopilar conocimientos para historias usando capturas de imagen
Característica (en machine learning o aprendizaje automático)
Una variable en un problema de aprendizaje automático que puede contribuir potencialmente al valor de la columna del objetivo. En Qlik AutoML, las características son columnas de un conjunto de datos que pueden tener diferentes niveles de influencia en los resultados de la columna del objetivo.
Cardinalidad
La singularidad de los valores de datos en una columna. Al entrenar un modelo de aprendizaje automático, Qlik AutoML no puede usar columnas de características con cardinalidad alta (demasiados valores únicos) o sin cardinalidad (datos de columna que consisten en un valor constante).
Vea: Cardinalidad
Carga completa
En Qlik Talend Data Integration, Carga completa se refiere a la replicación inicial de datos desde la fuente de datos hasta el destino de aterrizaje.
Vea: Transferir datos desde fuentes de datos y CDC anteriormente.
Catálogo
El Catálogo es el área de los centros de actividades donde puede encontrar sus apps, conjuntos de datos, productos de datos y fuentes de datos. Las herramientas del catálogo le permiten perfilar sus datos.
Catálogo de datos
El catálogo de datos es un componente de Gestor de datos y Editor de carga de datos que le permite seleccionar y cargar datos de todos los conjuntos de datos existentes a los que tiene acceso.
CDC (Change Data Capture) Captura de datos modificados
En el modo de aterrizaje CDC, los cambios en la fuente de datos se capturan a medida que ocurren y se aplican al objetivo casi en tiempo real.
Vea: Transferir datos desde fuentes de datos y Carga completa a continuación.
Centro de actividades
Los centros de actividades son el punto central de acceso para apps, espacios y otros contenidos. En Qlik Cloud hay cuatro centros de actividades: Información, Analítica, Qlik Talend Data Integration y Administración. Los centros de actividades se conocían antes como centros de control.
Términos similares: Punto de acceso, Centro de control
Centro de control
El centro de control es el punto central de acceso para ir a aplicaciones, espacios y colecciones. El término Centro de control ha sido reemplazado por Centro de actividades.
Términos similares: Punto de acceso, Centro de actividades
Clave sintética
Una clave sintética es una clave compuesta entre dos tablas en el modelo de datos. Se crean cuando dos o más tablas tienen dos o más campos en común. Si recibe una advertencia sobre claves sintéticas generadas al cargar datos, es posible que deba revisar la estructura de datos en el visor del modelo de datos. Una clave sintética no es necesariamente un problema, pero si tiene claves sintéticas basadas en otras claves sintéticas, puede que haya errores en su modelo de datos.
Vea: Claves sintéticas
Colección
Las colecciones son una herramienta que le permite agrupar apps, gráficos, notas, automatizaciones, experimentos y enlaces en centros de actividades para facilitar el acceso y la clasificación.
Compatibilidad con grandes aplicaciones
Con la compatibilidad con grandes aplicaciones, ahora puede trabajar con aplicaciones que son más grandes que el tamaño de aplicación estándar. Los administradores pueden asignar compatibilidad con apps grandes a espacios concretos.
El tamaño de app estándar es de hasta 5 GB para Qlik Sense Enterprise SaaS y de hasta 10 GB para Analítica de Qlik Cloud Premium y Enterprise.
Conexión de datos
En Servicios de analítica:
Las conexiones de datos se utilizan para cargar datos de fuentes de datos externas en Qlik Cloud con el fin de crear análisis en forma de aplicaciones y scripts. Las conexiones de datos pueden cargar datos procedentes de bases de datos y archivos almacenados a distancia.
Vea: Agregar y administrar sus datos de análisis
En Integración de datos:
Las conexiones de datos sirven para permitir que los activos de datos accedan a las fuentes de datos y al almacenamiento externo y los almacenes de datos en la nube que se utilizan en un proyecto de datos.
Conjunto de datos
El término conjunto de datos a veces es sinónimo de tabla. Puede hacer referencia a la tabla fuente original, la tabla después de sufrir transformaciones o las tablas de hechos y dimensiones en un data mart.
