Glossário
Acesso anônimo
O acesso anônimo é uma maneira de disponibilizar conteúdo analítico do Qlik Sense para usuários que não são membros de um locatário do Qlik Cloud. Quando um aplicativo é disponibilizado usando acesso anônimo, visualizações e pastas do aplicativo podem ser incorporadas em páginas da Web externas, e todas as pastas também podem ser disponibilizadas diretamente para exploração por usuários externos.
Essa funcionalidade está disponível somente com uma assinatura do Qlik Anonymous Access. Para obter mais informações, consulte Assinaturas do Qlik Anonymous Access.Consulte: Compartilhando o conteúdo do aplicativo com acesso anônimo
Administrador, análises
Administradores de análises são administradores que só possuem permissões para gerenciar os recursos de usuário do serviço Analytics.
Administrador, auditoria
Os administradores de auditoria, quando também atribuídos à função Desenvolvedor, podem acessar o feedback do aplicativo e as métricas de uso para o Insight Advisor e o Insight Advisor Chat.
Administrador, dados
Os administradores de dados são administradores limitados a gerenciar espaços de dados e os recursos de dados contidos nesses espaços.
Consulte: Permissões para administradores de dados
Administrador, locatário
Administradores de locatários são administradores responsáveis por gerenciar usuários, extensões do sistema e personalizações do sistema. Administradores de locatários têm acesso total ao centro de atividades de Administração.
Agregação
Uma agregação é um cálculo usando vários registros nas tabelas de origem. Geralmente, é um único campo agregado com uma função como soma, contagem, mínimo, máximo ou média. Por exemplo, a soma das vendas.
Termos semelhantes: Cálculo, Medida, Métrica
Consulte: Medidas
Análise de conjunto
A análise de conjunto define um conjunto alternativo de seleções em uma visualização diferente daquelas na seleção atual. Isso permite análises comparativas.
Consulte: Análise de conjunto
Análise de impacto
A análise de impacto mostra a visão prospectiva e de downstream de um banco de dados, aplicativo ou dependências de campo.
Consulte: Analisando a análise de impacto para aplicativos, scripts e conjuntos de dados
Consulte: Realizando uma análise de impacto no Integração de dados
Análise dos fatores principais
Uma ferramenta em um aplicativo Qlik Sense que permite comparar a influência que um conjunto de campos no seu aplicativo tem nas tendências e resultados de dados de um campo de destino específico. É possível empregar a análise dos principais fatores para entender o que está impulsionando as métricas de desempenho empresarial e organizacional e tomar medidas com decisões baseadas em dados.
Consulte: Descobrindo os determinantes chave por trás de seus dados usando a análise de determinante chave
Aplicar conjunto de dados
O conjunto de dados no qual um modelo treinado de aprendizado de máquina está fazendo previsões. A saída de uma previsão do Qlik AutoML é um novo conjunto de dados com valores previstos para um campo de destino escolhido.
Aplicativo
Esse termo tem várias definições:
-
Um aplicativo Qlik Sense ou QlikView: Aplicativos são aplicativos específicos para tarefas e criados para fins específicos. Eles contêm dados carregados de fontes de dados que são interpretadas por meio de visualizações.
Termos semelhantes: Documento, pasta de trabalho
Consulte: Noções básicas sobre aplicativos
-
O aplicativo Qlik Sense Mobile: Um aplicativo móvel para dispositivos iOS e Android. No aplicativo móvel, você se conecta e interage com seus dados na nuvem. Você pode trabalhar com os seus aplicativos disponíveis.
Consulte: Qlik Sense Mobile for SaaS
Aplicativo On-demand
Os aplicativos on-demand carregam seleções de dados de grandes conjuntos de dados sem carregar o conjunto de dados completo no aplicativo.
Consulte: Aplicativos On-demand
Área abaixo da curva (AUC)
Uma curva ROC para AUC (área abaixo da curva) descreve o quão bom é um modelo de aprendizado de máquina em prever a classe positiva quando o resultado real é positivo. Quanto mais próxima a Taxa Positiva Verdadeira estiver de 1,0 (a área máxima possível sob a curva), mais determinístico será o modelo. A curva ROC é útil para entender se a separação entre classes é possível, indicando assim se os dados são bons o suficiente para diferenciar com precisão os resultados previstos.
Consulte: Curva AUC e ROC
Armazenamento
O armazenamento é a parte do pipeline de dados que contém conjuntos de dados prontos para consumir em um armazém de dados na nuvem, ou no Qlik Cloud, dos dados copiados da zona de aterrissagem. Os conjuntos de dados podem ser mantidos atualizados com os dados de aterrissagem sem intervenção manual.
Consulte: Armazenando conjuntos de dados
Assinatura
Relatórios de assinatura permitem agendar e-mails recorrentes contendo um PDF das suas pastas ou gráficos selecionados.
Assistente
Os assistentes fornecem uma ferramenta de IA generativa baseada em bate-papo para fazer perguntas e obter respostas de fontes de dados não estruturadas em bases de conhecimento.
Consulte: Trabalhando com assistentes
Associative Insights
Associative Insights é um recurso do Insight Advisor que compara suas seleções e os valores excluídos por suas seleções para ajudá-lo a encontrar pontos cegos e relacionamentos ocultos.
