Prácticas recomendadas para preparar aplicaciones para Qlik Answers

Última actualización: 15/9/2026

Aunque cualquier aplicación se puede usar para Qlik Answers, el tiempo dedicado a preparar la aplicación para su uso con Qlik Answers mejora la calidad de las respuestas.

La claridad y el contexto son los factores más importantes para garantizar buenos resultados de Qlik Answers. La claridad facilita que Qlik Answers comprenda los datos de una aplicación. El contexto ayuda a Qlik Answers a interpretar y usar correctamente los datos dentro de una aplicación. Las siguientes prácticas recomendadas para preparar una aplicación ayudan a garantizar la claridad y el contexto:

• Utilice nombres de campo inequívocos y descriptivos

• Optimice su modelo de datos

• Compruebe los formatos de datos de los campos

• Utilice elementos maestros

• Utilice el vocabulario de lógica de negocio para añadir terminología

• Elimine campos innecesarios de su modelo de datos

Utilice nombres de campo inequívocos y descriptivos

Su modelo de datos debe utilizar campos que sean descriptivos e inequívocos. Los nombres de campo deben:

• Aclarar el significado empresarial de cada campo.

• Aplique una nomenclatura clara y alineada con el negocio que describa las diferencias o similitudes con otros campos.

Las siguientes prácticas recomendadas ayudan a clarificar los campos y sus usos:

• Utilice la redacción completa, como Customer Name en lugar de CUST_NM. Esto ayuda a alinear los campos con las preguntas en lenguaje natural.

• Proporcione calificadores contextuales en los nombres de los campos para ayudar a desambiguar entre ellos. Por ejemplo:

• Aclare las ubicaciones. Utilice Cudad del cliente y Ciudad de la tienda en lugar de dos campos denominados ambos Ciudad.

• Deje bien clara la fecha/hora. Utilice Fecha de pedido y Fecha de envío en lugar de dos campos denominados ambos Fecha.

• Haga todo lo posible por indicar bien el rol y el tipo del campo. Incorpore palabras como recuento, total, cantidad, número o porcentaje para aclarar su naturaleza agregada. Por ejemplo, Recuento de pedidos. Si los nombres de sus campos utilizan valores booleanos, deben leerse como preposiciones, por ejemplo, utilizando prefijos como is_active o has_churned.

• Para los campos clave, póngales un prefijo con contexto. Por ejemplo, customer_id y order_id es preferible a un campo genérico como ID o cust_ref.

Evite usar nombres de campos que hagan lo siguiente:

• Utilice códigos opacos o jerga técnica.

• Utilice Flag o un adjetivo simple como Active para un campo booleano, ya que esto puede dificultar la interpretación del campo.

• Utilice sustantivos ambiguos o genéricos sin contexto. Un campo llamado Amount, por ejemplo, no comunica de qué es una cantidad. Múltiples campos genéricos pueden dificultar la asignación fiable de consultas en lenguaje natural al campo correcto.

• Utilice abreviaturas crípticas, como cust_no para número de cliente o txn para transacción. Esto dificulta la comprensión del campo.

Optimice su modelo de datos

Optimizar su modelo de datos eliminando campos innecesarios produce respuestas más precisas y predecibles. Una selección curada de campos reduce las posibilidades de selección incorrecta de campos o confusión. Los modelos de datos optimizados también son más rápidos de indexar. Para optimizar su modelo de datos:

• Oculte los campos técnicos.

• Consolide los campos redundantes o casi duplicados en una única versión autorizada.

Ocultar campos técnicos

Su modelo de datos debería presentar Qlik Answers con campos que contengan un valor analítico real. Evite incluir campos técnicos que no contribuyan a que Qlik Answers comprenda la aplicación. Los campos técnicos contienen información como:

• ID

• Claves

• Marcas de tiempo

• Columnas de preparación

Puede eliminar campos innecesarios ocultándolos. Los campos ocultos siguen estando disponibles para la lógica de script o los cálculos internos, pero se excluyen del análisis de Qlik Answers.

• En el script de carga o en el gestor de datos, añada un prefijo % en su nombre (por ejemplo, %Discount2)

• En el modelo lógico en la lógica de negocio, establezca su visibilidad en Oculto.

  Para más información, vea Visibilidad.

Consolidar y renombrar campos

Consolide campos redundantes o casi duplicados en una única versión autorizada. Los campos ambiguos dificultan la interpretación correcta de los datos.

Cambie el nombre o consolide los campos para que el modelo de datos sea lo más claro posible de entender.

Ejemplo: Optimización del modelo de datos corrigiendo campos ambiguos

Considere los siguientes nombres de campo de un modelo de datos:

• Importe_Descuento

• Valor_Descuento

• Descuento1

• Descuento2

Estos nombres de campo generan varios problemas cuando Qlik Answers intenta interpretarlos:

• Varios campos compiten por el término descuento, creando ambigüedad para Qlik Answers.

• Los sufijos numéricos (1, 2) y los nombres de campo vagos no proporcionan un significado empresarial claro.

• Las convenciones de nomenclatura mixtas reducen la claridad.