También puede referirse a una tabla lógica, donde hay varias tablas de instancias y vistas:
-
Datos actuales
-
Historial, que contiene las versiones anteriores de la tabla
-
Cambios
Conjunto de datos de aplicación
El conjunto de datos en el que un modelo de machine learning entrenado realiza predicciones. El resultado de una predicción de Qlik AutoML es un nuevo conjunto de datos con valores predichos para un campo objetivo elegido.
Conjunto de datos de entrenamiento
El conjunto de datos utilizado para entrenar un modelo de aprendizaje automático en Qlik AutoML. Al permitir que los algoritmos aprendan patrones y asociaciones en sus datos, el modelo resultante está equipado para hacer predicciones sobre nuevos datos (el conjunto de datos de aplicación).
Vea: Cómo preparar su conjunto de datos para el entrenamiento
Data mart
Los data marts son la parte de su canalización de datos que contiene un subconjunto de datos de sus activos de datos de almacenamiento o transformación. Puede crear cualquier cantidad de galerías de datos según las necesidades de su negocio. Idealmente, sus galerías de datos o data marts deberían contener repositorios de datos resumidos y recopilados para el análisis en una sección o unidad específica de su organización.
Datos registrados
Puede registrar datos que ya existen en la plataforma de destino para seleccionarlos y transformarlos, y crear data marts. Esto le permite utilizar datos integrados con otras herramientas además de Qlik Talend Data Integration, por ejemplo, Qlik Replicate o Stitch.
Datos reservados
En un experimento de ML, los datos reservados o retenidos son un subconjunto dentro del conjunto de datos de entrenamiento que se reserva o retiene y no se utiliza durante el entrenamiento de un algoritmo y, posteriormente, se usa para calificar el rendimiento del modelo.
Derecho de usuario profesional
Derecho Profesional está destinado a usuarios que crearán contenido en Qlik Sense. Un usuario con Derecho Profesional puede crear espacios compartidos, crear, editar y publicar hojas o aplicaciones, y puede crear y editar alertas.
Destinar
El proceso de mover datos de una fuente de datos a una zona de aterrizaje en un almacén de datos en la nube.
Vea: Arquitectura de conjuntos de datos en un almacén de datos en la nube
Dimensión
En Servicios de analítica:
Una dimensión es una entidad que sirve para clasificar datos en un gráfico. Por ejemplo, los sectores o porciones de un gráfico circular de tarta o las barras en un gráfico de barras representan valores individuales en una dimensión. Las dimensiones son por lo general un solo campo con valores discretos, pero también se pueden calcular en una expresión.
Términos similares: categoría, grupo
Vea: Agrupación de datos con dimensiones
En Integración de datos:
Una dimensión es un conjunto de datos en un data mart que forma parte del esquema en estrella. Los conjuntos de datos de dimensión contienen la información descriptiva de todos los campos relacionados que se incluyen en los registros de la tabla de hechos. Algunos ejemplos habituales de conjuntos de datos de dimensión son Cliente y Producto. Dado que los datos de un conjunto de datos de dimensión a menudo están desnormalizados, los conjuntos de datos de dimensión tienen una gran cantidad de columnas.
Editor de carga de datos
El Editor de carga de datos es un editor de script que le permite crear y personalizar la secuencia de comandos que carga datos en su aplicación.
Términos similares: Editor de script
Vea: Carga y transformación de datos con secuencias de script
El derecho de usuario Analizador
Derechos de Analizador está destinado a usuarios que solo consumen hojas y aplicaciones creadas por otros. Necesita Derecho Profesional para crear, editar o publicar hojas o aplicaciones.
Elemento maestro
Los elementos maestros son dimensiones, medidas o visualizaciones que se han guardado para poder reutilizarlos en otras visualizaciones u hojas. Una vez guardados puede realizar cambios o actualizarlos en el elemento maestro en un solo lugar y hacer que afecte a todos los objetos que utilizan el elemento maestro.
Espacio empresarial inquilino
El espacio empresarial inquilino es su implementación de Qlik Cloud en la nube. Es un contenedor para elementos como usuarios, aplicaciones y espacios.
Términos similares: Despliegue
Espacio, administrado
Los espacios administrados son espacios cuidadosamente controlados que se utilizan para compartir aplicaciones con un grupo limitado de usuarios.
Espacio, compartido
Los espacios compartidos son áreas de aplicaciones y fuentes de datos que se pueden compartir con otros usuarios para el desarrollo en colaboración.