Aterrisagem
No Qlik Talend Data Integration, aterrisagem pode se referir a um dos seguintes:
- Um banco de dados - comumente conhecido como zona de aterrissagem - em um armazém de dados na nuvem onde os dados de origem inicialmente "aterram" antes de serem processados posteriormente no pipeline de dados
- A tarefa ou processo real que move os dados da fonte de dados para a zona de aterrissagem
A tarefa de aterrissagem no Qlik Talend Data Integration controla a aterrissagem contínua ou programada de dados das fontes de dados para a zona de aterrissagem.
Consulte: Arquitetura de conjunto de dados em um armazém de dados na nuvem
Ativo de dados
Um ativo de dados é uma coleção de conjuntos de dados adequada a um propósito.
Consulte: Criando um pipeline de dados
Base de conhecimento
Bases de conhecimento são coleções de fontes de dados individuais, conectadas por meio de uma conexão de dados, que são dados indexados para uso na geração de respostas às perguntas dos usuários.
Consulte: Trabalhando com bases de conhecimento
Campo
Um campo contém valores, carregados de uma fonte de dados. Em um nível básico, um campo corresponde a uma coluna em uma tabela. Campos são usados para criar dimensões e medidas em visualizações.
Consulte: Campos
Cardinalidade
A exclusividade dos valores dos dados em uma coluna. Ao treinar um modelo de aprendizado de máquina, o Qlik AutoML não pode usar colunas de recursos com alta cardinalidade (muitos valores exclusivos) ou sem cardinalidade (dados de coluna formados por um valor constante).
Consulte: Cardinalidade
Carregamento anterior
Um carregamento anterior é uma construção de script que permite carregar a partir da instrução LOAD ou SELECT seguinte sem especificar essa origem. Carregamentos anteriores costumam ser mais rápidos do que carregamentos residentes.
Consulte: Carregando dados de uma tabela carregada anteriormente
Carregamento residente
Um carregamento residente é uma construção de script que permite carregar a partir de uma tabela já carregada. Carregamentos residentes geralmente são mais rápidos do que acessar a fonte de dados original novamente.
Consulte: Carregando dados de uma tabela carregada anteriormente
Carregamento total
No Qlik Talend Data Integration, o Carregamento total se refere à replicação inicial dos dados da fonte de dados até a aterrissagem.
Consulte: Aterrissagem de dados de fontes de dados e CDC acima.
Catálogo
O catálogo é a área dos centros de atividades onde você pode encontrar seus aplicativos, conjuntos de dados, produtos de dados e fontes de dados. Ferramentas de catálogo permitem que você crie um perfil dos seus dados.
Consulte: Compreendendo seus dados com ferramentas de catálogo
Catálogo de dados
O catálogo de dados é um componente do Gerenciador de dados e do Editor da carga de dados que permite selecionar e carregar dados de todos os conjuntos de dados aos quais você tem acesso.
Consulte: Carregando dados do catálogo de dados
CDC (captura de dados de alterações)
No modo de aterrissagem de CDC, as alterações na fonte de dados são capturadas à medida que ocorrem e são aplicadas ao destino quase em tempo real.
Consulte: Aterrissagem de dados de fontes de dadose Carregamento total.
Centro de atividades
Os centros de atividades são o ponto central de acesso a aplicativos, espaços e outros conteúdos. Há quatro centros de atividade em Qlik Cloud: Insights, Análises, Qlik Talend Data Integration e Administração. Os centros de atividades eram conhecidos anteriormente como hubs.
Termos semelhantes: ponto de acesso, Hub
Consulte: Visão geral da interface do Qlik Cloud
Chave sintética
Uma chave sintética é uma chave composta entre duas tabelas no modelo de dados. Elas são criadas quando duas ou mais tabelas têm dois ou mais campos em comum. Se você receber um aviso sobre chaves sintéticas ao carregar dados, talvez seja necessário revisar a estrutura de dados no visualizador do modelo de dados. Uma chave sintética não é necessariamente um problema, mas, se você tiver chaves sintéticas baseadas em outras chaves sintéticas, poderá haver erros no seu modelo de dados.
Consulte: Chaves sintéticas
Coleção
Coleções são uma ferramenta que permite agrupar aplicativos, gráficos, notas, automações e links em centros de atividades para facilitar o acesso e a classificação.
Conexão de dados
No Serviços de análises:
Conexões de dados são usadas para carregar dados de fontes de dados externas no Qlik Cloud com a finalidade de criar análises, na forma de aplicativos e scripts. Conexões de dados podem carregar dados de bancos de dados e arquivos armazenados remotamente.
Consulte: Adicionando e gerenciando seus dados de análises
No Integração de dados:
Conexões de dados são usadas para permitir que as tarefas de dados acessem as fontes de dados, e o armazenamento externo e os armazéns de dados na nuvem são usados em um projeto de dados.
Conjunto de dados
Geralmente, o termo conjunto de dados é sinônimo de tabela. Pode se referir à tabela de origem original, à tabela após sofrer transformações ou às tabelas de fatos e de dimensões em um data mart.
Também pode se referir a uma tabela lógica, em que existem várias tabelas e exibições de instância:
-
Dados atuais
-
Históricos, que contêm versões anteriores da tabela
-
Alterações
Consulte: Gerenciando conjuntos de dados
Conjunto de dados de treinamento
O conjunto de dados usado para treinar um modelo de aprendizado de máquina no Qlik AutoML. Ao permitir que os algoritmos aprendam padrões e associações em seus dados, o modelo resultante é equipado para fazer previsões sobre novos dados (o conjunto de dados aplicado).
