107 Preguntas de Entrevista de Qlik Sense para Contratar a los Mejores Talentos

Reclutar para roles de Qlik Sense requiere un ojo atento para el talento capaz de transformar datos sin procesar en información procesable. Necesita candidatos que no solo entiendan la herramienta, sino que también puedan aprovecharla para impulsar las decisiones comerciales, de manera similar a las habilidades necesarias para un analista de inteligencia empresarial. Esta lista curada de preguntas de entrevista le ayudará a identificar a los mejores profesionales de Qlik Sense para su equipo.

Esta publicación de blog proporciona una colección completa de preguntas de entrevista de Qlik Sense, categorizadas por nivel de experiencia, desde principiantes hasta profesionales experimentados, y también incluye preguntas de opción múltiple. Encontrará preguntas diseñadas para evaluar el conocimiento y las habilidades prácticas de los candidatos.

Al utilizar estas preguntas, podrá evaluar con confianza la experiencia y el ajuste de un candidato para su organización. Para agilizar aún más su proceso de selección, considere usar la prueba de evaluación de Qlik Sense de Adaface para medir objetivamente sus habilidades antes de la entrevista.

Tabla de contenidos

Preguntas de entrevista de Qlik Sense para recién graduados

Preguntas de entrevista de Qlik Sense para jóvenes

Preguntas de entrevista intermedias de Qlik Sense

Preguntas de entrevista de Qlik Sense para experimentados

Qlik Sense MCQ

¿Qué habilidades de Qlik Sense debes evaluar durante la fase de entrevista?

3 Consejos para usar preguntas de entrevista de Qlik Sense

Evalúa las habilidades de Qlik Sense con precisión y contrata al mejor talento

Descarga la plantilla de preguntas de entrevista de Qlik Sense en múltiples formatos

Preguntas de entrevista de Qlik Sense para recién graduados

1. ¿Qué es Qlik Sense y para qué se utiliza? Explícalo como si se lo estuvieras explicando a un niño de cinco años.

Imagina que tienes una gran caja de juguetes, ¡pero están todos mezclados! Qlik Sense es como un ayudante súper inteligente que puede ordenar tus juguetes y mostrarte cosas divertidas sobre ellos. Ayuda a los adultos a mirar grandes montones de información, como cuántas galletas vendieron o qué juguetes son los más populares.

Les permite ver la información de una manera colorida y fácil, como mostrar una imagen de todos los coches rojos juntos o hacer un gráfico para mostrar cuántas muñecas tiene cada niño. Esto les ayuda a comprender mejor la información y a tomar buenas decisiones, ¡como pedir más de los juguetes favoritos!

2. ¿Puedes describir la diferencia entre Qlik Sense y otras herramientas de visualización de datos de las que hayas oído hablar?

Qlik Sense se diferencia por su motor asociativo, que permite a los usuarios explorar los datos libremente sin consultas predefinidas. A diferencia de muchas herramientas de BI tradicionales que se basan en la exploración basada en consultas, el modelo asociativo de Qlik Sense destaca las relaciones entre todos los puntos de datos, revelando información oculta. Esto fomenta un enfoque más exploratorio y orientado al descubrimiento del análisis de datos.

Otras herramientas, aunque son sólidas en visualización y generación de informes, a menudo carecen de esta capacidad asociativa. Por ejemplo, herramientas como Tableau enfatizan las interfaces de arrastrar y soltar y los paneles estáticos, mientras que Qlik Sense vincula datos dinámicamente, ofreciendo mayor flexibilidad y una gama más amplia de análisis. Qlik también tiene una versión totalmente nativa en la nube que permite una implementación y escalabilidad más fáciles en comparación con otras.

3. ¿Cuáles son los componentes básicos de Qlik Sense, como aplicaciones, hojas e historias?

Las aplicaciones de Qlik Sense son entornos analíticos autocontenidos que sirven como el contenedor principal para datos y visualizaciones. Comprenden múltiples hojas, que son páginas o paneles individuales dentro de la aplicación, que contienen gráficos, tablas y otras visualizaciones.

Las historias son presentaciones guiadas construidas a partir de instantáneas de hojas y otros datos, lo que permite a los usuarios crear narrativas convincentes y comunicar información de manera efectiva. Son esencialmente una capa de presentación construida sobre los datos y las visualizaciones que se encuentran dentro de la aplicación y sus hojas.

4. ¿Alguna vez has conectado Qlik Sense a una fuente de datos? En caso afirmativo, ¿qué tipo de fuente de datos fue?

Sí, he conectado Qlik Sense a varias fuentes de datos. Estos incluyen:

• Bases de datos: MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server y Oracle a través de sus conectores respectivos.
• Almacenamiento en la nube: Amazon S3 y Azure Blob Storage utilizando los conectores integrados de Qlik y las API REST.
• Archivos: CSV, Excel y archivos QVD/QVX cargados directamente en Qlik Sense.
• APIs web: APIs REST para extraer datos de servicios como Google Analytics y Salesforce (usando el conector REST).

