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Schulung Qlik Sense: Datenmodellierung und Load Script
Assoziatives Modell, Load Script, QVD-Architektur, Star Schema und Incremental Load
Schulungsformen
Offene Schulung
- 3 Tage
- 5 gesicherte Termine
- Köln / Online
- 2.030,00 p. P. zzgl. MwSt.
- Dritter Mitarbeitende kostenfrei
- Learning & Networking in einem. Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmenden.
Inhouse-/Firmenschulung
- 3 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Preis nach Angebot
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Individualschulung
- 3 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Preis nach Angebot
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- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Beschreibung
Qlik Sense hat ein einzigartiges Datenmodell: das assoziative Modell . Während Power BI und Tableau auf vordefinierten Beziehungen (Star Schema, Joins) basieren, verknüpft Qlik Sense alle Tabellen automatisch über gemeinsame Feldnamen - ohne explizite Beziehungsdefinition. Das ist mächtig, aber auch gefährlich: falsche Assoziationen, Synthetic Keys und Circular References sind die drei häufigsten Fehler, die ein Qlik-Datenmodell unbrauchbar machen.
Das Load Script ist die Sprache, in der das Datenmodell definiert wird. Es ist keine Abfragesprache wie SQL, sondern eine Datenverarbeitungssprache: Daten laden, transformieren, verknüpfen, bereinigen, aggregieren und als QVD-Dateien (Qliks eigenes Hochleistungs-Datenformat) persistieren. Ein gut geschriebenes Load Script mit einer durchdachten QVD-Architektur ist der Unterschied zwischen einer Qlik-App die 2 Minuten lädt und einer die 2 Stunden lädt - und zwischen einem Modell das korrekte Zahlen liefert und einem das falsche.
Vertiefen Sie Ihr Wissen mit einer weiteren Qlik Weiterbildung aus unserem Angebot.
Schulungsziel
Jede teilnehmende Person verlässt das Seminar mit dem Verständnis des assoziativen Modells (wie Qlik Daten verknüpft, warum Star Schema optimal ist, wie Synthetic Keys und Circular References entstehen und aufgelöst werden), der Beherrschung des Load Scripts (LOAD, Preceding Load, Resident, ApplyMap, Variablen, Fehlerbehandlung), der Fähigkeit, eine QVD-Architektur aufzubauen (Bronze/Silver/Gold, Reload-Ketten, Verzeichnisstruktur), der Kompetenz für Incremental Load (Insert-Only, Insert/Update, Insert/Update/Delete), dem Know-how für Performance-Optimierung (Optimized Load, RAM-Reduktion, DROP FIELD) und Section Access (Row-Level-Security), 5 eigenen Datenmodellen als Referenz und einem wiederverwendbaren Template-Set (Master Calendar, Incremental Load, Logging).
Details
Inhalt
1. Das assoziative Modell: Wie Qlik Daten anders behandelt
- Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
- Assoziativ vs. Query-basiert: In SQL/Power BI definiert der Analyst eine Abfrage (JOIN, WHERE) und sieht das Ergebnis. In Qlik lädt der Entwickler alle Daten ins Speicher-Modell, und der Analyst exploriert frei - jede Selektion filtert sofort alle verknüpften Tabellen.
- Automatische Assoziation: Tabellen werden über gleichnamige Felder verknüpft. Feld "KundenNr" in Tabelle A und Tabelle B erzeugt automatisch eine Beziehung. Vorteil: kein Beziehungsmanager nötig. Risiko: unbeabsichtigte Assoziationen über Felder die zufällig gleich heißen.
- Data Model Viewer: Tabellen, Felder, Beziehungen, Kardinalitäten visualisieren. Synthetic Keys erkennen (gelbe $Syn-Tabellen). Circular References erkennen. Information Density prüfen.
- Grundregeln: Jede Assoziation läuft über genau ein gemeinsames Feld. Keine zusammengesetzten Schlüssel in den Rohdaten (Lösung: Concatenate-Key im Load Script). Keine Mehrfachverbindungen zwischen zwei Tabellen (Lösung: Link Table oder Rename).
- Praxis-Übung: 3 Tabellen laden (Kunden, Bestellungen, Produkte), Data Model Viewer analysieren. Einen Synthetic Key provozieren (Tabelle mit 2 gemeinsamen Feldern), identifizieren, durch Concatenate-Key auflösen.
- Script-Editor: Aufbau (Sections, Tabs), Ausführungsreihenfolge, Kommentare, Debugging (Partial Reload, Logfile, TRACE-Anweisung).