Espacio, datos
Los espacios de datos son áreas gobernadas de su espacio empresarial inquilino en Qlik Cloud que se utilizan para crear y almacenar proyectos de datos. Dentro del espacio, también puede crear nuevas conexiones de datos mediante conectores y administrar el acceso a las puertas de enlace de movimiento de datos. Todos los activos de datos se crearán en el espacio del proyecto de datos al que pertenecen.
Espacio, personal
Un espacio personal es un espacio privado de los usuarios donde pueden desarrollar aplicaciones.
Vea: Trabajar en espacios
Esquemas
En un proyecto de datos, los artefactos se generan en un esquema interno y un esquema de activos de datos.
-
El esquema interno contiene las tablas de datos físicas.
-
El esquema de activos de datos contiene las vistas que puede usar para consumir los datos.
Vea: Arquitectura de conjuntos de datos en un almacén de datos en la nube
Experimento de ML
Un activo en Qlik AutoML que le permite entrenar un modelo de aprendizaje automático utilizando datos históricos, con el objetivo de implementar uno de los resultados finales para hacer predicciones sobre nuevos datos.
Favoritos
Favoritos es una sección disponible para todos los usuarios donde pueden añadir apps, conjuntos de datos y gráficos desde el centro de control. Los Favoritos son privados.
Filtro de informes
Un filtro que se utiliza para controlar qué datos de una app de Qlik Sense se deberán incluir en los informes. Los filtros de informes solo están disponibles en los informes tabulares. Un filtro de informes funciona como un marcador en las aplicaciones de Qlik Sense, pero está configurado específicamente con capacidades de generación de informes. Los filtros de informes son altamente personalizables y se pueden aplicar individualmente en el nivel del destinatario del informe para obtener resultados individualizados.
Términos similares: marcador, tarea de informe, plantilla de informe, lista de distribución
Flujo de transformación
Un flujo de transformación es una representación visual de una transformación de datos. Los flujos de transformación permiten crear fácilmente transformaciones complejas o sencillas con fuentes, procesadores y destinos, y proporcionan una vista previa de los datos de las transformaciones en cada paso del flujo.
Fuga de datos
Un fenómeno no deseado en el aprendizaje automático en el que se entrena un algoritmo con datos que se utilizarán para generar predicciones. Un indicador de fuga de datos es un alto rendimiento del modelo poco realista, que resulta solo de la memorización de los valores del objetivo (que se proporcionaron incorrectamente en los datos de entrenamiento, ya sea directa o indirectamente) y no del aprendizaje real de patrones y asociaciones.
Vea: Fuga de datos
Full User
Derecho Full User es aplicable a todos los casos de uso en Qlik Cloud. Como usuario total, puede hacer cualquier cosa que le permitan sus permisos, como crear espacios compartidos, crear, editar y publicar hojas o aplicaciones, o trabajar con la Integración de datos.
Vea: Administrar los derechos de usuario (suscripciones basadas en consumo de capacidad) o Administrar los derechos de usuario (suscripciones a Qlik Anonymous Access)
Gestor de datos
El gestor de datos es un componente del software que le permite cargar y administrar fuentes de datos en una app. También puede obtener una vista previa y asociar los datos y realizar transformaciones de datos.
Gráfico
Los gráficos son objetos donde se pueden realizar cálculos, agregaciones y agrupaciones. Las visualizaciones de gráfico, como los gráficos de barras y los gráficos circulares, son ejemplos habituales, pero también los objetos no gráficos, como las tablas dinámicas, son gráficos.
Un gráfico consta de dimensiones y medidas, donde las medidas se calculan una vez por valor dimensional. Si el gráfico contiene varias dimensiones, las medidas se calculan una vez por combinación de valores dimensionales.
Términos similares: Visualización, Hipercubo, Cubo
Hecho
Una tabla de hechos funciona con tablas de dimensiones. Una tabla de hechos contiene los datos que se van a analizar y una tabla de dimensiones almacena datos sobre las formas en que se pueden analizar los datos de la tabla de hechos. Por lo tanto, la tabla de hechos consta de dos tipos de columnas: columnas de clave principal y columnas de medida. Las columnas de clave principal permiten uniones con tablas de dimensiones y las columnas de medidas contienen los datos que se están analizando. Por ejemplo, el conjunto de datos de hechos de Pedidos simplemente mostrará que en tal o cual día un determinado cliente compró una cantidad de un determinado producto, mientras que los conjuntos de datos de dimensión relacionados proporcionarán más información acerca del cliente, el producto y la región en que se realizó la transacción.
