GRAPH EXTENSION FÜR QLIK SENSE

Interaktive Extension für sehr stark vernetzte Daten zur Analyse in Qlik Sense

Sie wollen stark vernetzte Daten in Qlik Sense schnell und mühelos analysieren? Mit dieser interaktiven Graph Extension für Qlik Sense ist das kein Problem.

Die Qlik Sense Graph Extension eignet sich zum Rendern von Graphen bzw. Netzwerkdiagrammen mit Hilfe der Open-Source-Bibliothek vis.js. Die Visualisierung und Analyse der Daten erfolgt dabei in Form von Knoten und Kanten. Dies hat vor allem den Vorteil, dass komplexe Datenbeziehungen mit wenig Aufwand erschlossen werden können oder überhaupt erst sichtbar werden.

Process Mining, Betrugserkennung, Social Media-Anwendungen, Empfehlungs-Engines, Wissensgraphen, Biologische Netzwerke und IT/Netzwerke sind einige von vielen Beispielen, bei denen hoch vernetzte Daten bei der Datenanalyse in Beziehungen gesetzt werden müssen.

Radial Layout of Qlik Sense Hierarchies

Radiales Layout von Qlik Sense Hierarchien

Process Mining in Qlik

Analyse komplexer Prozesse in Qlik Sense mit Activity Graph und aggregierten Varianten

Qlik Sense Graph Extension

Untersuchen von Betrugsnetzwerken, -mustern und betrügerischem Verhalten

Features

  • Visualisierung von Daten aus Qlik als Graph (Knoten und Kanten).
  • Selektion der Daten in Qlik über Auswahl im Graph.
  • Statistische Informationen über Eigenschaften des Graphs.
  • Hierarchisches Layout möglich (radial).
  • Wichtung des Knotens: Die Knotengröße erhöht sich, je mehr Verbindungen der Knoten aufweist.
  • Knoten Tooltip bei Mouse-Over mit mehr Informationen zum Element.
  • Kantenglätten: Die Kantenlinien werden als Kurve dargestellt.
  • Einfaches Rein- und Rauszoomen in den Graphen nach dem Rendern.
  • Filtervisualisierung von Knoten und Kanten nach Kennzahlen.
  • Darstellung der Knotentypen in Form von Symbolen oder Icons.

Individuelle Qlik Extensions

Wir entwickeln Extensions für QlikView und Qlik Sense sowie die entsprechenden Back-End Programme (bzw. Web Service Anbindungen) für Ihre Anwendungsfälle. Dafür verwenden wir selbsterstellte Toolkits und Bibliotheken und binden moderne Open Source JavaScript Datenvisualisierungsbibliotheken ein (z. B. Raphaël.js, vis.js und D3.js). Wir  unterstützen Sie bei der Einführung des Produktes sowie bei der Gestaltung und Umsetzung Ihrer nächsten analytischen Herausforderung!

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