On-demand 앱으로 빅 데이터 관리

On-demand 앱을 사용하면 Qlik Sense Enterprise에서 빅 데이터 소스를 로드하고 분석할 수 있습니다.전체 빅 데이터 저장소를 한 번에 분석하려는 것은 매우 비효율적입니다.그럼에도 불구하고, 대표적인 시각화를 만들려면 모든 데이터를 검색할 수 있어야 합니다. Qlik Sense 온디맨드 응용 프로그램은 사용자에게 빅 데이터 저장소 집계 보기를 제공하여 사용자가 자세한 분석을 위해 관련 데이터 하위 집합을 식별하고 로드할 수 있도록 합니다.

On-demand 앱은 현업 사용자가 대규모 데이터 소스에서 연관 분석을 수행하도록 지원함으로써 데이터 검색의 잠재적 활용 분야를 넓혀 줍니다.통찰력을 발견하는 데 관심 있는 데이터를 먼저 선택하고 대화형으로 On-demand 앱을 생성하여 전체 Qlik 인 메모리 기능으로 데이터를 분석할 수 있습니다.

On-demand 앱 구성 요소

Qlik Sense는 빅 데이터의 집계 보기를 제공하는 선택 앱을 사용하여 빅 데이터 소스 로드 작업을 관리하며 세부적인 데이터 확대 및 분석도 가능하게 해줍니다.On-demand 앱을 만들 때 기본으로 사용되는 하나 이상의 템플릿 앱에 대한 On-demand 앱 탐색 링크가 각 선택 앱에 포함되어 있습니다.탐색 링크 및 템플릿 앱의 속성을 통해 On-demand 앱에 로드된 데이터 볼륨 및 모양을 긴밀하게 제어할 수 있습니다.

앱을 템플릿 앱에서 반복적으로 생성하여 자주 변경되는 데이터 셋을 추적할 수 있습니다.선택 응용 프로그램에서 이루어진 선택 내용에 따라 데이터가 필터링되는 동안, On-demand 응용 프로그램 콘텐츠는 기본 데이터 소스에서 동적으로 로드됩니다.동일한 On-demand 응용 프로그램은 데이터가 변경될 때 새로운 분석을 수행하기 위해 여러 번 생성될 수 있습니다.

On-demand 앱 구성

On-demand 선택 및 템플릿 앱은 특수 로드 스크립팅이 필요하므로, 일반적으로 Qlik Sense 로드 스크립트 작성 경험이 있는 사용자가 만듭니다.예를 들어 On-demand 선택 앱은 적당한 수준의 차원 세분성을 가진 데이터를 로드해야 합니다.On-demand 템플릿 앱에는 데이터 소스에서 만들어진 쿼리를 공식화하는 데 사용되는 데이터 바인딩 표현식이 있는 로드 스크립트가 포함되어 있습니다.

하나의 선택 응용 프로그램은 여러 개의 템플릿 응용 프로그램에 연결될 수 있으며, 하나의 템플릿 응용 프로그램은 여러 개의 선택 응용 프로그램에 의해 연결될 수 있습니다.그러나 템플릿 응용 프로그램의 데이터 바인딩 표현식은 연결된 선택 응용 프로그램의 필드와 대응해야 합니다.이러한 이유 때문에 선택 및 템플릿 응용 프로그램은 서로 연결되어 만들어지는 경향이 있으며, 종종 동일한 숙련된 스크립트 작성자에 의해 작성됩니다.

탐색 링크를 만들려면 템플릿 응용 프로그램에 해당 바인딩이 있는 선택 응용 프로그램의 필드를 이해해야 합니다.각 탐색 링크는 총 세부 레코드 수를 계산하는 표현식을 필요로 하기 때문입니다.이 총합은 선택 응용 프로그램의 선택 상태를 통해 액세스할 수 있는 집계 레코드를 나타냅니다.이 표현식을 만들려면 사용자가 선택 응용 프로그램에서 사용할 수 있는 필드를 사용하여 템플릿 응용 프로그램의 총 레코드 수를 계산하는 방법을 알아야 합니다.

자세한 내용은 On-demand 응용 프로그램 만들기을 참조하십시오.

선택 응용 프로그램을 사용하여 On-demand 응용 프로그램을 생성하는 경우 사용자가 로드 스크립트를 이해할 필요가 없습니다.On-demand 응용 프로그램 탐색 링크가 만들어지면 사용자는 해당 탐색 링크를 선택 응용 프로그램의 앱 탐색 막대 위로 끌어서 응용 프로그램 탐색 포인트를 만들 수 있습니다.그러면 On-demand 응용 프로그램이 탐색 포인트에서 생성됩니다.