Historia
Una historia es una herramienta de aplicación que le permite compartir información y descubrimientos de datos que ha realizado en una aplicación con otros usuarios, combinando informes, presentaciones y análisis exploratorios.
Términos similares: Informe
Hoja
Las apps de Qlik Sense constan de hojas. Las hojas presentan visualizaciones a los usuarios de las aplicaciones para que puedan explorar, analizar y descubrir datos. Las hojas pueden ser públicas o privadas.
Términos similares: Tablero, cuadro de mando, hoja de trabajo
Vea: Vista de hoja
Implementación de ML
Un modelo, generado a partir de un único algoritmo dentro de una sola versión de experimento, que se implementa para generar predicciones en Qlik AutoML. Es el resultado que generalmente se logra después de configurar el experimento en varias versiones para producir el nivel de rendimiento requerido para su caso de uso. Una implementación de ML está disponible como un activo al que se puede acceder desde el catálogo.
Importancia de la permutación
Cuánto depende el rendimiento del modelo de aprendizaje automático de una función. Al iterar sobre qué características incluir en el modelo, la importancia de la permutación se puede usar para determinar qué columnas conservar y qué columnas se pueden eliminar.
Importancia de SHAP
Una medida de cuánta influencia tiene cada característica en un experimento en el resultado previsto del objetivo. Qlik AutoML crea gráficos de clasificación de importancia SHAP agregados a nivel de fila automáticamente durante el entrenamiento de experimentos de regresión y clasificación binaria.
Vea: Comprensión de la importancia de SHAP en el entrenamiento de experimentos
Incorporación
El primer paso para crear una canalización de datos en un proyecto de datos es incorporar los datos. Esto implica la transferencia continua de datos desde la fuente de datos local y la generación de conjuntos de datos en formato de lectura optimizada.
Vea: Incorporar datos
Informe, tabular
Un informe que contiene datos basados en tablas de una app de Qlik Sense. Puede incluir datos de visualización y aplicaciones en forma de tabla e incluir imágenes de gráficos. La estructura de un informe tabular viene definida por una plantilla de informe de Excel. Se administra y entrega mediante la configuración de una tarea de informe o activando una plantilla para la elaboración de informes bajo demanda. Las configuraciones adicionales, que se completan en la aplicación, incluyen filtros de informes y listas de distribución. El resultado de salida puede ir en formato .xlsx o PDF.
Términos similares: tarea de informe, filtro de informes
Insight Advisor
Insight Advisor es un paquete de funciones. Insight Advisor puede ayudarle a construir su modelo de datos, crear visualizaciones y analizar sus datos.
Insight Advisor Chat
Insight Advisor Chat es una interfaz basada en chat para análisis conversacional. Insight Advisor Chat le permite hacer preguntas desde las aplicaciones a las que tiene acceso. Insight Advisor Chat devuelve a continuación visualizaciones relevantes.
Las selecciones
Las selecciones son valores seleccionados por un usuario en las visualizaciones de una app que se utilizan para filtrar datos.Cuando hacemos una selección, todas las visualizaciones asociadas se actualizan para reflejar la selección. Las selecciones se pueden guardar como marcadores y compartir con otros usuarios.
Linaje
El linaje rastrea los datos y las transformaciones de datos hasta su fuente original, representándolos como un gráfico de linaje.
Vea: Analizar el linaje de aplicaciones, scripts y conjuntos de datos
Lista de distribución
En los informes tabulares, esta es la lista de todos los posibles destinatarios que se pueden agregar como destinatarios (individualmente o en grupo) desde una tarea de informes de Qlik Sense. Cada app de Qlik Sense puede tener una lista de distribución. Cuando crea una tarea de informe, selecciona solo los destinatarios y grupos de su lista de distribución a los que desea enviar el resultado de la tarea. Los filtros de informes se pueden agregar individualmente a los destinatarios de la lista de distribución, lo que permite administrar informes en ráfaga desde una única tarea de informe.