Consulte: Preparando seu conjunto de dados para o treinamento
Dados de retenção
Em um experimento de ML, dados de retenção são um subconjunto do conjunto de dados de treinamento que é deixado de lado e não é usado durante o treinamento de um algoritmo e, posteriormente, usado para avaliar o desempenho do modelo.
Consulte: Dados de retenção e validação cruzada
Dados registrados
Você pode registrar dados que já existem na plataforma de destino para selecionar e transformar dados e criar datamarts. Isso permite que você use dados integrados a outras ferramentas além do Qlik Talend Data Integration, por exemplo, Qlik Replicate ou Stitch.
Consulte: Registrando dados que já estão na plataforma de dados
Data Gateway - Data Movement
O Qlik Data Gateway - Data Movement permite que você mova dados protegidos por firewall de suas fontes de dados corporativas para destinos na nuvem e no local, por meio de uma conexão estritamente de saída, criptografada e mutuamente autenticada. Ao eliminar a necessidade de abrir portas de firewall de entrada, o Qlik Data Gateway - Data Movement fornece um meio seguro e confiável para acessar seus dados corporativos.
Termos semelhantes: Data Movement gateway
Consulte: Qlik Data Gateway - Data Movement
Data Gateway, Direct Access
O Qlik Data Gateway - Direct Access permite que os aplicativos Qlik SenseSaaS acessem com segurança dados protegidos por firewall, por meio de uma conexão estritamente de saída, criptografada e autenticada mutuamente.
Consulte: Qlik Data Gateway - Direct Access
Data mart
Data marts são a parte de seu pipeline de dados que contém um subconjunto de dados de seus ativos de dados de Armazenamento ou Transformação. Você pode criar qualquer número de datamarts, dependendo das necessidades da sua empresa. Idealmente, seus datamarts devem conter repositórios de dados resumidos coletados para análise em uma seção ou unidade específica em uma organização.
Consulte: Criando e gerenciando datamarts
Descarregar
O processo de mover dados de uma fonte de dados para uma zona de aterrissagem em um armazém de dados na nuvem.
Consulte: Arquitetura de conjunto de dados em um armazém de dados na nuvem
Destino
Esse termo tem várias definições:
-
No contexto do aprendizado de máquina, um alvo é a informação que um problema de aprendizado de máquina pretende prever. No Qlik AutoML, o destino é uma coluna no conjunto de dados.
Consulte: Conceitos de aprendizado de máquina
-
No contexto da movimentação de dados, um destino refere-se ao destino ou terminal para onde os dados devem ser transferidos, armazenados ou carregados. É o local ou sistema que recebe os dados movidos de uma fonte. O alvo pode ser um banco de dados, data warehouse, armazenamento em nuvem, servidor ou qualquer outro destino onde os dados devam ser utilizados, analisados ou processados. A movimentação de dados envolve a transferência de informações de uma origem para um alvo, geralmente como parte de processos de integração, migração ou sincronização de dados.
Consulte: Integrando dados
Dimensão
No Serviços de análises:
Uma dimensão é uma entidade usada para categorizar dados em um gráfico. Por exemplo, as fatias em um gráfico de pizza ou as barras de um gráfico de barras representam valores individuais em uma dimensão. Dimensões geralmente são um único campo com valores distintos, mas também podem ser calculadas em uma expressão.
Termos semelhantes: categoria, grupo
Consulte: Agrupamento de dados com dimensões
No Integração de dados:
Uma dimensão é um conjunto de dados em um data mart que faz parte do esquema em estrela. Os conjuntos de dados de dimensão contêm as informações descritivas para todos os campos relacionados incluídos nos registros da tabela de fatos. Alguns exemplos comuns de conjuntos de dados de dimensão são Cliente e Produto. Como os dados em um conjunto de dados de dimensão geralmente são desnormalizados, os conjuntos de dados de dimensão têm um grande número de colunas.
Consulte: Criando e gerenciando datamarts
Direitos de usuário do Analyzer
O Direito Analyzer destina-se a usuários que consomem apenas pastas e aplicativos criados por terceiros. Você precisa do Direito Professional para criar, editar ou publicar pastas ou aplicativos.
Consulte: Gerenciando direitos do usuário
Direitos de usuário Professional
O Direito Professional é destinado a usuários que criarão conteúdo no Qlik Sense. Um usuário com Direito Professional pode criar espaços compartilhados, criar, editar e publicar planilhas ou aplicativos e pode criar e editar alertas.
Consulte: Gerenciando direitos do usuário
Editor da carga de dados
O Editor da carga de dados é um editor de script que permite criar e personalizar o script que carrega dados no seu aplicativo.
Termos semelhantes: Editor de script
Espaço, compartilhado
Espaços compartilhados são áreas em que aplicativos e fontes de dados podem ser compartilhados com outros usuários para desenvolvimento colaborativo.
Consulte: Trabalhando em espaços compartilhados
Espaço, dados
Espaços de dados são áreas governadas do seu locatário do Qlik Cloud que são usados para criar e armazenar projetos de dados. Dentro do espaço, você também pode criar novas conexões de dados usando conectores e gerenciar o acesso aos gateways Data Movement. Todos os ativos de dados serão criados no espaço do projeto de dados ao qual pertencem.
Consulte: Trabalhando em espaços no Qlik Talend Data Integration
Espaço, gerenciado
Espaços gerenciados são espaços cuidadosamente controlados usados para compartilhar aplicativos com um grupo limitado de usuários.