Para solucionar estos problemas, los campos deben renombrarse al preparar la aplicación para su uso con Qlik Answers. Si los campos representan conceptos diferentes, renómbrelos para indicar claramente su uso y propósito. Por ejemplo:

• Descuento de producto

• Descuento promocional

• Descuento de cupón

• Descuento por fidelidad

Si representan el mismo concepto, deben consolidarse en un único campo autoritativo, como Importe del descuento. Si alguno de estos campos es técnico o heredado, debe ocultarse.

Dar formato a campos de fecha/hora cargados como texto sin formato

Algunos campos contienen información de fecha/hora, pero se cargan como texto sin formato en el modelo de datos. Como no están clasificados como campos de fecha/hora, sino como campos de texto, no se utilizarán correctamente en el análisis de Qlik Answers, ya que no se tratarán como campos de fecha verdaderos.

Si un campo que contiene información de fecha/hora está etiquetado o almacenado como texto, conviértalo al formato adecuado durante la carga, ya sea con herramientas en el Administrador de datos o con funciones de fecha en el script de carga. Esto garantiza que:

• El campo se reconozca como que contiene fechas.

• La generación automática de calendario funcione.

• Las preguntas de los usuarios relativas a tiempo se asignen correctamente a los campos de fecha/hora.

• La ordenación y el filtrado se comporten correctamente.

Utilizar elementos maestros

Los elementos maestros mejoran la capacidad de Qlik Answers para interpretar los datos de la aplicación. Al interpretar las preguntas, Qlik Answers da más peso a los elementos maestros que a los campos del modelo de datos, ya que son creados por el usuario. Los elementos maestros ayudan a Qlik Answers a interpretar los datos de la aplicación con mayor precisión. Al procesar las preguntas, Qlik Answers da mayor peso a los elementos maestros que a los campos sin procesar del modelo de datos, porque los elementos maestros representan la semántica definida por el usuario y la intención empresarial. Esto permite Qlik Answers priorizar las definiciones seleccionadas sobre los campos técnicos subyacentes.

Los elementos maestros añaden claridad y reducen la ambigüedad al crear una versión única y fiable de cada métrica o campo importante en un modelo de datos. Esto también ayuda a mantener las respuestas similares alineadas entre los usuarios. Cuando alguien pregunta sobre Margen de beneficio y hay una medida maestra correspondiente, la respuesta se basa en la misma definición, sin importar quién pregunte o cómo se formule la pregunta.

Uno de los elementos más importantes de los elementos maestros son las descripciones. Las descripciones de los elementos maestros son utilizadas por Qlik Answers para proporcionar contexto para la interpretación de los elementos maestros. Cuando se indexa una aplicación, Qlik Answers también genera descripciones basadas en IA para todos los campos y elementos maestros, que puede revisar y perfeccionar en Comprensión semántica. Las descripciones sólidas en los elementos maestros explican claramente:

• Intención

• Significado

• Contexto empresarial

Las descripciones de los elementos maestros facilitan que Qlik Answers comprenda una dimensión o medida maestra y elija la métrica correcta, incluso si los usuarios preguntan de una manera incorrecta o inesperada.

Para obtener prácticas recomendadas adicionales para elementos maestros y Qlik Answers, consulte Redacción de descripciones semánticas para Qlik Answers.

Ejemplo: Descripción útil del elemento maestro

Medida maestra: Coste de adquisición de clientes

Descripción: Coste promedio de adquisición de un nuevo cliente. Calculado como el gasto total de marketing y ventas dividido por el número de clientes recién adquiridos. Excluye el gasto de retención o renovación. También conocido como CAC.

Utilice sinónimos de lógica de negocio para añadir valor

Los sinónimos de lógica de negocio le ayudan a refinar cómo Qlik Answers interpreta la terminología. Aunque Qlik Answers entiende el lenguaje empresarial común, su modelo de datos puede incluir terminología que un LLM no reconocería ni interpretaría correctamente de forma natural. Los sinónimos ayudan a Qlik Answers comprender la terminología única de los datos de su organización. Las siguientes categorías de términos se benefician de la adición de sinónimos:

• Jerga o acrónimos específicos de la organización

• Apodos internos de KPI

• Códigos de producto o proceso que también son términos comerciales

• Métricas que parecen similares pero tienen definiciones internas distintas

• Lenguaje específico del dominio no muy utilizado fuera de su sector

Intente evitar sinónimos que hagan lo siguiente:

• Incluir términos como superior o inferior, ya que a menudo están poco especificados y pueden interpretarse de múltiples maneras. Por ejemplo, top 5 podría referirse a los primeros por ingresos, número de acuerdos, porcentaje o clasificación absoluta. El uso de sinónimos más precisos ayuda a garantizar una interpretación coherente.

  Añadir sinónimos que duplican valores de campos también puede añadir ambigüedad.

• Duplicar valores de campos existentes, ya que esto puede introducir ambigüedad.

• Asignar el mismo sinónimo a varios campos, como usar ventas para dos medidas diferentes. Esto hace que no esté claro qué campo debe usarse.

• Incluya palabras vacías, ya que se ignoran durante el procesamiento de preguntas y pueden evitar que las preguntas sean aceptadas.

Para más información, vea Agregar sinónimos para Qlik Answers.