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(À partir de la version Qlik November 2020)
L’Insight Advisor, assistant intelligent intégré directement à la plateforme Qlik Sense, va proposer des représentations graphiques à l’utilisateur en fonction de sa demande ou de son expérience. Jusqu’à présent, le conseiller analytique de Qlik Sense utilisait uniquement un modèle logique basé sur l’apprentissage des précédentes questions de l'utilisateur.
Avec cette nouvelle version de Qlik Sense November 2020, (On-premise et SaaS) une couche de logique métier voit le jour ! Cette nouvelle option permet de mettre en place des règles métiers ainsi que des métadonnées afin d'optimiser la compréhension de l’Insight Advisor. L’interaction avec les utilisateurs devient plus naturelle puisque l’on peut également personnaliser le traitement du langage naturel en définissant des règles de vocabulaire ou des synonymes. Couplé au nouvel Insight Advisor Chat permettant une analyse conversationnelle depuis le Hub de Qlik Sense, cette couche logique permettra aux utilisateurs métiers de visualiser leurs données de façon plus pertinente.
Les champs et groupes dans l'Insight Advisor
Les champs et éléments principaux peuvent être regroupés afin de définir de quelle façon Insight Advisor doit les utiliser. Par exemple, tous les champs et éléments principaux concernant les Clients peuvent être regroupés dans un groupe du même nom quelles que soient leurs tables du modèle. L’insight Advisor utilisera ensuite ces informations afin de présenter, ensemble, des champs du même groupe. Les groupes peuvent être de type Dimension, Mesure ou Calendrier.
Insight Advisor : Les packages
Ces groupes peuvent ensuite appartenir (ou non) à un ou plusieurs packages. Ces packages permettent de limiter les résultats du Qlik Sense Insight Advisor : s’il existe des connexions entre 2 tables (ventes et objectifs par exemple) dans le modèle de données, l’Insight Advisor pourra présenter des champs provenant de ces 2 tables. En revanche, si les champs de ces 2 tables n’ont pas de package en commun, ils ne pourront être présentés ensemble dans les visuels.
Les hiérarchies dans l'Insight Advisor
Les hiérarchies permettent de créer des dépendances entre des champs de votre modèle. Cela permet d’effectuer une analyse de plus en plus en profondeur dans vos données (drill-down). Par exemple, une analyse des Ventes par Pays puis Région puis Départements et enfin Villes.
Les hiérarchies permettent également à Insight Advisor d’éviter un mélange dans les champs dans ses recommandations graphiques : en créant 2 hiérarchies temporelles sur Année ventes, Mois ventes, Date ventes et Année Incident, Mois incident, Date d’incident, cela évitera à Insights Advisor de présenter une visualisation contenant la combinaison des champs Année ventes et Mois d’incident.
Les comportements
Les comportements permettent de définir des relations (préférer ou refuser) entre des groupes de mesures et d’autres groupes. Préférer va permettre à l’insight de choisir en priorité les champs de ce groupe lorsque tous les choix de groupes sont égaux dans son analyse. Refuser empêchera des groupes d’être représentés ensemble lors des suggestions de graphiques.
Il est également possible de définir une sélection obligatoire de valeur dans les visualisations présentées par l’Insight. Ce dernier présenterait par exemple des visualisations uniquement sur l’année en cours et non sur l’ensemble des années existant dans le modèle.
Le vocabulaire dans L'Insight Advisor
Il est enfin possible de créer des vocabulaires pour Insight Advisor. Cela permet d’améliorer les requêtes en langage naturel en permettant à l’utilisateur d’utiliser des termes et/ou des valeurs qui n’existent pas dans le modèle de données : noms alternatifs (Super consultant pour employés), synonymes, groupes de valeurs d’un champs (par exemple, les « enfants » sur un champ Age), abréviations…
Insight Advisor : Exemples de résultats
En posant la question « nombre de Super-Consultants à Nantes ? », l’insight Advisor de Qlik Sense a détecté que Super-Consultants correspondait au champ Employés et que Nantes est une modalité du champ Agence. Il nous propose alors une représentation sous la forme d’un KPI qui est le graphique le plus approprié pour présenter une valeur simple.
En posant la question « Taux par ND Office excepté Brest ? » il détecte que Taux est un élément principal de type mesure, ND Office est un synonyme du champ Agence et « without Brest » est un filtre excluant l’agence de Brest. Enfin une représentation graphique sous forme de cartographie est probablement la visualisation la plus adaptée pour afficher des villes / agences.
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