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Introduction à Qlik Sense

Qlik Sense est une plateforme d’analyse de données moderne conçue pour transformer des données brutes en insights exploitables. Elle repose sur le moteur associatif unique de Qlik, qui permet d’explorer les relations entre les données sans les limitations des requêtes traditionnelles.

Accessible aussi bien aux utilisateurs techniques qu’aux non-spécialistes, Qlik Sense propose une interface intuitive qui facilite la création de tableaux de bord interactifs et de visualisations dynamiques. Grâce à ses capacités analytiques avancées, la plateforme prend en charge des ensembles de données volumineux et diversifiés, tout en garantissant des performances optimales.

Par ailleurs, Qlik Sense intègre des fonctionnalités de self-service data analytics, permettant aux utilisateurs de poser des questions spontanées et de découvrir des insights en temps réel. Ses capacités de connectivité lui permettent de se lier à des sources variées, incluant les bases de données locales, les applications cloud et les fichiers plats.

Avec une architecture flexible et sécurisée, Qlik Sense s’impose comme une solution clé pour les organisations souhaitant démocratiser l’accès aux données, optimiser la prise de décision et stimuler une culture axée sur l’analyse.

Débuter avec Qlik Sense

Travailler avec Qlik Sense Qlik Sense est une plateforme analytique qui organise le travail des utilisateurs autour de concepts clés tels que les applications, les streams et la gestion des accès. Pour maximiser son potentiel, il est essentiel de comprendre ces éléments fondamentaux.

Applications Qlik Sense​

Une application Qlik Sense est le conteneur principal dans lequel les utilisateurs développent leurs analyses. Chaque application est enregistrée sous le format .qvf et contient plusieurs composants essentiels :

  • Données : les jeux de données intégrés dans l'application, qui peuvent provenir de multiples sources (bases de données relationnelles, fichiers Excel, API, etc.). Ces données sont chargées via le script de chargement.
  • Modèle de données : la structure relationnelle créée à partir des données importées, que Qlik Sense organise automatiquement ou ajuste selon les besoins.
  • Visualisations : les graphiques, tableaux et autres éléments visuels qui traduisent les données en insights exploitables. Feuilles : les espaces de travail où les utilisateurs organisent leurs visualisations pour analyser les données.
  • Objets personnalisés : les extensions ou éléments ajoutés pour enrichir les capacités standard.

Streams et Workstreams​

Les streams dans Qlik Sense sont des espaces sécurisés qui permettent de regrouper et de partager des applications avec des groupes d’utilisateurs spécifiques. Ils jouent un rôle crucial dans la gestion des accès et des droits. Les principales caractéristiques des streams incluent :

  • Contrôle des permissions : les administrateurs définissent quels utilisateurs ou groupes peuvent visualiser, éditer ou publier des applications dans un stream.
  • Organisation des applications : Les streams facilitent la gestion des applications par projet, par département ou par tout autre critère organisationnel.

Un workstream désigne l’ensemble des tâches ou des workflows associés à un stream, bien qu'il ne soit pas explicitement une entité distincte dans Qlik Sense. Les workflows incluent le développement d'applications, leur publication dans des streams, et l'accès contrôlé pour différents utilisateurs.

Gestion des accès​

Qlik Sense utilise un modèle de gestion des accès basé sur des rôles (RBAC) pour contrôler les actions des utilisateurs. Les rôles standard incluent :

  • Administrateurs : ont des droits complets sur l’ensemble du système.
  • Développeurs : peuvent créer, modifier et publier des applications.
  • Utilisateurs finaux : peuvent accéder aux applications et interagir avec les visualisations selon les autorisations définies.

Les droits d’accès sont gérés via des règles définies dans le Qlik Management Console (QMC), permettant une personnalisation granulaire des permissions.

Dimensions et mesures​

Dans Qlik Sense, les dimensions et les mesures sont des concepts fondamentaux pour structurer et analyser les données. Ils permettent de transformer des données brutes en visualisations exploitables, facilitant ainsi la prise de décision.

Dimensions​

Une dimension représente une catégorie ou une entité descriptive dans les données. Elle définit l'axe d’analyse et est utilisée pour segmenter ou organiser les données en groupes. Par exemple :

  • Produits : Identifier les ventes par produit.
  • Régions : Visualiser les performances par zone géographique.
  • Périodes : Analyser les tendances selon les dates ou les périodes.