- LOAD-Anweisung: LOAD FROM (Datei: CSV, Excel, QVD), LOAD SQL SELECT (Datenbank: ODBC/OLEDB), LOAD FROM (REST API, Web). Felder auswählen, umbenennen (as), berechnen. WHERE-Klausel, WHILE-Klausel (Subfield-Zerlegung).
- Datentypen und Formatierung: Num#, Date#, Timestamp#, Text - explizite Typkonvertierung. Datumsformate harmonisieren (DE: 31.12.2025 vs. US: 12/31/2025 vs. ISO: 2025-12-31). Zahlenformate (Dezimalkomma vs. -punkt).
- Basis-Transformationen: Concatenate (Tabellen untereinander anfügen), Join (Inner, Left, Right, Outer), Keep (wie Join, aber Tabellen bleiben separat), If/Pick/Match, Mapping und ApplyMap (Lookup-Tabellen für performante Zuordnung).
- Praxis-Übung: E-Commerce-Datensatz laden: CSV-Dateien per LOAD FROM, Datumsformat harmonisieren, Kundenname zusammensetzen, Umsatz berechnen, fehlerhafte Zeilen per WHERE filtern, Data Model Viewer prüfen.
- Preceding Load: Zwei LOAD-Anweisungen übereinander - die obere transformiert das Ergebnis der unteren. Für mehrstufige Berechnungen ohne Zwischen-Tabellen (Brutto, Rabatt, Netto in einer Ladesequenz).
- Resident Load: Daten aus einer bereits geladenen Tabelle erneut laden. Für Aggregationen, Filterungen, Transformationen auf bereits geladenen Daten.
- ApplyMap und Mapping Load: Die performanteste Art, Lookup-Werte zuzuordnen. Deutlich schneller als Join bei großen Datenmengen. Mapping Load erzeugt eine temporäre Mapping-Tabelle, ApplyMap wendet sie an.
- Variablen im Script: LET und SET (Unterschied: LET wertet Ausdrücke aus, SET speichert den Text). Für Pfade, Datumsfilter, dynamische Ladelogik.
- Fehlerbehandlung: ErrorMode, ScriptError, ScriptErrorDetails, ScriptErrorCount - Fehler im Script abfangen statt den gesamten Reload abbrechen lassen.
- Praxis-Übung: E-Commerce-Datensatz erweitern: Preceding Load für mehrstufige Berechnung, ApplyMap für Produktkategorie-Zuordnung (statt Join - Performance vergleichen), Variable für Dateipfad und Datumsgrenzen, Fehlerbehandlung (was passiert wenn eine CSV fehlt?).
4. Star Schema in Qlik Sense: Das optimale Datenmodell
- Warum Star Schema? Qliks assoziatives Modell funktioniert am besten mit einem Star Schema: eine oder wenige Fakttabellen umgeben von Dimensionstabellen. Snowflake und normalisierte Modelle erzeugen Synthetic Keys und Performance-Probleme.
- Fakttabellen: Nur Fremdschlüssel und Kennzahlen. Keine beschreibenden Felder (die gehören in die Dimension).
- Dimensionstabellen: Beschreibende Felder + Primärschlüssel. Kalender-Dimension (Master Calendar: generiertes Datumsfeld mit Jahr, Quartal, Monat, Woche, Wochentag). Geografie-Dimension.
- Master Calendar: Autogenerierung im Load Script - MinDate/MaxDate ermitteln, Schleife über alle Tage, Felder ableiten. Template das in jeder App wiederverwendbar ist.
- Link Table: Wenn zwei Fakttabellen über dieselben Dimensionen verknüpft sind, entsteht ein Circular Reference. Lösung: Link Table mit generiertem Concatenate-Key.
- Praxis-Übung: E-Commerce-Datensatz in Star Schema umbauen: Fact_Orders, Dim_Customer, Dim_Product, Dim_Date (Master Calendar generieren). Zweite Fakttabelle (Retouren) per Link Table verknüpfen. Data Model Viewer: sauberes Star Schema, keine Synthetic Keys.
- Was sind QVD-Dateien? Qliks eigenes Datenformat - optimiert für schnelles Laden (10-100x schneller als CSV/Excel). Eine QVD pro Tabelle, versionierbar, inkrementell ladbar.
- 3-Schichten-Architektur: Bronze/Raw (Rohdaten 1:1 aus den Quellen als QVD - keine Transformation), Silver/Cleansed (bereinigt, harmonisiert, verknüpft - Datenqualität sichergestellt), Gold/Model (Star Schema für die Analyse-Apps - die App lädt nur aus Gold-QVDs).
- Warum 3 Schichten? Quellsystem-Entlastung (Bronze läuft einmal pro Nacht, Silver und Gold laden aus QVDs), Wiederverwendbarkeit (Silver-QVDs für mehrere Apps), Debugging (Problem lokalisieren: Gold, Silver oder Bronze?).
