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QLIK SENSE, ANALISIS PARA LA MEJORA EN LA TOMA DE DECISIONES

Valor para su empresa

En LIS-Solutions ponemos en marcha proyectos de Business Intelligence / Analytics orientados de la Cadena de Suministro (Consultoría Proyectos Business Intelligence). Dominamos las principales tecnologías de análisis y visualización de datos, de esta forma convertimos los datos en conocimiento. Estas herramientas son utilizadas por los usuarios de negocio para la mejor toma de decisiones, normalmente la tarea de análisis de datos consiste en tres pasos extracción, manipulación y análisis para la toma de decisiones.

Estas herramientas de Business Intelligence permiten automatizar las tareas de extracción y manipulación (80-90% del tiempo) que no aportan valor añadido, permitiendo al usuario de negocio dedicar su valioso tiempo a las tareas de análisis.

Contamos con un equipo de consultores de business intelligence que además poseen un punto diferenciador, también son expertos en negocio. Nuestros consultores ponen en funcionamiento el proyecto de BI desde la definición de la estrategia y arquitectura hasta la última fase de visualización en potentes e intuitivos cuadros de mando.

Desarrollamos proyectos a través de Qlik Sense dando un soporte más cercano desde nuestras oficinas de Madrid, Barcelona y Vitoria-Gasteiz. Dando soporte a todos nuestros proyectos de consultoría y puesta en marcha de sistemas de BI.

¿Qué es Qlik Sense?

Qlik Sense es una aplicación de visualización y descubrimiento de datos gobernada, basada en servidor, ideal para las necesidades analíticas de grupos, departamentos o toda una organización. Los usuarios de negocio obtienen un análisis de datos potente, flexible y personalizado y colaboración en cualquier dispositivo, a la vez que se adhieren a unas políticas de gobierno y seguridad centralizada de datos.

Se conecta con múltiples fuentes de datos, incluyendo entradas de datos en tiempo real, a fin de proporcionar unas vistas aún más exhaustivas, sin comprometer el rendimiento de las aplicaciones.

La funcionalidad de Qlik Sense le permitirá una narración de datos fácil con la que podrá compartir el análisis de una forma visual, comunicar sus hallazgos a los equipos y colaborar con mayor eficacia.

Cualquier usuario puede crear sus propias visualizaciones de datos, sus cuadros de mando, al tiempo que ofrece a TI la confianza de estar diseñando unas librerías seguras y consistentes y unos datos bien gobernados.

Las visualizaciones inteligentes, en combinación con los datos Qlik patentados de su motor de indexación, descubren todas las relaciones entre las dimensiones de datos, revelando conocimientos que habrían permanecido ocultos en los modelos tradicionales de datos basados en consultas y jerarquías. Datos, información y conocimiento.

Es multiplataforma, ofreciendo la capacidad de movernos del escritorio a una tableta o al teléfono móvil, mientras Qlik Sense se adapta automáticamente al dispositivo.

Desventajas de Qlik Sense

  • La analítica predictiva, clustering y regresiones son solo posibles a través de conexiones API con software de terceros.
  • No hay soporte real para R o Python.
  • El gráfico de barras no funciona tan bien cuando hay muchos valores de dimensión debido a las limitaciones en la longitud de los ejes.
  • El gráfico combinado solo admite una dimensión. Por lo tanto, no puede utilizarse cuando es necesario incluir dos o más dimensiones en la visualización.
  • En el panel de filtrado las dimensiones contienen un número demasiado extenso de valores puede volverse difícil gestionar los datos.
  • El indicador consume mucho espacio para mostrar un único valor. Aunque resulta visualmente atractivo, el indicador no siempre es la mejor opción para la presentación de valores de medida simples.
  • Usar más de unas cuantas líneas en un gráfico de líneas hace que sea confuso y dificulta su comprensión. Por este motivo, se debe evitar el uso de más de dos o tres medidas.
  • Los KPI tienen limitaciones en cuanto a componentes gráficos.
  • Usar más de unas cuantas líneas en un gráfico de líneas hace que sea confuso y dificulta su comprensión. Por este motivo, se debe evitar el uso de más de dos o tres medidas.
  • En los mapas con un número muy extenso de valores puede ser difícil hacerse una idea de conjunto. Los valores pueden colocarse unos encima de otros y no ser visibles hasta que se amplíe el gráfico.
  • Puede ser difícil comparar diferentes sectores de un gráfico de tarta, sobre todo en un gráfico con muchos sectores. El gráfico de tarta ocupa mucho espacio en relación a los valores que visualiza.
  • La tabla pivotante puede parecer un poco complicada y que no ofrece una vista inmediata de un vistazo.
  • Si la tabla contiene muchos valores, es difícil hacerse una idea general de cómo los valores se relacionan entre sí. También es difícil identificar una irregularidad en la tabla.
  • Sólo se pueden incluir unos cuantos valores de medida y textos más bien cortos, si no la visualización se ve muy abarrotada.
  • Los gráficos de bloques no son una buena opción cuando hay una gran diferencia en la magnitud de los valores de la medida. Los valores negativos no se pueden mostrar en un gráfico de bloques.

Ejemplos de Qlik Sense

AB Pharma es una compañía farmacéutica situada en el área de Nueva York. Sus principales productos están relacionados con cardiología, oncología y medicina interna. Qlik les permite navegar libremente por sus datos de CRM y combinarlos con datos de ventas extraídos de una consulta de base de datos local.

El análisis general de la eficiencia del equipo (OEE) es fundamental para comprender el tiempo de actividad de su producción y mejorar el rendimiento. La tecnología asociativa de Qlik ayuda a los fabricantes a dar sentido a 3 KPI importantes:    

  • Disponibilidad de equipos.
  • Rendimiento operativo.
  • Rendimiento de producción.

La aplicación proporciona una visión general completa de una línea de producción de Mills, que ofrece conocimientos y capacidades de diagnóstico para mejorar el rendimiento en el tiempo.

consultoria logistica

LIS-Solutions es una ingeniería especilizada en el análisis y visualización de los datos que componen la cadena de suministro.

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