Les dimensions sont tirées directement des champs du modèle de données. Dans une visualisation, elles servent à définir des axes pour des graphiques ou des labels pour des tableaux. Les principales caractéristiques d’une dimension sont :

  • Source : une dimension est généralement un champ brut dans une table de données, mais elle peut aussi être une dimension calculée (exemple : concaténation de deux champs).
  • Rôle : les dimensions servent à découper les données en catégories, permettant ainsi des analyses granulaires.
  • Utilisation : elles apparaissent sur les axes dans des graphiques comme les diagrammes à barres, à lignes ou circulaires.

Mesures​

Une mesure est un calcul ou une agrégation basée sur un ou plusieurs champs du modèle de données. Les mesures sont utilisées pour obtenir des résultats quantitatifs, comme :

  • Sommes : total des ventes.
  • Moyennes : note moyenne des clients.
  • Pourcentages : part de marché par produit ou région.

Les mesures sont définies à l’aide d’expressions basées sur le langage Qlik, qui inclut des fonctions d’agrégation comme Sum(), Avg(), Count(), et bien d’autres. Voici leurs principales caractéristiques :

  • Source : une mesure est souvent une combinaison de champs et de fonctions dans le modèle de données.
  • Rôle : les mesures permettent de synthétiser les données pour fournir des insights exploitables.
  • Utilisation : elles sont représentées dans des visualisations sous forme de valeurs numériques, comme la hauteur des barres dans un graphique à barres ou la taille des segments dans un graphique circulaire.

Objectifs et interactions​

Les dimensions et les mesures fonctionnent ensemble pour structurer les visualisations et répondre aux questions analytiques :

  • Dimensions + Mesures : une dimension comme "Région" combinée à une mesure comme Sum(Ventes) permet de visualiser le total des ventes par région.
  • Comparaisons : les utilisateurs peuvent explorer des performances entre différentes catégories en manipulant les dimensions.
  • Tendances : ne dimension temporelle associée à une mesure agrégée révèle des tendances dans les données.

Importance dans Qlik Sense​

L'utilisation appropriée des dimensions et mesures permet de tirer pleinement parti du moteur associatif de Qlik Sense, offrant ainsi une exploration rapide et sans contrainte des données, tout en maintenant un contexte analytique précis. Ces outils sont essentiels pour créer des visualisations claires, engageantes et exploitables.

Sélections et recherches​

L’approche associative de Qlik Sense permet une navigation fluide et intuitive dans des jeux de données complexes. Les sélections et les fonctions de recherche sont au cœur de cette expérience, offrant des outils puissants pour explorer, filtrer et analyser les données en temps réel.

Sélections dans Qlik Sense​

Les utilisateurs peuvent effectuer des sélections directement dans les visualisations ou les champs de données pour explorer des sous-ensembles spécifiques :

  • Sélection directe : cliquer sur une valeur dans une dimension (par exemple, une région comme "Europe") pour afficher les données associées.
  • Inclusion et exclusion : ajouter ou exclure des valeurs sélectionnées en maintenant la touche Ctrl ou en utilisant les options contextuelles.
  • Navigation entre les sélections : utiliser les boutons de navigation situés en haut de l'interface pour revenir à une sélection précédente ou pour effacer toutes les sélections.

Qlik Sense met en évidence les relations entre les données :

  • Vert : valeurs sélectionnées.
  • Blanc : valeurs associées aux sélections actuelles.
  • Gris : Valeurs non associées.

Recherche dans Qlik Sense​

Qlik Sense propose plusieurs options de recherche pour localiser rapidement des données spécifiques, même dans de grands ensembles de données :

  1. Recherche globale :
    • Accessible via la barre de recherche en haut de l’interface.
    • Permet de rechercher dans tous les champs et visualisations de l’application.
    • Supporte les recherches partielles : par exemple, taper "Europ" retourne toutes les valeurs contenant cette chaîne (ex. : "Europe", "European Union").

  2. Recherche dans un champ spécifique :
    • Cliquer sur un champ dans le panneau des filtres ou dans une visualisation.
    • Saisir une valeur ou une partie de valeur dans la barre de recherche dédiée au champ.
    • Utilise des opérateurs pour des recherches avancées :
    • * pour indiquer des correspondances partielles (ex. : *ope).
    • == pour une correspondance exacte (ex. : ==Europe).
    • > ou < pour des recherches numériques ou chronologiques (ex. : >2020).