- Verzeichnisstruktur: lib://RawData/[Quelle]/[Tabelle].qvd, lib://CleanData/[Tabelle].qvd, lib://ModelData/[App]/[Tabelle].qvd. Namenskonventionen.
- Reload-Kette: Scheduler konfiguriert: erst Bronze-App, dann Silver-App, dann Gold-Apps. Abhängigkeiten sicherstellen.
- Praxis-Übung: QVD-Architektur aufbauen: Bronze-Script (3 Tabellen aus CSV in QVDs: STORE ... INTO), Silver-Script (QVDs laden, bereinigen, als Silver-QVDs speichern), Gold-Script (Silver-QVDs laden, Star Schema bauen). Reload-Kette testen.
- Fehlende Werte: Null() vs. leerer String in Qlik (Qlik unterscheidet beides - führt zu unerwartetem Filterverhalten). NullAsValue, NullInterpret. Strategie: in der Silver-Schicht behandeln.
- Duplikate: DISTINCT in LOAD, Deduplizierung über RowNo() + Preceding Load + WHERE, First-/Last-Record per Gruppe.
- Datentyp-Probleme: Mixed-Fields (Feld enthält Zahlen und Text - Qliks größter Stolperstein). Dual()-Funktion verstehen. Num() und Text() zur expliziten Konvertierung.
- Feldnamen-Harmonisierung: Rename Fields, Qualify/Unqualify (automatische Tabellennamen-Präfixe).
- Praxis-Übung: Absichtlich fehlerhafte Daten laden ("schmutzige" CSV mit fehlenden Werten, Duplikaten, Mixed-Fields, inkonsistenten Feldnamen): Probleme identifizieren, im Silver-Script systematisch bereinigen.
7. Incremental Load: Nur neue und geänderte Daten laden
- Das Problem: Full Reload lädt alle Daten bei jedem Durchlauf neu. Bei 10 Millionen Zeilen dauert das Stunden. Incremental Load lädt nur neue und geänderte Zeilen - Sekunden statt Stunden.
- Insert-Only Pattern: Neue Zeilen haben eine höhere ID oder ein jüngeres Datum. Max(ID) aus dem bestehenden QVD lesen, nur Zeilen mit ID > Max laden, an das QVD anfügen.
- Insert/Update Pattern: Zeilen können sich ändern. Bestehende QVD laden, neue/geänderte Zeilen laden, per Concatenate anfügen, Duplikate entfernen (neueste Version behalten).
- Insert/Update/Delete Pattern: Zusätzlich per LEFT JOIN prüfen, welche Zeilen nicht mehr existieren. Komplexeste Variante, aber für vollständige Synchronisation nötig.
- Praktische Überlegungen: Wasserzeichen-Feld, Fehlerbehandlung (Rollback auf letztes vollständiges QVD), periodischer Full Reload als Sicherheitsnetz.
- Praxis-Übung: Incremental Load für die Bestellungstabelle: Insert-Only, dann erweitern auf Insert/Update. 100 neue Zeilen zur CSV hinzufügen, Incremental Reload ausführen, prüfen ob nur die neuen Zeilen geladen wurden.
- Datenmodell optimieren: Überflüssige Felder entfernen (DROP FIELD), Feldtypen optimieren (Text zu Zahl wo möglich), Granularität reduzieren (braucht die App jede Transaktion oder reicht eine Tagesaggregation?).
- Load Script optimieren: QVD Optimized Load (LOAD aus QVD ohne WHERE und ohne Transformationen ist 10-100x schneller). Wann der Optimized Load bricht und wie man ihn erhält.
- RAM und Kompression: Qlik Sense hält das gesamte Datenmodell im RAM. Symbol Tables und Bit-Stuffed Pointers - warum Low-Cardinality-Felder viel weniger Speicher brauchen.
- Section Access: Row-Level-Security im Datenmodell. Benutzer sieht nur die Daten, für die er berechtigt ist. Section Access im Load Script definieren, REDUCTION-Felder, OMIT-Felder.
- Praxis-Übung: Performance-Vergleich: denselben Datensatz laden (1) mit allen Feldern, (2) mit DROP FIELD, (3) als Tagesaggregation. Reload-Zeit und RAM-Verbrauch vergleichen. Section Access implementieren: 3 Benutzer mit verschiedenen Regionen-Berechtigungen testen.
Best Practices (20 Min):
- Coding Standards: Tab-Struktur (1 Tab pro Schicht: Variablen, Bronze, Silver, Gold, Exit Script), Kommentare, Einrückung, Namenskonventionen (Felder: CamelCase, Variablen: v-Präfix, Mapping-Tabellen: map-Präfix).