5. ¿Qué es un Qlik Sense Hub y cómo se usa?

El Qlik Sense Hub es la interfaz central basada en la web para acceder y gestionar aplicaciones de Qlik Sense. Sirve como plataforma de lanzamiento para que los usuarios descubran, abran e interactúen con visualizaciones, paneles e historias creadas dentro del entorno de Qlik Sense. Es donde los usuarios pueden consumir los datos y la información que ofrece Qlik Sense.

Para usar el Qlik Sense Hub, un usuario normalmente inicia sesión con sus credenciales. Una vez que ha iniciado sesión, puede navegar por las aplicaciones disponibles, buscar contenido específico y organizar las aplicaciones en colecciones para facilitar el acceso. Al hacer clic en una aplicación, se abre, lo que permite al usuario explorar los datos a través de visualizaciones y análisis interactivos. Los usuarios con los permisos adecuados también pueden crear nuevas aplicaciones, editar las existentes o publicarlas en el Hub para que otros usuarios puedan acceder a ellas.

6. ¿Puede explicar qué es una dimensión y una medida en Qlik Sense?

En Qlik Sense, las dimensiones y las medidas son componentes fundamentales utilizados en la visualización y el análisis de datos. Una dimensión es un campo categórico que agrupa datos. Piense en ello como una forma de segmentar y analizar sus datos. Ejemplos incluyen la categoría de producto, la región o la fecha. Las dimensiones se utilizan normalmente para crear grupos o categorías en gráficos y tablas.

Una medida, por otro lado, es un campo numérico que se puede agregar. Representa un valor cuantitativo que desea analizar. Los ejemplos incluyen ventas, ganancias o cantidad. Las medidas se utilizan para realizar cálculos como suma, promedio, mínimo o máximo, y a menudo se muestran como valores en gráficos basados en selecciones de dimensiones. Esencialmente, las dimensiones determinan qué está analizando, y las medidas determinan cuánto o cuántos.

7. ¿Qué son los filtros en Qlik Sense y cómo puede utilizarlos para analizar datos?

Los filtros en Qlik Sense son herramientas de selección que reducen los datos mostrados en sus visualizaciones. Le permiten centrarse en subconjuntos específicos de sus datos para obtener información más profunda. Al seleccionar valores en un filtro, excluye todos los demás valores de la selección actual, actualizando gráficos y tablas para reflejar solo los datos elegidos.

Los filtros se pueden aplicar de diversas maneras. Puede utilizar selecciones de campo, donde elige valores específicos de un campo para incluir. También puede usar la búsqueda para encontrar y seleccionar valores que coincidan con un patrón en particular. Alternativamente, podría crear un marcador para guardar un conjunto específico de selecciones de filtro, de modo que pueda volver a él fácilmente más tarde. El poder de los filtros radica en su capacidad para refinar interactivamente su análisis y descubrir tendencias o anomalías dentro de segmentos específicos de sus datos.

8. ¿Alguna vez ha creado un gráfico simple en Qlik Sense? Si es así, ¿qué tipo de gráfico fue?

Sí, he creado gráficos simples en Qlik Sense. He trabajado principalmente con gráficos de barras y gráficos circulares.

Específicamente, creé un gráfico de barras para visualizar el rendimiento de las ventas en diferentes regiones, comparando los ingresos generados por cada región. También he creado un gráfico circular para mostrar la cuota de mercado de diferentes categorías de productos.

9. ¿Cuál es el propósito de usar marcadores en Qlik Sense?

Los marcadores en Qlik Sense se utilizan para capturar y guardar un estado específico de su aplicación. Esto incluye selecciones, configuraciones de filtro, tamaños y posiciones de objetos y cualquier otra personalización que haya realizado.

El propósito principal es permitir a los usuarios volver rápidamente a una vista de los datos previamente definida sin tener que volver a aplicar manualmente todas las selecciones y configuraciones. Esto promueve una exploración de datos eficiente y un análisis consistente, particularmente al colaborar con otros que necesitan ver la misma vista de datos. Los marcadores son esenciales para la narración de historias y la presentación de información centrada en los datos.

10. ¿Puede explicar qué es un Indicador Clave de Rendimiento (KPI) y cómo se usa en Qlik Sense?

Un Indicador Clave de Rendimiento (KPI) es un valor medible que demuestra la eficacia con la que una empresa está logrando los objetivos comerciales clave. Los KPI se utilizan para evaluar el éxito en el logro de los objetivos.