  3. Recherche intelligente avec suggestions :
    • Lors de la saisie, Qlik Sense propose des suggestions basées sur les données disponibles.
    • Les résultats sont classés par pertinence en fonction des relations associatives.

  4. Recherches avancées dans des champs :
    • Utiliser des expressions logiques pour des sélections complexes. Par exemple :
    • Sélectionner uniquement les dimensions où la somme des ventes dépasse 1000.
      • =Sum(Sales)>1000
    • Retourner toutes les régions commençant par "A".
      • =Region like 'A*'

  5. Recherche par date et plage de valeurs :
    • Utiliser des plages définies pour limiter les résultats : ex.
      • Date >= '2022-01-01' and Date <= '2022-12-31'

Importance des recherches dans l’analyse​

Grâce à ces outils, Qlik Sense permet une exploration des données rapide et précise. Les fonctions de recherche associées au moteur associatif offrent une visibilité immédiate des données pertinentes, même lorsque les relations entre les données sont complexes ou non linéaires.

Chargement des données​

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Data Load Manager vs. Data Load Editor​

Data Load Manager​

Le Data Load Manager est une interface visuelle intégrée à Qlik Sense, conçue pour simplifier l’importation et la préparation des données. Grâce à son interface intuitive, les utilisateurs peuvent connecter facilement des sources de données variées, comme des fichiers Excel, des bases de données relationnelles ou des services cloud, sans écrire de code. Cet outil permet d’effectuer des transformations de base, telles que le renommage de colonnes, la sélection de champs ou l’application de filtres simples, avant de charger les données dans l’application.

Cependant, le Data Load Manager est limité dans ses capacités. Il ne permet pas de réaliser des transformations complexes, comme la gestion de chargements incrémentaux, la manipulation conditionnelle des données ou la création de relations avancées entre les tables. Ces limitations en font un outil idéal pour les utilisateurs débutants ou pour les projets simples, mais il atteint rapidement ses limites dans des scénarios nécessitant une préparation avancée des données.

Data Load Editor​

Pour répondre à des besoins plus complexes, Qlik Sense propose le Data Load Editor, un outil destiné aux utilisateurs techniques et avancés. Le Data Load Editor permet d’écrire des scripts en langage Qlik, qui offre une flexibilité et une puissance bien supérieures à celles du Data Load Manager. Ce langage, similaire à SQL, utilise une syntaxe simple et intuitive pour manipuler les données à un niveau plus détaillé.

Le Data Load Editor permet de :

  • Réaliser des chargements incrémentaux, évitant ainsi de recharger l’intégralité des données à chaque mise à jour.
  • Créer des tables synthétiques pour gérer des relations complexes ou fusionner des données issues de plusieurs sources.
  • Nettoyer et transformer les données en profondeur grâce à des fonctions avancées comme Join, Concatenate, Group By, ou Peek.
  • Manipuler les données de manière conditionnelle, permettant de filtrer ou de modifier les données selon des critères spécifiques.

Langage de script Qlik Sense​

Le langage de script de Qlik Sense se distingue par sa simplicité et sa proximité avec SQL, ce qui le rend accessible aux utilisateurs ayant des connaissances de base en manipulation de données. Il permet de définir chaque étape du processus de chargement avec précision, depuis la connexion aux sources de données jusqu’à la création des structures nécessaires pour le modèle analytique. Ce contrôle détaillé garantit des performances optimales, même avec des ensembles de données volumineux ou complexes.

De plus, le langage Qlik intègre des outils pour détecter et corriger les erreurs dans les données, améliorer leur qualité et s’assurer que le modèle final répond parfaitement aux besoins des analyses. Grâce à cette flexibilité, le Data Load Editor devient indispensable pour les projets complexes, où une préparation minutieuse des données est essentielle pour obtenir des insights fiables et exploitables.

Visualisations​

Visualisations dans Qlik Sense​

Qlik Sense est conçu pour transformer des données brutes en visualisations claires et exploitables. La plateforme propose une gamme complète de graphiques et de tableaux adaptés à différents types d’analyses, allant des représentations simples aux visualisations avancées. Les options incluent les graphiques à barres, les graphiques en lignes, les graphiques circulaires, les tableaux croisés dynamiques, les cartes de chaleur, les diagrammes en nuage de points, et bien plus encore. Chaque type de visualisation est optimisé pour présenter des données spécifiques et répondre à des besoins précis, qu’il s’agisse d’explorer des tendances, de comparer des catégories ou d’identifier des corrélations.

