Seminar Qlik Cloud Analytics – Datenmodellierung und App-Entwicklung

Das Seminar führt von heterogenen Quelldaten zu einer performanten Qlik-Cloud-Anwendung mit belastbarem Datenmodell, wiederverwendbaren Kennzahlen und gesteuertem Deployment. Komplexe Analyseanwendungen werden strukturiert entwickelt, getestet, dokumentiert und für den produktiven Betrieb vorbereitet.

Einordnung und Nutzen

Die Inhalte orientieren sich an typischen Projekt-, Entwicklungs- und Betriebssituationen. Begriffe und Funktionen werden nicht isoliert behandelt, sondern in einen nachvollziehbaren Lösungsweg eingeordnet. Entscheidungen zu Architektur, Berechtigungen, Datenqualität und Wartbarkeit werden anhand konkreter Kriterien getroffen.

Zielgruppe

Qlik-Entwickler, BI-Consultants, Data Analysts, Data Engineers und technisch versierte Fachanwender.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Datenanalyse; SQL-Grundlagen und erste Qlik-Erfahrung sind empfehlenswert.

Seminarinhalte

  • Anwendungen, Datenquellen, Datenkatalog und Entwicklungsworkflow in Qlik Cloud
  • Data Manager, Dateneditor und Auswahl der geeigneten Ladeweise
  • Assoziatives Modell, Tabellenkörnung, Schlüssel und Sternschema
  • Ladeskript, Resident Load, Preceding Load, Mapping und Transformationen
  • Kalender, Intervallauswertungen, Link Tables und kontrollierte Konkatenation
  • QVD-Schichten, inkrementelles Laden, Dateiorganisation und Wiederverwendung
  • Master-Dimensionen, Master-Kennzahlen, Variablen und Ausdrucksstandards
  • Sheets, Visualisierungen, Aktionen, Alternativzustände und Storytelling
  • Performanceanalyse, Datenmodellprüfung, Fehlerdiagnose und Reload-Protokolle
  • Spaces, Veröffentlichung, Reload-Planung, Versionsführung und Übergabe

Praxisanteil

Aus mehreren operativen Quellen wird eine mehrschichtige Qlik-Anwendung erstellt. Das Datenmodell wird mit Modellbetrachter und Prüfkennzahlen abgesichert, anschließend folgen Dashboard, Reload-Plan, Veröffentlichungsprozess und technische Dokumentation.

Arbeitsweise

Kurze Theorieblöcke wechseln mit Demonstrationen, angeleiteten Konfigurationsschritten und eigenständigen Übungen. Konfigurationen und Ergebnisse werden durch Kontrollabfragen, Testfälle oder Protokolle überprüft. Typische Fehlkonfigurationen werden bewusst erzeugt, analysiert und nachvollziehbar behoben.

Fachbereichsleiter / Leiter der Trainer / Ihre Ansprechpartner

Seminardetails

   
Dauer: 4 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, weitere Tage 09:00 Uhr
Preis: Öffentlich oder Live Stream: € 2.396 zzgl. MwSt.
Inhaus: € 6.800 zzgl. MwSt.
Teilnehmeranzahl: min. 2 - max. 8
Teilnehmer: Qlik-Entwickler, BI-Consultants, Data Analysts, Data Engineers und technisch versierte Fachanwender
Voraussetzungen: Grundkenntnisse in Datenanalyse; SQL-Grundlagen und erste Qlik-Erfahrung sind empfehlenswert
Standorte: Stream Live, Inhaus/Firmenseminar, Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Erfurt, Essen, Flensburg, Frankfurt, Freiburg, Friedrichshafen, Hamburg, Hamm, Hannover, Jena, Kassel, Köln, Konstanz, Leipzig, Luxemburg, Magdeburg, Mainz, München, Münster, Nürnberg, Paderborn, Potsdam, Regensburg, Rostock, Stuttgart, Trier, Ulm, Wuppertal, Würzburg
Methoden: Vortrag, Demonstrationen, praktische Übungen am System
Seminararten: Öffentlich, Webinar, Inhouse, Workshop - Alle Seminare mit Trainer vor Ort, Webinar nur wenn ausdrücklich gewünscht
Durchführungsgarantie: ja, ab 2 Teilnehmern
Sprache: Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich
Seminarunterlage: Dokumentation auf Datenträger oder als Download
Teilnahmezertifikat: ja, selbstverständlich
Verpflegung: Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch)
Support: 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten
Barrierefreier Zugang: an den meisten Standorten verfügbar
  Weitere Informationen unter + 49 (221) 74740055

Seminartermine

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Seminar Startdatum Enddatum Ort Dauer
Graz 4 Tage
Wien 4 Tage
Inhaus / Firmenseminar 4 Tage
Stream live 4 Tage
Innsbruck 4 Tage
Stream gespeichert 4 Tage
Klagenfurt 4 Tage
Bregenz 4 Tage
Linz 4 Tage
Salzburg 4 Tage
Linz 4 Tage
Salzburg 4 Tage
Graz 4 Tage
Wien 4 Tage
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