Términos similares: tarea de informe, filtro de informes
Load precedente
Un load precedente es una secuencia de script que le permite cargar datos desde la siguiente sentencia LOAD o SELECT sin especificar esa fuente. Las cargas (load) precedentes suelen ser más rápidas que las cargas residentes.
Lógica de negocio
La lógica de negocio es un conjunto de características que le permite personalizar el comportamiento de Insight Advisor. La lógica de negocio tiene dos características principales:
-
Modelo lógico: el modelo de datos de la aplicación utilizado al generar visualizaciones.
-
Vocabulario: términos alternativos para consultas en lenguaje natural.
Términos similares: modelo lógico, vocabulario, lógica de dominio.
Marcador
Los marcadores le permiten guardar estados de selección específicos para poderlos aplicar de nuevo más tarde en una aplicación y compartirlos con otros usuarios. La información de diseño se puede almacenar en los marcadores, por lo que los usuarios pueden ser llevados al lugar correcto de la aplicación al aplicar el marcador.
Matriz de confusión
Una matriz de confusión resume la exactitud de los resultados de predicción en un modelo de clasificación. El número de predicciones correctas e incorrectas se resumen para cada clase. Esto le da una idea no solo de los errores que comete su clasificador, sino también de los tipos de errores que se cometen.
Vea: Matriz de confusión
Medida
Una medida es un cálculo basado en una o más agregaciones. Por ejemplo, la suma de las ventas es una sola agregación, mientras que la suma de las ventas dividida por el número de clientes es una medida basada en dos agregaciones.
Términos similares: Agregación, cálculo, métrica
Vea: Medidas
Mercado de datos
Dependiendo de sus derechos y rol en la organización, el Mercado de datos es el área del centro de actividades de Qlik Talend Data Integration donde los administradores de productos de datos que trabajan en la integración de datos gestionan los productos de datos y donde los consumidores de datos, como los usuarios de Analítica, exploran los productos de datos disponibles para sus apps de analítica.
Consulte: Consumo en el mercado de datos
Métricas del modelo
Detalles sobre el rendimiento de un algoritmo durante el entrenamiento del experimento en Qlik AutoML. Las métricas del modelo muestran con qué precisión está aprendiendo cada modelo para determinar el resultado correcto del problema de aprendizaje automático. Esto ayuda a decidir qué modelo implementará para usar en la creación de predicciones.
Vea: Análisis de modelos
Modelo lógico
El modelo lógico es el modelo de datos subyacente que indica a Insight Advisor cómo utilizar los datos al generar visualizaciones.
Términos similares: Modelo lógico, marco lógico
Vea: Crear modelos lógicos para Insight Advisor con la lógica de negocio
Notas
Las notas le permiten agregar rápidamente comentarios de texto a una aplicación o gráfico. También pueden contener capturas de datos. Puede mantenerlas privadas o compartirlas con otros usuarios.
Términos similares: Comentarios
Notificaciones
Las notificaciones le permiten saber cuándo se han producido cambios en las apps o espacios, o cuándo se activaron las alertas que configuró. También puede recibir notificaciones acerca de cambios operativos en tareas de Integración de datos y pasarelas de datos.
Vea: Notificaciones
Objetivo
Este término tiene varias definiciones:
-
En el contexto del aprendizaje automático, un objetivo es la información que un problema de aprendizaje automático pretende predecir. En Qlik AutoML, el objetivo es una columna del conjunto de datos.
-
En el contexto del movimiento de datos, un destino se refiere al destino o punto final donde se pretende transferir, almacenar o cargar los datos. Es la ubicación o sistema que recibe los datos que se mueven desde una fuente. El destino podría ser una base de datos, un almacén de datos, un almacenamiento en la nube, un servidor o cualquier otro destino donde los datos deban ser utilizados, analizados o procesados. El movimiento de datos implica transferir información de un origen a un destino, a menudo como parte de procesos de integración, migración o sincronización de datos.
Vea: Integrar datos
Objeto personalizado
Los objetos personalizados son visualizaciones personalizadas agregadas a los espacios empresariales inquilinos por sus administradores o incluidas en uno de los paquetes de extensión de Qlik.
Términos similares: Extensiones
Objetos de hoja
Los objetos de hoja son componentes que se utilizan para crear una interfaz en una hoja. No todos los objetos de hoja visualizan datos como tablas y gráficos. Pueden incluir otros objetos como botones, objetos de texto y extensiones.