Consulte: Trabalhando em espaços gerenciados
Espaço, pessoal
Um espaço pessoal é um espaço privado pertencente aos usuários, onde eles podem desenvolver aplicativos.
Consulte: Trabalhando em espaços
Esquemas
Em um projeto de dados, os artefatos são gerados em um esquema interno e em um esquema de ativo de dados.
-
O esquema interno contém as tabelas de dados físicos.
-
O esquema de ativo de dados contém as exibições que você pode usar para consumir os dados.
Consulte: Arquitetura de conjunto de dados em um armazém de dados na nuvem
Exibições
As exibições são usadas em projetos de dados. Uma exibição é uma representação virtual dos conjuntos de dados físicos. Como as exibições resultam da consulta aos conjuntos de dados físicos, elas sempre selecionarão os dados relevantes do conjunto de dados subjacente. Exibições têm várias vantagens sobre os conjuntos de dados físicos: elas são capazes de produzir um único conjunto de resultados a partir de junções entre vários conjuntos de dados; elas controlam o acesso aos dados subjacentes; e não ocupam espaço em disco significativo.
Pode haver vários tipos de exibição em um projeto de dados. Quais exibições são criadas depende se você ativou as exibições ao vivo e o histórico e se está usando o processamento de alterações.
Consulte: Arquitetura de conjunto de dados em um armazém de dados na nuvem
Exibições dinâmicas
Exibições dinâmicas permitem consultar e visualizar subconjuntos relevantes de grandes conjuntos de dados de outro aplicativo em um gráfico. Elas podem ser atualizadas dinamicamente à medida que seleções são feitas. Exibições dinâmicas são semelhantes a aplicativos sob demanda.
Experimento de ML
Um ativo no Qlik AutoML que permite treinar um modelo de aprendizado de máquina usando dados históricos, com o objetivo de implantar um dos resultados finais para fazer previsões sobre novos dados.
Consulte: Trabalhando com experimentos
Fato
Uma tabela de fatos funciona com tabelas de dimensões. Uma tabela de fatos contém os dados a serem analisados, e uma tabela de dimensões armazena dados sobre as maneiras pelas quais os dados na tabela de fatos podem ser analisados. Assim, a tabela de fatos consiste em dois tipos de colunas: colunas de chave primária e colunas de medida. As colunas de chave primária permitem junções com tabelas de dimensão, e as colunas de medidas contêm os dados que estão sendo analisados. Por exemplo, o conjunto de dados de fatos Pedidos simplesmente listará que em tal e tal dia um determinado cliente comprou uma quantidade de determinado produto, enquanto os conjuntos de dados de dimensão relacionados fornecerão mais informações sobre o cliente, o produto e a região em que a transação ocorreu.
Consulte: Criando e gerenciando datamarts
Favoritos
Favoritos é uma seção disponível para todos os usuários, onde eles podem adicionar aplicativos, conjuntos de dados, automações, notas, experimentos e gráficos do hub. Favoritos são privados.
Filtro de relatório
Um filtro usado para controlar quais dados de um aplicativo Qlik Sense está incluído nos relatórios. Filtros de relatório estão disponíveis somente em relatórios tabulares. Um filtro de relatório funciona como um marcador de aplicativo Qlik Sense, mas é configurado especificamente para recursos de relatórios. Os filtros de relatório são altamente personalizáveis e podem ser aplicados individualmente no nível do destinatário do relatório para resultados individualizados.
Termos semelhantes: marcador, tarefa de relatório, modelo de relatório, lista de distribuição
Consulte: Trabalhando com filtros de relatório
Fluxo de transformação
Um fluxo de transformação é uma representação visual de uma transformação de dados. Os fluxos de transformação permitem criar facilmente transformações complexas ou simples com origens, processadores e destinos, além de fornecer uma visualização de dados das transformações em cada etapa do seu fluxo.
Consulte: Adicionando fluxos de transformação
Full User
O Direito de Full User é aplicável a todos os casos de uso no Qlik Cloud. Como usuário completo, você pode fazer qualquer coisa que suas permissões permitam, como criar espaços compartilhados, criar, editar e publicar pastas ou aplicativos ou trabalhar com a integração de dados.
Consulte: Gerenciando direitos do usuário (assinaturas baseadas em capacidade) ou Gerenciando direitos do usuário (assinaturas do Qlik Anonymous Access)
Gerenciador de dados
O Gerenciador de dados é um componente de aplicativo que permite carregar e gerenciar fontes de dados em um aplicativo. Você também pode visualizar e associar os dados e realizar transformações de dados.
Consulte: Carregando e gerenciando dados com o Gerenciador de dados
Gráfico
Gráficos são objetos em que cálculos, agregações e agrupamentos podem ser feitos. Visualizações gráficas, como gráficos de barras e gráficos de pizza, são exemplos comuns, mas também objetos não gráficos, como tabelas dinâmicas, são gráficos.
Um gráfico consiste em dimensões e medidas, em que as medidas são calculadas uma vez por valor dimensional. Se o gráfico contiver várias dimensões, as medidas serão calculadas uma vez por combinação de valores dimensionais.
Termos semelhantes: Visualização, Hipercubo, Cubo
Consulte: Escolhendo a visualização certa
História
Uma história é uma ferramenta de aplicativo que permite compartilhar insights de dados e descobertas feitas em um aplicativo com outros usuários, combinando relatórios, apresentações e análises exploratórias.