탐색 링크 표현식에서 계산한 최대 행이 필요한 범위 내에 있을 때 On-demand 응용 프로그램 생성을 위해 탐색 포인트를 사용할 수 있습니다.이 시점에서 사용자는 On-demand 앱을 생성할 수 있습니다.또한 사용자는 다른 선택 집합을 만들고 이러한 다른 선택을 기반으로 추가 앱을 생성할 수 있습니다.

자세한 내용은 On-demand 앱을 참조하십시오.

탐색 링크에는 링크에서 생성할 수 있는 On-demand 앱의 수에 제한이 있습니다.최대 응용 프로그램 수가 생성되면 탐색 포인트에서 응용 프로그램을 생성하는 사용자는 새로운 On-demand 응용 프로그램을 생성하기 전에 기존 응용 프로그램 중 하나를 삭제해야 합니다.생성된 최대 응용 프로그램 수는 On-demand 응용 프로그램 탐색 링크에 적용됩니다.탐색 링크에서 하나의 On-demand 응용 프로그램 탐색 포인트를 만든 경우 해당 탐색 포인트가 최대 수까지 만들 수 있습니다.동일한 탐색 링크에서 여러 탐색 포인트를 만들면 이러한 탐색 포인트가 함께 탐색 링크에 대해 설정된 최대 수로 제한됩니다.

탐색 링크는 생성된 응용 프로그램의 보존 시간도 설정합니다.On-demand 응용 프로그램은 보존 기간이 만료되면 자동으로 삭제됩니다.

On-demand 애플리케이션 게시

대부분의 사용자는 On-Demand 및 선택 애플리케이션이 게시된 후 사용합니다.선택 애플리케이션이 스트림에 게시되면 해당 스트림에 대한 적절한 권한을 가진 사용자들은 이를 사용하여 집계 선택을 만들고 선택 애플리케이션에 포함된 탐색 포인트에서 On-demand 애플리케이션을 생성할 수 있습니다.게시된 모든 애플리케이션과 마찬가지로, 해당 애플리케이션은 게시된 후에는 변경할 수 없습니다.예를 들어 탐색 포인트를 추가하려면 사용자는 선택 애플리케이션의 복사본을 만들어야 합니다.

대부분의 경우 사용자는 생성된 On-demand 앱만 사용합니다.생성된 각 애플리케이션은 별도로 게시할 수 있습니다.실제로 애플리케이션 탐색 링크는 여기에서 생성된 애플리케이션이 특정 스트림에 자동으로 게시되도록 지정할 수 있습니다.그런 다음 사용자는 애플리케이션이 게시된 스트림에서 생성된 On-demand 애플리케이션으로 로드된 선택된 데이터 조각을 탐색합니다.

On-demand 응용 프로그램의 장점

On-demand 응용 프로그램은 비즈니스 사용자와 IT 부서가 다양한 방식으로 빅 데이터 환경에서 값을 파생할 수 있도록 도와줍니다.On-demand 응용 프로그램:

• 사용자에게 기간, 고객 세그먼트 또는 지역과 같은 데이터의 하위 집합으로 응용 프로그램을 대화형으로 채울 수 있는 "쇼핑 목록" 환경을 제공합니다.

• 메모리에 호스팅된 잠재 하위 집합에서 완전한 Qlik Sense 기능을 제공합니다.

  반면 Direct Discovery는 큰 데이터 소스를 관리할 수는 있지만 모든 관련 데이터를 메모리에 보관하지는 않습니다.Direct Discovery를 사용하면 측정값 데이터는 실행될 때까지 소스에 존재합니다.

  자세한 내용은 Direct Discovery를 사용하여 대규모 데이터 셋에 액세스을 참조하십시오.

• IT가 응용 프로그램의 크기를 제어하고 데이터 볼륨 또는 차원 선택에 따라 응용 프로그램을 호출할 수 있도록 합니다.

• Teradata Aster, MapR, SAP BEx 및 PLACEHOLDER의 SAP HANA 함수와 같은 비 SQL 데이터 소스에 대한 액세스를 제공합니다.

  비 SQL 쿼리를 수행하는 것은 Direct Discovery가 SQL 데이터 소스에서만 사용할 수 있는 것과는 대조적입니다.

• 사용자 지정 가능한 SQL 및 로드 스크립트 생성을 허용합니다.
• 모든 경우에 섹션 액세스를 허용합니다.