Términos similares: Visualización, gráfico
Vea: Vista de hoja
Optimización de hiperparámetros
Un proceso de ajuste de las restricciones, los pesos y las tasas de aprendizaje de un modelo de aprendizaje automático para aumentar su rendimiento en la resolución de un problema. En Qlik AutoML, esto no está habilitado de forma predeterminada, pero se puede aplicar durante la configuración del experimento para obtener resultados potencialmente mejorados.
Optimización inteligente de modelos
Un conjunto de funciones en Qlik AutoML que proporcionan un refinamiento automático y avanzado de los modelos que se entrenan en un experimento. Con la optimización inteligente de modelos, puede entrenar rápidamente modelos de aprendizaje automático listos para su implementación sin necesidad de iterar en la selección de características o aplicar manualmente un procesamiento avanzado a sus datos. Los pasos de refinamiento avanzado pueden incluir la eliminación de características, la realización de transformaciones a nivel de características y la aplicación de manejo en filas específicas.
Pasarela de datos - Acceso directo
Pasarela de datos de Qlik - Direct Access permite a las aplicaciones de Qlik SenseSaaS acceder de forma segura a los datos con cortafuegos, a través de una conexión estrictamente saliente, encriptada y autenticada mutuamente.
Vea: Descripción general de Pasarela de datos de Qlik - Direct Access
Pasarela de datos - Movimiento de datos
Pasarela de datos de Qlik - Data Movement le permite mover datos protegidos mediante cortafuegos (firewall) desde las fuentes de datos de su empresa a destinos locales y en la nube, a través de una conexión estrictamente saliente, cifrada y mutuamente autenticada. Al eliminar la necesidad de abrir puertos de firewall entrantes, Pasarela de datos de Qlik - Data Movement proporciona un medio seguro y fiable para acceder a los datos de su empresa.
Términos similares: Data Movement gateway
Perfilado de datos
La creación de perfiles de datos muestra estadísticas e información sobre sus conjuntos de datos.
Vea: Gestión de perfiles de datos y metadatos a nivel de campo
Permisos
Los permisos son los roles en los espacios de datos, compartidos y administrados que determinan lo que los usuarios pueden hacer en ese espacio.
Términos similares: Derechos, roles de usuario, roles de seguridad
Vea:
Plantilla de informe
En los informes tabulares, este es el libro de trabajo de Excel que se utiliza para organizar los datos del informe. Se crea utilizando el complemento de Qlik para Microsoft Excel, se carga en la aplicación de Qlik Sense y se adjunta a una tarea de informe en la aplicación. La plantilla define los datos de la aplicación de Qlik Sense de origen (columnas, gráficos, etc.) que se incluirán en el informe y los organiza en el formato deseado.
Términos similares: informe tabular, tarea de informe
Vea: Trabajar con plantillas de informes en la app de Qlik Sense
Predicción (en machine learning o aprendizaje automático)
Una estimación, mediante un modelo de aprendizaje automático, del valor futuro de una columna objetivo. In Qlik AutoML, las predicciones son generadas por implementaciones de ML como uno o más conjuntos de datos dentro de un espacio personal, compartido o administrado.
Procesador
Un procesador es un componente lógico que puede añadir a sus flujos de transformación para realizar operaciones de transformación en los datos entrantes y devolver los datos transformados al siguiente paso del flujo.
Producto de datos
Los productos de datos son activos de datos muy fiables, reutilizables y consumibles. Más concretamente, se trata de colecciones seleccionadas de conjuntos de datos productizados, así como metadatos y lógica de dominio aprobados por la empresa y diseñados para resolver resultados empresariales específicos del ámbito.
Consulte: Creación de productos de datos
Propiedades
Al editar una hoja, Propiedades contiene opciones para configurar y diseñar visualizaciones.
Vea: Panel de propiedades
Propietario de la cuenta de servicio
El propietario de la cuenta de servicio (SAO) es responsable de mantener y configurar la suscripción de Qlik Cloud.
Proyecto de datos
Un proyecto de datos es donde crea su canalización de datos, utilizando activos de datos. El proyecto de datos va asociado a una plataforma de datos que se utiliza como destino para todos los resultados. Puede crear una canalización lineal simple o una compleja que consuma varias fuentes de datos y genere muchas salidas.
