BD 4 BD
Big Data & QlikView

Juan Gerardo Cabeza (Juan.Cabeza@QlikView.com)
Ferran García (Ferran.GarciaPagans@QlikView.co...
Agenda

• ¿Qué es Big Data?
• Las famosas tres V’s
• ¿Cómo lo hacemos con QlikView?
• Un ejemplo
• Conclusiones
¿Qué es Big Data?

• "Big Data" es un término aplicado a conjuntos de datos que
superan la capacidad del software habitual...
Business Discovery for Big Data

Big Data
Las famosas 3 V’s

Volumen

Velocidad

Variedad
Volumen
Tecnologías Centradas en el Almacenamiento

Sistemas
Relacionales
El valor del Big Data viene del Contexto y la Relevancia

Data
warehouse

Datos de Maquinas,
datos web, datos cloud

Big D...
Velocidad

Recarga

Análisis
Velocidad de análisis

Hay que adaptar la información a la velocidad del análisis
Lleva un tiempo tomar decisiones
Las famosas 3 V’s
Visualización

Búsqueda

Análisis

Volumen

Colaboración

Integración

Velocidad

Contexto

Variedad

Ex...
BD4BD, Business Discovery for Big Data
¿Cómo lo hacemos?
Aplicación

Presentación

Plataforma BD4BD

BUSINESS DISCOVERY APPS

QLIKVIEW
SERVER

QLIKVIEW
PUBLISHER

Usuarios de Nego...
En memoria
Muchos escenarios de uso de Big Data se pueden tratar en memoria

Drill-to-Detail
Dashboard Resumen
(10 MM fila...
Combinamos datos ‘Big Data’ y de orígenes tradicionales
Combina distintas fuentes de datos en memoria

Aggregates / Detail...
Combinamos datos ‘Big Data’ y de orígenes tradicionales
Combinamos fuentes de datos distintas utilizando Direct Discovery
...
Arquitectura de aplicaciones Híbrida
Algunos escenarios de uso de Big Data pueden tratarse con una
aproximación híbrida

I...
Encadenar Aplicaciones
• Navegar entre Aplicaciones QlikView
• Manteniendo Selecciones / Contexto
1) Los Usuarios Realizan...
Arquitectura General
• En memoria
•

Arquitectura de datos, QVDs, Agregaciones

•

Publisher, Expressor

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BD4BD, siempre es QlikView
Asociado: Blanco

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Demo
Presentación

Demo BD4BD

Aplicación

BUSINESS DISCOVERY APPS

QLIKVIEW
SERVER

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DEVELOPER

QLI...
QlikView y Big Data en King.com
• 1.600 millones de registros de datos diarios en Hadoop — 211M
de registros diarios extra...
¿Por qué QlikView para Big Data?
• Conectividad con fuentes de datos heterogéneas
– Big Data: Hadoop, MongoB, Aster, Googl...
Direct Discovery 2.0
DIRECT QUERY
DIMENSION
CustomerID,
SalesOrderID,
OrderDate,
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Presentación de Juan Gerardo Cabeza y Ferran Garcia en el Business Dicevery World Tour de madrid en noviembre del 2013.
QlikkView y Big data.

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Business Discovery for Big Data (Spanish)