Termos semelhantes: Relatório
Hub
O hub é o ponto central de acesso para aplicativos, espaços e coleções. O termo hub foi substituído por centro de atividades.
Termos semelhantes: Ponto de acesso, Centro de atividades
Implantação de ML
Um modelo, gerado a partir de um único algoritmo em uma única versão de experimento, que é implantado para gerar previsões no Qlik AutoML. É o resultado geralmente obtido após a configuração do experimento em várias versões para produzir o nível de desempenho necessário para seu caso de uso. Uma implantação de ML está disponível como um ativo que pode ser acessado no catálogo.
Consulte: Implementando modelos
Importância da permutação
O quanto o desempenho do modelo de aprendizado de máquina depende de um recurso. Ao repetir quais recursos incluir no modelo, a importância da permutação pode ser usada para determinar quais colunas manter e quais colunas eliminar.
Consulte: Entendendo a importância da permutação
Importância do SHAP
Uma medida de quanta influência cada característica de um experimento tem no resultado previsto do alvo. O Qlik AutoML cria gráficos agregados de classificação de importância do SHAP em nível de linha automaticamente durante o treinamento de experimentos binários de classificação e regressão.
Consulte: Entendendo a importância de SHAP no treinamento de experimento
Insight Advisor
O Insight Advisor é um conjunto de recursos. O Insight Advisor pode ajudar a criar seu modelo de dados, criar visualizações e analisar seus dados.
Insight Advisor Chat
O Insight Advisor Chat é uma interface baseada em chat para análises de conversas. O Insight Advisor Chat permite que você faça perguntas dos aplicativos aos quais você tem acesso. O Insight Advisor Chat, então, retorna as visualizações relevantes.
Integração
Em um projeto de dados, a primeira etapa da criação de um pipeline de dados é a integração dos dados. Isso envolve a transferência contínua de dados da fonte de dados local e a geração de conjuntos de dados em formato otimizado para leitura.
Consulte: Integrando dados
Item mestre
Itens mestre são dimensões, medidas ou visualizações que foram salvas para que possam ser reutilizadas em outras visualizações ou pastas. Em seguida, você pode fazer alterações ou atualizações no item mestre em um único local e fazer com que ele afete todos os objetos que usam esse item mestre.
Consulte: Reutilização de ativos com itens mestre
Linhagem
A linhagem rastreia os dados e as transformações de dados até sua fonte original, representando-os como um gráfico de linhagem.
Consulte: Analisando a linhagem para aplicativos, scripts e conjuntos de dados
Lista de distribuição
No relatório tabular, esta é a lista de todos os destinatários possíveis que podem ser adicionados como destinatários (individualmente ou como parte de um grupo) de uma tarefa de relatório do Qlik Sense. Cada aplicativo Qlik Sense pode ter uma lista de distribuição. Ao criar uma tarefa de relatório, você seleciona apenas os destinatários e grupos da sua lista de distribuição para os quais deseja enviar a saída da tarefa. Filtros de relatório podem ser adicionados individualmente aos destinatários na lista de distribuição, permitindo relatórios intermitentes administrados a partir de uma única tarefa de relatório.
Termos semelhantes: tarefa de relatório, filtro de relatório
Consulte: Criando uma lista de distribuição para seu relatório
Locatário
O locatário é a sua implementação na nuvem do Qlik Cloud. Ele é um contêiner para itens como usuários, aplicativos e espaços.
Termos semelhantes: Implementação
Consulte: Criando e configurando o locatário
Lógica comercial
A lógica comercial é um conjunto de recursos que permite personalizar o comportamento do Insight Advisor. A lógica comercial tem duas recursos principais:
-
Modelo lógico: o modelo de dados do aplicativo usado ao gerar visualizações.
-
Vocabulário: termos alternativos para consultas de linguagem natural.
Termos semelhantes: modelo lógico, vocabulário, lógica de domínio
Consulte: Personalizando modelos lógicos para o Insight Advisor
Marcador
Marcadores permitem salvar estados de seleção específicos para que eles possam ser reaplicados em um aplicativo posteriormente e compartilhados com outros usuários. Informações de layout podem ser armazenadas em marcadores, para que os usuários possam ser levados ao local correto no aplicativo ao aplicarem o marcador.
Consulte: Seleções de marcação
Marketplace de dados
Dependendo dos seus direitos e da sua função na organização, o Data marketplace é a área do centro de atividades de Qlik Talend Data Integration em que os gerentes de produtos de dados que trabalham na integração de dados gerenciam os produtos de dados e em que os consumidores de dados, como os usuários de análise, procuram os produtos de dados disponíveis para seus aplicativos de análise.
Consulte: Consumindo no marketplace de dados
Matriz de confusão
Uma matriz de confusão resume a precisão dos resultados da previsão em um modelo de classificação. O número de previsões corretas e incorretas é resumido para cada classe. Isso fornece uma visão não apenas dos erros cometidos pelo seu classificador, como também dos tipos de erros que estão sendo cometidos.
Consulte: Matriz de confusão
Medida
Uma medida é uma base de cálculo em mais uma agregação. Por exemplo, a soma das vendas é uma única agregação, enquanto a soma das vendas dividida pela contagem de clientes é uma medida baseada em duas agregações.