Les visualisations peuvent être personnalisées pour s’adapter aux exigences des utilisateurs. Cela inclut la modification des couleurs, des échelles, des formats de données ou encore des axes. Cette personnalisation garantit que les tableaux de bord ne sont pas seulement visuellement attractifs, mais également pertinents et intuitifs pour les prises de décision.

Cartes et Qlik GeoAnalytics​

La cartographie est un élément essentiel pour les analyses qui nécessitent une dimension géographique. Qlik Sense intègre des fonctionnalités avancées de visualisation géospatiale via Qlik GeoAnalytics. Cet outil permet de représenter des données sur des cartes, d’effectuer des analyses géographiques détaillées et d’interagir avec les informations spatiales. Les fonctionnalités comprennent le géocodage automatique, la superposition de couches de données, l’analyse des distances, et le clustering.

Qlik GeoAnalytics prend également en charge des scénarios complexes, comme le calcul des itinéraires optimaux, l’analyse d’accessibilité ou la création de zones tampon. Ces fonctionnalités permettent de répondre à des besoins précis dans des domaines comme la logistique, le marketing ciblé ou la gestion des infrastructures.

Extensions, Qlik Extension Bundles et Widgets​

Qlik Sense offre une extensibilité grâce à l’utilisation d’extensions et de widgets. Les Qlik Extension Bundles sont des collections de visualisations préconfigurées, qui répondent à des besoins spécifiques comme les diagrammes en entonnoir ou les graphiques de Gantt. Ces extensions permettent d’étendre les capacités natives de la plateforme sans nécessiter de développement supplémentaire.

Pour des besoins encore plus personnalisés, les utilisateurs peuvent créer ou intégrer leurs propres extensions en utilisant des technologies web comme HTML, CSS et JavaScript. Les widgets, quant à eux, permettent de personnaliser l’apparence et le comportement des visualisations standard, offrant ainsi un contrôle total sur la présentation des données.

Améliorer vos applications​

Couleur, ordre et forme​

L’optimisation des couleurs, de l’ordre des données et de la présentation visuelle est essentielle pour garantir la clarté et l’impact des tableaux de bord dans Qlik Sense. Les choix de couleurs permettent de hiérarchiser les informations, d’attirer l’attention sur des points clés et de rendre les visualisations plus accessibles. Par exemple, l’utilisation de palettes cohérentes pour différencier des catégories ou des segments peut aider à clarifier des relations complexes. Qlik Sense offre des options avancées pour personnaliser les couleurs en fonction des dimensions, des mesures ou des seuils définis par l’utilisateur.

L’ordre des données joue également un rôle critique dans la lisibilité. Les utilisateurs peuvent organiser les visualisations pour mettre en avant les informations les plus importantes, comme le classement des meilleures ventes ou des régions prioritaires. Les options de tri disponibles dans Qlik Sense permettent un contrôle précis, qu’il s’agisse d’un tri alphabétique, numérique ou basé sur une mesure spécifique.

Enfin, la forme des visualisations, comme le type de graphique choisi, doit s’adapter au type de données et à l’objectif de l’analyse. Qlik Sense offre une flexibilité pour ajuster les formats, les axes, les étiquettes et d’autres éléments, garantissant ainsi que chaque visualisation soit optimisée pour l’interprétation rapide et précise des données.

Calculs dynamiques et variables​

Les calculs dynamiques dans Qlik Sense permettent d’afficher des résultats qui évoluent en fonction des sélections faites par les utilisateurs. Cela rend les visualisations interactives et pertinentes pour chaque contexte d’analyse. Les calculs dynamiques sont définis directement dans les expressions des visualisations, utilisant des fonctions avancées du moteur de calcul de Qlik pour s’ajuster automatiquement.

Les variables jouent un rôle clé dans la simplification et la réutilisation des formules complexes. Une variable est un conteneur pour une valeur ou une expression qui peut être utilisée à plusieurs endroits dans une application. Cela permet de centraliser la gestion des calculs, de réduire les erreurs et d’accélérer le développement des applications. Par exemple, une variable peut contenir une formule de calcul pour le revenu moyen, qui sera utilisée dans plusieurs visualisations sans avoir à la réécrire à chaque fois.

