Qlik Data Flow est un outil de transformation de données no-code/low-code intégré à Qlik Cloud qui aide les utilisateurs à préparer, intégrer et transformer des données pour l’analytique et l’IA, sans nécessiter de scripts complexes. Qlik Data Flow dispose d’une interface intuitive en glisser-déposer, ce qui en fait un point de départ idéal pour les utilisateurs ayant peu d’expérience avec Qlik Cloud. En construisant visuellement des pipelines de données, les utilisateurs peuvent facilement combiner, nettoyer et transformer des données issues de multiples sources, sans connaissances techniques approfondies.
Exploration des éléments constitutifs de Qlik Data Flow: sources, processeurs et cibles
Dans le domaine de la gestion des données, il est essentiel de comprendre les composants d'un flux de données Qlik. Ces composants peuvent être classés en trois blocs: sources, processeurs et cibles. Examinons chacun d'eux pour voir comment ils contribuent à une gestion efficace des données.
Sources: Le point de départ
Les sources constituent le point de départ de votre parcours de données. Il peut s'agir d'ensembles de données existants stockés dans un catalogue ou de nouveaux fichiers de données importés instantanément. De plus, les connexions à des sources de données externes permettent une intégration des données en temps réel, garantissant ainsi un flux de données toujours à jour et complet.
Processeurs: le cœur de la transformation des données
Les processeurs sont les outils qui transforment et manipulent vos données. Ils peuvent être classés en plusieurs catégories selon leurs fonctions :
- Filtres : ils vous permettent de trier les données en fonction de conditions spécifiques, en divisant les résultats en lignes correspondantes et non correspondantes.
- Manipulation de champs : des processeurs tels que Sélectionner des champs, Supprimer des champs, Concaténer des champs et Fractionner des champs vous aident à personnaliser le schéma de votre flux de données, garantissant que seules les données pertinentes sont conservées et organisées.
- Combinaison de données : les processeurs de jointure et d'union permettent la fusion de données provenant de différents flux, soit par des clés communes, soit par l'ajout d'enregistrements.
- Duplication et agrégation : Fork duplique les flux d'entrée pour un traitement varié, tandis qu'Aggregate regroupe les données pour les opérations qui produisent de nouveaux champs.
- Tri et nettoyage : le tri organise les données par ordre croissant ou décroissant, et le nettoyage modifie le contenu du champ pour plus de cohérence.
- Fonctions sur les chaînes, les dates et les nombres : les processeurs spécialisés tels que les chaînes, les dates et les nombres appliquent des fonctions spécifiques à leurs types de données respectifs, telles que le formatage, le nettoyage ou la conversion de valeurs.
- Opérations mathématiques : les processeurs Math et Calculate Fields effectuent des calculs et créent de nouveaux champs à l'aide d'expressions de script.
- Réorganisation des données : Unpivot réorganise les colonnes du tableau en lignes et Window agrège les valeurs de plusieurs lignes pour des calculs individuels.
- Sécurité : Le hachage protège les données sensibles en les remplaçant par un substitut fonctionnel à l'aide d'un algorithme sécurisé.
- Scripts avancés : les scripts Qlik permettent le codage manuel des opérations, offrant ainsi une flexibilité aux utilisateurs avancés.
Cibles : la destination finale
Une fois traitées, les données doivent être stockées ou connectées à des destinations spécifiques. Ces cibles peuvent être des fichiers de données stockés sur Qlik Cloud ou des connexions externes comme SharePoint ou Azure Storage, garantissant ainsi l'accessibilité et la disponibilité des données traitées.
Vous trouverez ci-dessous un exemple de flux de données Qlik en action. Il illustre le traitement et la transformation des données étape par étape. La section « Script » offre un aperçu de la logique de traitement des données, tandis que la section « Aperçu » permet aux utilisateurs de consulter les résultats avant de finaliser les transformations.
Conclusion
Comprendre ces éléments fondamentaux -sources, processeurs et cibles- est essentiel pour une gestion efficace des données. En exploitant ces composants, même les utilisateurs débutants peuvent garantir que leurs flux de données sont efficaces, sécurisés et adaptés à leurs besoins spécifiques. Commencez à explorer dès aujourd’hui et libérez le potentiel d’une transformation de données sans effort !
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