Termos semelhantes: Agregação, cálculo, métrica
Consulte: Medidas
Métricas do modelo
Detalhes sobre o desempenho de um algoritmo durante o treinamento experimental no Qlik AutoML. As métricas do modelo mostram com que precisão cada modelo está aprendendo a determinar o resultado correto para o problema de aprendizado de máquina. Isso ajuda a decidir qual modelo você implantará para uso na criação de previsões.
Consulte: Analisando modelos
Modelo de relatório
No relatório tabular, esta é a pasta de trabalho do Excel usada para organizar os dados do relatório. Ele é criado usando o suplemento Qlik para Microsoft Excel, carregado no aplicativo Qlik Sense e anexado a uma tarefa de relatório no aplicativo. O modelo define os dados do aplicativo Qlik Sense de origem (colunas, gráficos e assim por diante) que serão incluído no relatório e os organiza no formato desejado.
Termos semelhantes: relatório tabular, tarefa de relatório
Consulte: Trabalhando com modelos de relatório no aplicativo Qlik Sense
Modelo lógico
O modelo lógico é o modelo de dados subjacente que informa ao Insight Advisor como usar dados ao gerar visualizações.
Termos semelhantes: Modelo lógico, estrutura lógica
Consulte: Criando modelos lógicos para o Insight Advisor com Lógica comercial
Monitorar no hub
Monitorar no hub é um recurso que permite adicionar gráficos de pasta ou Insight Advisor ao hub do , para que você possa monitorá-los sem abrir um aplicativo.
Consulte: Monitorando visualizações
Notas
Notas permitem adicionar rapidamente comentários de texto a um aplicativo ou gráfico. Elas também podem conter snapshots de dados. Você pode mantê-los privados ou compartilhá-los com outros usuários.
Termos semelhantes: comentários
Consulte: Capturando e compartilhando insights com o uso de notas
Notificações
Notificações permitem que você saiba quando houve alterações em aplicativos ou espaços ou quando os alertas que você definiu foram acionados. Você também pode receber notificações sobre alterações operacionais em tarefas de Integração de dados e gateways de dados.
Consulte: Notificações
Objeto personalizado
Objetos personalizados são visualizações personalizadas adicionadas aos locatários por administradores de locatários ou incluídas em um dos pacotes de extensão da Qlik.
Termos semelhantes: Extensões
Consulte: Criando uma visualização usando um objeto personalizado
Objetos de pasta
Objetos de pastas são componentes usados para criar uma interface em uma pasta. Nem todos os objetos de pasta visualizam dados, como tabelas e gráficos. Eles podem incluir outros objetos, como botões, objetos de texto e extensões.
Termos semelhantes: Visualização, gráfico
Consulte: Exibição de pasta
Otimização de hiperparâmetros
Um processo de ajuste fino das restrições, pesos e taxas de aprendizado de um modelo de aprendizado de máquina para aumentar seu desempenho na solução de um problema. No Qlik AutoML, isso não é ativado por padrão, mas pode ser aplicado durante a configuração do experimento para obter resultados potencialmente aprimorados.
Consulte: Otimização de hiperparâmetros
Otimização de modelo inteligente
Um conjunto de recursos no Qlik AutoML que fornece refinamento avançado e automático dos modelos que você treina em um experimento. Com a otimização inteligente de modelos, você pode treinar rapidamente modelos de aprendizado de máquina prontos para implementação sem precisar iterar a seleção de recursos ou aplicar processamento avançado aos seus dados manualmente. Etapas avançadas de refinamento podem incluir a remoção de recursos, a execução de transformações em nível de recurso e a aplicação de manipulação em linhas específicas.
Consulte: Otimização de modelo inteligente
Pasta
Pastas são componentes de aplicativos Qlik Sense. Eles apresentam visualizações aos usuários do aplicativo para que eles possam explorar, analisar e descobrir dados. Pastas podem ser públicas ou privadas.
Termos semelhantes: Painel, planilha
Consulte: Exibição de pasta
Perfilação de dados
A perfilação de dados exibe estatísticas e informações sobre seus conjuntos de dados.
Consulte: Gerenciando metadados e perfis de dados em nível de campo
Permissões
Permissões são as funções em espaços compartilhados, gerenciados e de dados que determinam o que os usuários podem fazer nesse espaço.
Termos semelhantes: Direitos, funções de usuário, funções de segurança
Consulte:
Pesquisa do Insight Advisor
O Pesquisa do Insight Advisor é um recurso do Insight Advisor que permite fazer perguntas em linguagem natural em um aplicativo e receber visualizações relevantes.
Consulte: Insight Advisor Pesquisar
Pipeline de dados
Em um projeto de dados, um pipeline de dados é um conjunto de tarefas para integrar dados. A integração move dados para o projeto a partir de fontes de dados que estão no local ou na nuvem e armazena os dados em conjuntos de dados prontos para consumo. Você também pode realizar transformações e criar datamarts para aproveitar seus ativos de dados gerados e transformados. O pipeline de dados pode ser simples e linear, ou pode ser um pipeline complexo que consome várias fontes de dados e gera muitas saídas.
Consulte: Criando um pipeline de dados
Predição (aprendizado de máquina)
Uma estimativa, por meio de um modelo de aprendizado de máquina, do valor futuro de uma coluna alvo. No Qlik AutoML, previsões são geradas pelas implantações de ML como um ou mais conjuntos de dados em um espaço pessoal, compartilhado ou gerenciado.