Les variables offrent également la possibilité de créer des paramètres interactifs, comme des plages de dates ou des seuils ajustables, que les utilisateurs peuvent modifier pour explorer différentes perspectives. Cela améliore l’interactivité des tableaux de bord tout en rendant l’expérience utilisateur plus engageante.

Set Analysis​

Le Set Analysis est une fonctionnalité avancée de Qlik Sense qui permet de créer des agrégations basées sur des conditions spécifiques, indépendantes des sélections actuelles. Cette capacité est essentielle pour les analyses comparatives et les calculs complexes. Par exemple, un Set Analysis peut être utilisé pour comparer les ventes d’une année actuelle avec celles de l’année précédente, tout en filtrant certaines catégories de produits ou régions.

La syntaxe du Set Analysis repose sur une structure logique claire qui définit un ensemble de données en fonction de conditions. Par exemple, l’expression

Sum({<Year={2022}>} Sales)

permet de calculer le total des ventes uniquement pour l’année 2022, quelles que soient les sélections faites dans l’application. Cette flexibilité permet de dépasser les limites des sélections actuelles et de générer des insights plus ciblés.

Le Set Analysis peut également être utilisé pour des calculs conditionnels, comme exclure des valeurs spécifiques, inclure uniquement les valeurs associées à une dimension donnée, ou encore comparer des segments distincts. Les utilisateurs avancés peuvent tirer parti de cette fonctionnalité pour répondre à des besoins analytiques complexes tout en conservant un tableau de bord interactif et performant.

Le Set Analysis dans Qlik Sense permet de définir des ensembles de données spécifiques qui diffèrent des sélections actuelles effectuées dans le tableau de bord. Contrairement à l’agrégation standard, qui est basée sur les sélections en cours, le Set Analysis permet de créer des agrégations indépendantes de ces sélections. Cela est particulièrement utile pour réaliser des comparaisons ou afficher des métriques globales, comme le chiffre d’affaires d’un produit sur toutes les régions, indépendamment des sélections actives.

Syntaxe du Set Analysis​

La syntaxe d’un Set Analysis se construit en plusieurs étapes :

  1. Définir une expression d’agrégation de base :
    • Par exemple, pour calculer le total des ventes :
      • Sum(Sales)
  2. Ajouter une expression d’ensemble :
    • Un ensemble est spécifié à l’aide de :
      • Sum({} Sales)
  3. Inclure un identifiant d’ensemble :

      4. L’identifiant $ indique que le Set Analysis prend en compte les sélections actuelles.

      Sum({$} Sales)
  4. Ajouter des modificateurs :
    • Les modificateurs permettent de filtrer ou de redéfinir l’ensemble des données :
    • Total des ventes en 2023 et 2024 : 
      • Sum({$<Year={2023,2024}>} Sales)
    • Total des ventes en Belgique : 
      • Sum({$<Country={'Belgium'}>} Sales)
    • Total des ventes en Amérique du Nord et du Sud : 
      • Sum({\$<Division={'*America*'}>} Sales)

Opérateurs supplémentaires​

Le Set Analysis offre plusieurs opérateurs pour manipuler les ensembles de données :

  • Union : additionne plusieurs ensembles. Exemple : 
    • Sum({\$<Year={'>2022'} + {2019}>} Sales)
  • Exclusion : exclut des valeurs spécifiques. Cela exclut la Belgique tout en prenant en compte les autres sélections. Exemple :
    • Sum({\$<Country-={'Belgium'}>} Sales)
  • Intersection : inclut uniquement les valeurs communes à plusieurs ensembles. Exemple : 
    • Sum({\$<Year={'>2020'} * {'<=2022'}>} Sales)
  • Suppression des filtres : Ignore les sélections sur un champ donné. Cela supprime les filtres sur le champ "Country". Exemple : 
    • Sum({\$<Country=>} Sales)

Calculs dynamiques​

Les ensembles peuvent également inclure des valeurs calculées dynamiquement :

  • Total des ventes pour l’année maximale : 
    • Sum({\$<Year={\$(=Max(Year))}>} Sales)
  • Total des ventes pour l’année précédente : 
    • Sum({\$<Year={\$(=Max(Year)-1)}>} Sales)
  • Utilisation de variables : 
    • Sum({\$<Year={\$(variable)}>} Sales)