Qlik Answers
Qlik Answers es una suscripción al complemento plug-and-play (conectar y listo) de IA generativa (GenAI) que añade asistentes de conocimiento a Qlik Cloud. Los asistentes de Qlik Answers le permiten formular preguntas y obtener respuestas a partir de fuentes de datos no estructuradas, como archivos de texto y PDF.
Consulte: Qlik Answers
QVD
Un archivo de datos de QlikView (QVD) es un archivo que contiene una tabla de datos exportados desde Qlik Sense o QlikView. Es un formato nativo de Qlik Sense optimizado para cargar datos con rapidez. También puede generar archivos QVD con Qlik Talend Data Integration.
Resident load
Un load residente es una instrucción de una secuencia de script que le permite cargar datos desde una tabla ya cargada. Las cargas mediante resident load suelen ser más rápidas que acceder de nuevo a la fuente de datos original.
Script
Script es una herramienta de scripts donde puede editar los scripts de carga que cargan y exportan datos de su script.Script también le permite ver y administrar las entradas y salidas de su script, así como las copias publicadas del script.
Script
Un script es una app de Qlik Cloud para cargar, transformar y exportar datos.
Script de carga
El script de carga es una secuencia de instrucciones que define qué datos cargar y cómo vincular las diferentes tablas cargadas. Se puede generar con el Gestor de datos o el Editor de carga de datos (Gestor de datos, Editor de carga de datos), donde también se pueden visualizar y editar.
Términos similares: Script
Vea: Carga y transformación de datos con secuencias de script
Sección de acceso
La sección de acceso es una sección específica en el script de carga de datos que contiene una tabla de seguridad que define qué usuarios pueden ver qué datos en una aplicación.
Vea: Administrar la seguridad de los datos mediante la sección de acceso
Supervisar en el centro de control
Supervisar en el centro de control es una función que le permite añadir gráficos desde hojas o Insight Advisor a los centros de actividades para poder vigilarlos o monitorearlos sin necesidad de abrir una app.
Suscripción
Los informes de suscripción le permiten programar correos electrónicos que se repiten y que contienen un PDF con sus hojas o gráfico preferidos.
Tablas: ODS, HDS y Cambios
En un proyecto de datos, hay varios tipos de tablas, que pueden existir o no según la configuración del proyecto:
-
Tabla actual (ODS)
Esta tabla contiene la réplica de la fuente de datos actualizada con cambios durante el último intervalo de aplicación.
-
Tabla previa (HDS)
Esta tabla contiene datos históricos de Tipo 2. Solo se genera si Historial está habilitado en la configuración de la tarea de datos.
Cuando se actualiza un registro de la tabla de origen, cada vez se agrega un nuevo registro a la tabla anterior. El registro histórico es una copia del registro actual anterior, que también incluye lo que se actualizó y cuándo era válido.
-
Tabla de cambios
Esta tabla contiene todos los cambios que aún no se han aplicado a la tabla actual. Solo se genera si se utiliza el modo de aterrizaje Carga completa y CDC .
Vea: Arquitectura de conjuntos de datos en un almacén de datos en la nube
Tarea de datos
Una tarea de datos es la unidad principal de trabajo en un proyecto de datos. En un proyecto de datos, puede crear tareas de datos de los siguientes tipos:
- Aterrizaje: mueva sus datos desde la fuente de datos a un almacén de datos en la nube o en Qlik Cloud.
- Almacenamiento: almacene los datos de aterrizaje en conjuntos de datos listos para consumir.
- Datos registrados: registre datos que ya existen en la plataforma de datos.
- Transformación: transforme sus datos de acuerdo con los requisitos del objetivo y sus necesidades de negocio.
- Data mart: cree data marts a partir de datos almacenados o transformados.
También puede combinar el aterrizaje y el almacenamiento en una sola tarea de "Incorporación".
Vea: Tarea de datos
Tarea de informe
Una tarea creada en una aplicación de Qlik Sense que convierte una plantilla de informe en un informe tabular de salida generado, aplicando la reducción de datos según lo definido por los filtros de informe seleccionados. El informe de salida se entrega de acuerdo con los ajustes de distribución configurados.
Términos similares: informe tabular, lista de distribución, plantilla de informe, filtro de informe
Términos similares: Lista de distribución, Plantilla de informes, Filtro de informes.