Consulte: Trabalhando com previsões de ML
Processador
Um processador é um componente lógico que você pode adicionar aos fluxos de transformação para executar operações de transformação nos dados recebidos e retornar os dados transformados para a próxima etapa do fluxo.
Consulte: Adicionando fluxos de transformação
Produto de dados
Os produtos de dados são ativos de dados altamente confiáveis, reutilizáveis e consumíveis. Mais especificamente, eles são coleções selecionadas de conjuntos de dados produzidos, metadados aprovados pela empresa e lógica de domínio, projetadas para solucionar resultados comerciais específicos do domínio.
Consulte: Criando produtos de dados
Projeto de dados
Um projeto de dados é onde você cria seu pipeline de dados usando ativos de dados. O projeto de dados está associado a uma plataforma de dados usada como destino para todas as saídas. Você pode criar um pipeline linear simples ou um pipeline complexo consumindo várias fontes de dados e gerando muitas saídas.
Propriedades
Ao editar uma pasta, as Propriedades contêm opções para configurar e estilizar visualizações.
Consulte: Painel de propriedades
Proprietário da conta de serviço
O proprietário da conta de serviço (SAO) é responsável por manter e configurar a assinatura do Qlik Cloud.
Consulte: Proprietário da conta de serviço
Qlik Answers
O Qlik Answers é uma assinatura plug-and-play que adiciona assistentes de conhecimento de IA generativa (GenAI) ao Qlik Cloud. Os assistentes do Qlik Answers permitem que você faça perguntas e obtenha respostas de fontes de dados não estruturadas, como arquivos de texto e PDF.
Consulte: Qlik Answers
QVD
Um arquivo de dados QlikView (QVD) é um arquivo que contém dados exportados do Qlik Sense ou do QlikView. É um formato nativo do Qlik Sense otimizado para carregar dados rapidamente. Você também pode gerar arquivos QVD com o Qlik Talend Data Integration.
Consulte: Trabalhando com arquivos QVD
Recurso (aprendizado de máquina)
Uma variável em um problema de aprendizado de máquina que pode contribuir para o valor da coluna de destino. No Qlik AutoML, recursos são colunas em um conjunto de dados que podem ter níveis variados de influência nos resultados na coluna de destino.
Consulte: Conceitos de aprendizado de máquina
Relatório, tabular
Um relatório contendo dados baseados em tabela de um aplicativo Qlik Sense. Você pode incluir dados de visualização e de aplicativo em formato tabular e incluir imagens de gráfico. A estrutura de um relatório tabular é definida por um modelo de relatório Excel. Ele é administrado e entregue por meio da configuração de uma tarefa de relatório ou pela ativação de um modelo para relatórios on-demand. Configurações adicionais, concluídas no aplicativo, incluem filtros de relatórios e listas de distribuição. A saída pode estar no formato .xlsx ou PDF.
Termos semelhantes: tarefa de relatório, modelo de relatório
Script
Um script é um aplicativo Qlik Cloud para carregar, transformar e exportar dados.
Consulte: Trabalhando com scripts no catálogo
Script
Script Script O Script também permite que você visualize e gerencie entradas e saídas do seu script, bem como cópias publicadas do script.
Consulte: Trabalhando com scripts no catálogo
Script de carregamento
O script de carregamento é uma sequência de comandos que define quais dados carregar e como vincular as diferentes tabelas carregadas. Ele pode ser gerado com o Gerenciador de dados ou com o Editor da carga de dados, onde também pode ser visualizado e editado.
Termos semelhantes: Script
Section access
Acesso à seção é uma seção do script de carga de dados que contém uma tabela de segurança que define quais usuários podem ver quais dados em um aplicativo.
Consulte: Gerenciando a segurança dos dados com o Section Access
Seleções
Seleções são valores selecionados por um usuário em visualizações em um aplicativo usado para filtrar dados. Quando uma seleção é feita, todas as visualizações associadas são atualizadas para refletir a seleção. As seleções podem ser salvas como marcadores e compartilhadas com outros usuários.
Consulte: Explorando dados com visualizações
Snapshot
Snapshots são representações gráficas de uma visualização em um determinado ponto no tempo. Snapshots são usados para criar histórias.
Termos semelhantes: Captura de tela
Consulte: Coletando insights para histórias usando snapshots
Suporte para aplicativos grandes
Com suporte para aplicativos grandes, você pode trabalhar com aplicativos maiores que o tamanho padrão do aplicativo. Os administradores podem atribuir suporte para aplicativos grandes a espaços específicos.
O tamanho padrão do aplicativo é de até 5 GB para o Qlik Sense Enterprise SaaS e até 10 GB para o Qlik Cloud Analytics Premium e Enterprise.
Consulte: Suporte para aplicativos grandes
Tabelas: ODS, HDS e Alteração
Em um projeto de dados, existem vários tipos de tabelas, que podem ou não existir dependendo das configurações do projeto:
-
Tabela atual (ODS)
Esta tabela contém a réplica da fonte de dados atualizada com as alterações durante o intervalo de aplicação mais recente.
-
Tabela anterior (HDS)
Esta tabela contém dados históricos do tipo 2. Ela só é gerada se Histórico estiver habilitado nas configurações da tarefa de dados.
Quando um registro de tabela de origem é atualizado, um novo registro é adicionado à tabela anterior a cada vez. O registro de histórico é uma cópia do registro atual anterior, que também inclui o que foi atualizado e quando foi válido.