Analyse indirecte​

L’analyse indirecte permet de définir des ensembles basés sur des conditions plus complexes :

  • Total des ventes pour les commandes contenant au moins un produit de la catégorie "Baby Clothes" : 
    • Sum({\$<OrderID=P({1<CategoryName={'Baby Clothes'}>})>} Sales)
  • Exclusion des commandes contenant des produits de cette catégorie : 
    • Sum({\$<OrderID=E({1<CategoryName={'Baby Clothes'}>})>} Sales)

Bonnes pratiques​

Pour simplifier la lisibilité et la maintenance des expressions complexes, il est recommandé de :

  • Utiliser des variables pour les définitions fréquentes ou complexes.
  • Créer des Master Items pour centraliser les mesures contenant des Set Analysis.

Création facile d’un Set Analysis​

Une méthode simple pour créer un Set Analysis consiste à :

  • Faire les sélections nécessaires dans le tableau de bord.
  • Ouvrir l’éditeur d’expressions et utiliser l’option "Set expression" dans le panneau de droite.
  • Vérifier que l’option "Use current selections" est activée.
  • Insérer l’expression automatiquement générée.

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Partager les résultats​

La capacité de partager efficacement les résultats est essentielle pour maximiser l’impact des analyses et favoriser une prise de décision collaborative. Qlik Sense propose des fonctionnalités spécifiques pour sauvegarder, organiser et présenter des insights, notamment à travers les favoris (bookmarks) et l’outil de storytelling.

Favoris (Bookmarks)​

Les favoris, ou bookmarks, permettent de sauvegarder un état particulier du tableau de bord dans Qlik Sense. Cet état inclut les sélections effectuées, les filtres appliqués et, dans certains cas, les dispositions visuelles des tableaux de bord.

Les bookmarks sont particulièrement utiles pour :

  • Naviguer rapidement vers des analyses spécifiques : les utilisateurs peuvent revenir facilement à une configuration particulière de données sans devoir reproduire manuellement les mêmes sélections.
  • Gagner du temps : en automatisant le rappel des états fréquemment utilisés, les favoris réduisent le temps nécessaire pour effectuer des analyses récurrentes.
  • Personnalisation : chaque utilisateur peut créer et gérer ses propres favoris en fonction de ses besoins spécifiques, ce qui renforce la pertinence des analyses.
  • Partage avec d’autres utilisateurs : dans certains cas, les favoris peuvent être partagés au sein d’une organisation pour standardiser des analyses ou orienter les utilisateurs vers des insights clés.

Storytelling​

L’outil de storytelling dans Qlik Sense est conçu pour transformer des analyses interactives en présentations narratives structurées. Il permet aux utilisateurs de capturer des instantanés de leurs visualisations, appelés "snapshots", et de les organiser dans une séquence logique pour présenter leurs insights.

Les principales étapes du storytelling incluent :

  • Capture d’instantanés : les utilisateurs sélectionnent des visualisations spécifiques dans leur tableau de bord et les enregistrent sous forme de captures statiques. Ces instantanés préservent l’état exact des données et des sélections au moment de leur création.
  • Création d’une histoire : les instantanés sont ensuite organisés dans une chronologie narrative, permettant aux utilisateurs de raconter une histoire cohérente autour des données.
  • Ajout de contenu explicatif : Les utilisateurs peuvent enrichir leurs présentations avec du texte, des annotations, et des surlignages pour guider leur audience et clarifier les insights clés.
  • Interaction avec les données : Bien que les instantanés soient statiques, il est possible de revenir au tableau de bord interactif pour explorer les données sous-jacentes en temps réel pendant la présentation.
  • Partage et collaboration : Les histoires créées peuvent être partagées avec d’autres membres de l’organisation ou exportées pour des présentations externes.

Les fonctionnalités de favoris et de storytelling de Qlik Sense répondent à des besoins spécifiques en matière de communication et de collaboration. Les favoris permettent de gagner en efficacité dans les analyses récurrentes, tandis que le storytelling offre une structure pour présenter et expliquer des insights complexes à des parties prenantes. Ensemble, ces outils renforcent l’impact des analyses de données en rendant les résultats plus accessibles, compréhensibles et exploitables pour tous les membres de l’organisation. Ces fonctionnalités sont particulièrement utiles pour favoriser une culture de la donnée et pour intégrer les analyses dans les processus décisionnels stratégiques.

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