Tipo 1 - Almacén de datos operativos (ODS)
En un conjunto de datos de Tipo 1, la nueva información simplemente sobrescribe la información original. En otras palabras, no se guarda ningún historial.
Vea: Arquitectura de conjuntos de datos en un almacén de datos en la nube
Tipo 2 - Almacén de datos históricos (HDS)
En un conjunto de datos de Tipo 2, se agrega un nuevo registro a la tabla para representar la nueva información. Por lo tanto, tanto el registro original como el nuevo estarán presentes. El nuevo registro tendrá su propia clave principal.
Vea: Arquitectura de conjuntos de datos en un almacén de datos en la nube
Tipos de análisis de Insight Advisor
Tipos de análisis de Insight Advisor es una función de Insight Advisor que crea visualizaciones para el usuario al permitirle seleccionar el tipo de análisis que desea ver y los datos que desea utilizar.
Transformación SQL
Una transformación SQL permite introducir una consulta SQL SELECT en una tarea de transformación de una canalización para definir transformaciones complejas o simples.
Transformar
Una tarea de transformación es la parte de su canalización de datos que le permite crear transformaciones de datos reutilizables basadas en reglas y SQL personalizado. Puede realizar transformaciones a nivel de fila y crear conjuntos de datos que o bien se materialicen como tablas, o bien se creen como vistas que realizan transformaciones sobre la marcha.
Vea: Transformar datos
Usuario básico
Un tipo de usuario con acceso limitado. Como usuario básico, puede ver el contenido de la aplicación en espacios administrados.
Validación cruzada
Un proceso completado durante el entrenamiento del experimento en Qlik AutoML en el que los datos de entrenamiento se dividen en cinco segmentos (pliegues), lo que permite que cada segmento de los datos se utilice como prueba en los otros cuatro segmentos. La validación cruzada da como resultado métricas que muestran qué tal predice un modelo sobre datos que nunca antes había visto.
Variable
Una variable en Qlik Sense es un contenedor que almacena un valor estático o un cálculo, por ejemplo, un valor numérico o alfanumérico.
Visor del modelo de datos
El visor del modelo de datos es un componente de la aplicación que le permite ver la estructura de los datos agregados a una aplicación y ver metadatos sobre tablas y campos.
Vistas
Las vistas se utilizan en proyectos de datos. Una vista es una representación virtual de los conjuntos de datos físicos. Como las vistas resultan de consultar los conjuntos de datos físicos, siempre seleccionarán los datos relevantes del conjunto de datos subyacente. Las vistas tienen varias ventajas sobre los conjuntos de datos físicos: pueden producir un solo conjunto de resultados a partir de uniones entre múltiples conjuntos de datos; controlan el acceso a los datos subyacentes; y no ocupan ningún espacio de disco significativo.
Puede haber varios tipos de vistas en un proyecto de datos. Las vistas que se crean dependen de si ha habilitado las vistas en vivo y el historial, y si está utilizando el procesamiento de cambios.
Vea: Arquitectura de conjuntos de datos en un almacén de datos en la nube
Vistas dinámicas
Las vistas dinámicas le permiten consultar y ver subconjuntos relevantes de grandes conjuntos de datos desde otra app en un gráfico. Se pueden actualizar dinámicamente a medida que se realizan las selecciones. Las vistas dinámicas son similares a las apps bajo demanda.
Vistas en vivo
En Qlik Talend Data Integration, las vistas en vivo le permiten acceder tanto a datos actuales (ODS) como a datos históricos (HDS). Las vistas en vivo incluyen datos de las tablas de cambios que aún no se han aplicado a las tablas actuales o anteriores. Esto le permite ver datos con menor latencia sin tener que aplicar datos modificados con frecuencia. La capacidad de retrasar la fusión permite reducir los costes y los requisitos de procesamiento en la plataforma de destino.
Vea también: Vistas en vivo
Visualización
Las visualizaciones son gráficos, extensiones y otros objetos que visualizan sus datos para explorarlos en una hoja.
Términos similares: gráfico
Vocabulario
El vocabulario es una función de lógica de negocio que le permite agregar sinónimos y análisis personalizados a Búsqueda de Insight Advisor y Insight Advisor Chat.
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