  1. 1. BD 4 BD Big Data & QlikView Juan Gerardo Cabeza (Juan.Cabeza@QlikView.com) Ferran García (Ferran.GarciaPagans@QlikView.com)
  2. 2. Agenda • ¿Qué es Big Data? • Las famosas tres V’s • ¿Cómo lo hacemos con QlikView? • Un ejemplo • Conclusiones
  3. 3. ¿Qué es Big Data? • "Big Data" es un término aplicado a conjuntos de datos que superan la capacidad del software habitual para ser capturados, gestionados y procesados en un tiempo razonable. • Las dificultades más habituales en estos casos se centran en la captura, el almacenado, búsqueda, compartición, análisis, y visualización.
  4. 4. Business Discovery for Big Data Big Data
  5. 5. Las famosas 3 V’s Volumen Velocidad Variedad
  6. 6. Volumen
  7. 7. Tecnologías Centradas en el Almacenamiento Sistemas Relacionales
  8. 8. El valor del Big Data viene del Contexto y la Relevancia Data warehouse Datos de Maquinas, datos web, datos cloud Big Data cluster Google BigQuery Sistemas Operacionales
  9. 9. Velocidad Recarga Análisis
  10. 10. Velocidad de análisis Hay que adaptar la información a la velocidad del análisis Lleva un tiempo tomar decisiones
  11. 11. Las famosas 3 V’s Visualización Búsqueda Análisis Volumen Colaboración Integración Velocidad Contexto Variedad Exploración Relevancia
  12. 12. BD4BD, Business Discovery for Big Data ¿Cómo lo hacemos?
  13. 13. Aplicación Presentación Plataforma BD4BD BUSINESS DISCOVERY APPS QLIKVIEW SERVER QLIKVIEW PUBLISHER Usuarios de Negocio QVW & QVD files GOVERNANCE DASHBOARD QLIKVIEW DEVELOPER Acceso a Datos QLIKVIEW EXPRESSOR ENGINE QLIKVIEW EXPRESSOR METADATA QLIKVIEW EXPRESSOR DESKTOP ERP CRM Fuentes de Datos
  14. 14. En memoria Muchos escenarios de uso de Big Data se pueden tratar en memoria Drill-to-Detail Dashboard Resumen (10 MM filas) App Detalle (500 MM filas) Drill-to-Segmented-Detail Dashboard Resumen (10 MM filas) App Región Este (150 MM filas) App Región Oeste (150 MM filas) App Región Norte (150 MM filas) App Región Sur (150 MM filas) Cross Subject Navigation Dashboard Resumen (20 MM filas) Dashboard Productos (10 MM filas) Dashboard Cliente (5 MM filas) Dashboard Pedidos (50 MM filas)
  15. 15. Combinamos datos ‘Big Data’ y de orígenes tradicionales Combina distintas fuentes de datos en memoria Aggregates / Detail EDW Data Data Warehouse
  16. 16. Combinamos datos ‘Big Data’ y de orígenes tradicionales Combinamos fuentes de datos distintas utilizando Direct Discovery Direct Discovery EDW Data Data Warehouse
  17. 17. Arquitectura de aplicaciones Híbrida Algunos escenarios de uso de Big Data pueden tratarse con una aproximación híbrida In Memory (Agregado) Aplicación Direct Discovery (Detalle) Tendencias Históricas Direct Discovery (Agregado) In Memory (Agregado) Aplicación Direct Discovery (Detalle) Time Sensitive Aplicación Direct Discovery (Detalle) In Memory Dashboard (Detalle) Drill-to-Detail
  18. 18. Encadenar Aplicaciones • Navegar entre Aplicaciones QlikView • Manteniendo Selecciones / Contexto 1) Los Usuarios Realizan Selecciones en la aplicación 1 2) Click para saltar a otra aplicación 3) La aplicación 2 se abre, las selecciones se tranfieren y se aplican
  19. 19. Arquitectura General • En memoria • Arquitectura de datos, QVDs, Agregaciones • Publisher, Expressor • Direct Discovery • Modelo híbrido In Memory Direct Discovery Hybrid
  20. 20. BD4BD, siempre es QlikView Asociado: Blanco Selecciones: verde No Asociado: gris
  21. 21. BD4BD Demo
  22. 22. Presentación Demo BD4BD Aplicación BUSINESS DISCOVERY APPS QLIKVIEW SERVER QLIKVIEW PUBLISHER QLIKVIEW DEVELOPER QLIKVIEW EXPRESSOR ENGINE Acceso a Datos Usuarios de Negocio ERP Fuentes de Datos
  23. 23. QlikView y Big Data en King.com • 1.600 millones de registros de datos diarios en Hadoop — 211M de registros diarios extraídos para análisis en QlikView. • Actividad de navegación de los clientes, interacciones de jugadores con cada juego, muchas más métricas. • Resultados: ROI en campañas de Marketing conseguido por primera vez (Nº de jugadores, Nº de partidas, tiempo jugado, etc.)
  24. 24. ¿Por qué QlikView para Big Data? • Conectividad con fuentes de datos heterogéneas – Big Data: Hadoop, MongoB, Aster, Google Big Query... – Otras fuentes de datos: Operacionales, Social Media, EDW… – Extraer, Limpiar y Transformar datos – Modelo de Datos agnóstico • Arquitectura de Datos Flexible – Modelo de Datos en Memoria, Direct Discovery, Híbrido • Datos Frescos – Recargas periódicas, bajo demanda, Direct Discovery… • Facilidad de Análisis – Permite descubrir tendencias y confrontarlas con los datos de detalle
  25. 25. Direct Discovery 2.0 DIRECT QUERY DIMENSION CustomerID, SalesOrderID, OrderDate, NATIVE('month([OrderDate])') AS OrderMonth, NATIVE('year([OrderDate])') AS OrderYear MEASURE SubTotal, TaxAmt, DETAIL DueDate, ShipDate, ModifiedDate DETACH SalesOrderID, AccountNumber FROM AdventureWorks.Sales.SalesOrderHeader; QlikView 11.2 SR5
  26. 26. Juan.Cabeza@QlikView.com Ferran.GarciaPagans@QlikView.com
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