-
Tabela de alterações
Esta tabela contém todas as alterações que ainda não foram aplicadas à tabela atual. Ela só é gerada se o modo de aterrissagem Carregamento total e CDC for usado.
Consulte: Arquitetura de conjunto de dados em um armazém de dados na nuvem
Tarefa de dados
Uma tarefa de dados é a principal unidade de trabalho em um projeto de dados. Em um projeto de dados, você pode criar tarefas de dados dos seguintes tipos:
- Aterrisagem - mova seus dados da fonte de dados para um armazém de dados na nuvem ou para o Qlik Cloud.
- Armazenamento - armazene dados de aterrissagem em conjuntos de dados de leitura para consumo.
- Dados registrados - registre dados que já existem na plataforma de dados.
- Transformação - transforme seus dados de acordo com os requisitos de destino e as necessidades de negócios.
- Data mart - crie data marts a partir de dados armazenados ou transformados.
Você também pode combinar a aterrissagem e o armazenamento em uma única tarefa de "integração".
Consulte: Tarefa de dados
Tarefa de relatório
Uma tarefa criada em um aplicativo Qlik Sense que converte um modelo de relatório em uma saída de relatório tabular gerada, aplicando a redução de dados conforme definido pelos filtros de relatório selecionados. A saída do relatório é entregue de acordo com as configurações de distribuição definidas.
Termos semelhantes: relatório tabular, lista de distribuição, modelo de relatório, filtro de relatório
Termos semelhantes: lista de distribuição, modelo de relatório, filtro de relatório
Consulte: Trabalhando com tarefas de relatório
Tipo 1 - Armazenamento de dados operacionais (ODS)
Em um conjunto de dados Tipo 1, a nova informação simplesmente substitui a informação original. Em outras palavras, nenhum histórico é mantido.
Consulte: Arquitetura de conjunto de dados em um armazém de dados na nuvem
Tipo 2 - Armazenamento de dados históricos (HDS)
Em um conjunto de dados Tipo 2, um novo registro é adicionado à tabela para representar as novas informações. Portanto, tanto o disco original quanto o novo estarão presentes. O novo registro terá sua própria chave primária.
Consulte: Arquitetura de conjunto de dados em um armazém de dados na nuvem
Tipos de análise do Insight Advisor
O Tipos de análise do Insight Advisor é um recurso do Insight Advisor que cria visualizações para você, permitindo que você selecione o tipo de análise que deseja ver e os dados que deseja usar.
Consulte: Tipos de análise do Insight Advisor
Transformação SQL
Uma transformação SQL permite inserir uma consulta SQL SELECT em uma tarefa de transformação em um pipeline para definir transformações complexas ou simples.
Consulte: Adicionando transformações SQL
Transformar
Uma tarefa de transformação é a parte de seu pipeline de dados que permite criar transformações de dados reutilizáveis com base em regras e SQL personalizado. Você pode realizar transformações em nível de linha e criar conjuntos de dados que são materializados como tabelas ou criados como exibições que realizam transformações em tempo real.
Consulte: Transformando dados
Usuário básico
Um tipo de usuário com acesso limitado. Como usuário básico, você pode visualizar o conteúdo do aplicativo em espaços gerenciados.
Consulte: Gerenciando direitos do usuário
Validação cruzada
Um processo concluído durante o treinamento experimental no Qlik AutoML, no qual os dados de treinamento são divididos em cinco segmentos (dobras), permitindo que cada segmento dos dados seja usado como teste nos outros quatro. A validação cruzada resulta em métricas que mostrarão o quão bem um modelo pode fazer previsões sobre dados que nunca viu antes.
Consulte: Dados de retenção e validação cruzada
Variável
Uma variável no Qlik Sense é um contêiner que armazena um valor estático ou um cálculo, por exemplo, um valor numérico ou alfanumérico.
Consulte: Usando variáveis em expressões
Vazamento de dados
Um fenômeno indesejado no aprendizado de máquina em que um algoritmo é treinado com dados para os quais será usado para gerar previsões. Um indicador de vazamento de dados é o desempenho irrealisticamente alto do modelo, que resulta apenas da memorização dos valores-alvo (que foram fornecidos incorretamente nos dados de treinamento, direta ou indiretamente) e não do aprendizado real de padrões e associações.
Consulte: Vazamento de dados
Visualização
Visualizações são gráficos, extensões e outros objetos que visualizam seus dados para exploração em uma pasta.
Termos semelhantes: gráfico
Consulte: Trabalhando com visualizações
Visualizações ao vivo
No Qlik Talend Data Integration, Visualizações ao vivo permitem que você acesse dados atuais (ODS) e dados históricos (HDS). As exibições ao vivo incluem dados de tabelas de alterações que ainda não foram aplicadas às tabelas atuais ou anteriores. Isso permite que você veja os dados com menor latência sem precisar aplicar dados alterados com frequência. A capacidade de atrasar a mesclagem permite custos e requisitos de processamento reduzidos na plataforma de destino.
Consulte também: Exibição ao vivo
Visualizador do modelo de dados
O Visualizador do modelo de dados é um componente do aplicativo que permite visualizar a estrutura dos dados adicionados a um aplicativo e visualizar metadados sobre tabelas e campos.
Vocabulário
O vocabulário é um recurso de lógica comercial que permite adicionar sinônimos e análises personalizadas ao Pesquisa do Insight Advisor e ao Insight Advisor Chat.
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