- Wiederverwendbare Bausteine: Master Calendar als Include-Datei, Incremental-Load-Template als Include, Logging-Template.
- Dokumentation: Inline-Kommentare, Data Lineage, Datenwörterbuch.
- Phase 1 - Eigenes Datenmodell bauen (40 Min): Eigenes Szenario (oder vorgegebenes: HR-Daten mit Mitarbeitern, Abteilungen, Gehaltsverlauf, Abwesenheiten aus 3 Quellen). End-to-End: Bronze-Extraktion, Silver-Bereinigung, Gold-Modell (Star Schema, Master Calendar, Incremental Load), Section Access, Reload-Kette.
- Phase 2 - Peer-Review (15 Min): Datenmodell im Data Model Viewer vorstellen. Stresstest: "Euer Modell hat einen Synthetic Key - wo kommt der her und wie löst ihr ihn?" "Der Reload dauert 45 Minuten - wo optimiert ihr zuerst?" "Ein neuer Datenquellentyp kommt hinzu (REST API) - wie integriert ihr ihn in eure QVD-Architektur?" "Der Abteilungsleiter sieht Gehaltsdaten seiner Mitarbeitenden, obwohl Section Access aktiv ist - was ist schiefgelaufen?" "Die Bronze-QVD ist 3 GB groß, aber das Modell braucht nur 5 Felder daraus - wie ändert ihr das?"
Zielgruppe & Vorkenntnisse
- Qlik-Sense-Entwickler nach dem Einstiegskurs: Die über Drag-and-Drop-Dashboards hinaus eigene Datenmodelle bauen, Load Scripts schreiben und QVD-Architekturen entwerfen.
- BI-Analysten mit Qlik-Verantwortung: Die Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen, bereinigen und für Analysten aufbereiten - nicht nur Diagramme konfigurieren.
- Umsteiger von Power BI, Tableau oder QlikView: Die das assoziative Modell und die Load-Script-Sprache von Qlik Sense systematisch lernen.
- Data Engineers und ETL-Entwickler: Die Qlik Sense als Datenverarbeitungsplattform einsetzen und die QVD-basierte Datenarchitektur verstehen.
Ihre Schulung
In Präsenz | Online |
|---|---|
| Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
| Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (via DHL). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
| Arbeitsplatz | |
| PC/VMs für jeden Teilnehmenden Hochwertige und performante Hardware Große, höhenverstellbare Bildschirme Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt |
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| Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter. | |
| Arbeitsmaterialien | |
DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmezertifikat | |
Nach Abschluss des Seminars erhalten Sie das Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis per E-Mail als PDF. | |
Organisation
In Präsenz | Online | |
|---|---|---|
| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung | ||
Ab 1 Teilnehmenden* | ||
| Schulungszeiten | ||
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| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| Preisvorteil | ||
Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil. Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet - auch bei Seminaren inkl. Prüfungsgebühr. Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen. | ||
| KOMPASS — Förderung für Solo-Selbstständige | ||
Solo-Selbstständige können für dieses Seminar eine Förderung via KOMPASS beantragen. | ||
| All-Inclusive | ||
Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen via DHL zu. | |
| Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - | |
Buchen ohne Risiko
| Rechnungsstellung |
Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse. |
| Stornierung |
Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars |
| Vormerken statt buchen |
Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen |
Kostenfreie Services
In Präsenz | Online |
|---|---|
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Buchungsmöglichkeiten
Online oder in Präsenz teilnehmen
Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.
Gesicherte offene Termine
| Termin | Ort | Preis | ||
|---|---|---|---|---|
| 12.10.-14.10.2026 Plätze vorhanden Köln / Online 2.030,00 | Köln / Online | 2.030,00 | Buchen Vormerken | |
| 14.12.-16.12.2026 Plätze vorhanden Köln / Online 2.030,00 | Köln / Online | 2.030,00 | Buchen Vormerken | |
| 2027 | ||||
| 22.02.-24.02.2027 Plätze vorhanden Köln / Online 2.030,00 | Köln / Online | 2.030,00 | Buchen Vormerken | |
| 26.04.-28.04.2027 Plätze vorhanden Köln / Online 2.030,00 | Köln / Online | 2.030,00 | Buchen Vormerken | |
| 28.06.-30.06.2027 Plätze vorhanden Köln / Online 2.030,00 | Köln / Online | 2.030,00 | Buchen Vormerken | |
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
- Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
- Eine Offene Schulung findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmende anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
- Eine Inhouse-/Firmen-Schulung geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können Europaweit durchgeführt werden.
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- 28. Jun. - 30. Jun. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
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