En Qlik Sense, los KPI se utilizan para visualizar y rastrear el progreso hacia los objetivos. Puede crear objetos KPI que muestren valores únicos, indicadores de comparación (que muestran cómo el valor actual se compara con un objetivo o período anterior) e indicadores de tendencia. Qlik Sense le permite calcular los KPI utilizando expresiones y mostrarlos de una manera visualmente atractiva, lo que permite a los usuarios comprender rápidamente el rendimiento en relación con los objetivos definidos.

11. ¿Qué es el editor de carga de datos en Qlik Sense y para qué se utiliza?

El Editor de carga de datos en Qlik Sense es un entorno de scripting utilizado para conectar a fuentes de datos, transformar datos y cargarlos en el motor asociativo en memoria de Qlik Sense. Esencialmente, es un editor de código diseñado específicamente para la extracción, transformación y carga de datos (ETL) dentro del entorno de Qlik Sense.

El Editor de carga de datos utiliza el lenguaje de scripting de Qlik Sense, que permite definir conexiones a bases de datos, archivos y otras fuentes de datos. Proporciona funciones para limpiar, transformar y remodelar los datos antes de cargarlos en Qlik Sense para su análisis y visualización. Puedes realizar tareas como filtrar filas, renombrar campos, crear campos calculados y unir datos de múltiples fuentes, todo dentro del script.

12. ¿Has oído hablar de Qlik Sense Cloud? ¿Qué sabes al respecto?

Sí, he oído hablar de Qlik Sense Cloud. Es la oferta de Software como Servicio (SaaS) de Qlik Sense, una plataforma de análisis de datos e inteligencia empresarial. Permite a los usuarios crear, explorar y compartir visualizaciones de datos y paneles en la nube, sin necesidad de una infraestructura local.

Qlik Sense Cloud generalmente proporciona funciones como carga de datos de arrastrar y soltar, exploración de datos asociativa y capacidades de colaboración para compartir. Hay diferentes niveles con diferentes limitaciones en el número de usuarios, almacenamiento y funciones. Algunos niveles pueden ser gratuitos para uso personal con limitaciones, mientras que otros son niveles de pago adecuados para equipos y organizaciones.

13. ¿Qué es una historia en Qlik Sense y cómo es útil?

En Qlik Sense, una historia es una presentación guiada de conocimientos de datos construida a partir de visualizaciones existentes en tus aplicaciones. Te permite crear una narrativa en torno a tus datos, resaltando hallazgos clave y guiando a los espectadores a través de un flujo analítico específico.

Las historias son útiles porque transforman los paneles estáticos en presentaciones dinámicas. Ayudan a:

• Comunicar eficazmente los conocimientos: Presentar los hallazgos clave a las partes interesadas de manera clara y concisa.
• Contar una narrativa basada en datos: Guiar a la audiencia a través de una serie de visualizaciones para ilustrar un punto específico.
• Facilitar la toma de decisiones: Proporcionar información práctica que pueda informar las decisiones comerciales.
• Compartir y colaborar: Compartir fácilmente la historia con otros para la colaboración y la retroalimentación.

14. ¿Puede describir un escenario en el que usaría un gráfico de barras frente a un gráfico circular?

Usaría un gráfico de barras para comparar el rendimiento de las ventas de diferentes productos durante un período específico. Un gráfico de barras es adecuado cuando se desea mostrar la magnitud de diferentes categorías, y permite una fácil comparación entre ellas. Por ejemplo, un gráfico de barras podría ilustrar las ventas mensuales de los productos A, B y C.

Por otro lado, usaría un gráfico circular para mostrar el desglose porcentual de un todo. Si quisiera visualizar la cuota de mercado de diferentes empresas en una industria en particular, donde la suma de todas las cuotas de mercado es igual al 100%, un gráfico circular sería apropiado. Revela rápidamente la proporción que cada empresa tiene dentro del mercado en general. Los gráficos circulares son menos efectivos cuando se tienen muchas categorías o cuando las diferencias en las proporciones son pequeñas.

15. ¿Qué significa 'arrastrar y soltar' en el contexto de Qlik Sense y cómo ayuda?

En Qlik Sense, 'arrastrar y soltar' se refiere a la acción de seleccionar un objeto (como un campo, gráfico o filtro) con el mouse y moverlo a una nueva ubicación dentro de la interfaz de la aplicación. Esto podría implicar mover campos a un gráfico para definir sus dimensiones o medidas, reorganizar visualizaciones en una hoja o colocar filtros para afectar las selecciones de datos.

Arrastrar y soltar simplifica la creación de informes y la exploración de datos. Permite a los usuarios construir rápidamente visualizaciones, crear paneles y explorar relaciones de datos sin necesidad de escribir código complejo o usar menús extensos. Esta interacción intuitiva hace que Qlik Sense sea accesible para usuarios con diferentes niveles de experiencia técnica.

16. ¿Qué es un 'campo' en Qlik Sense y cómo se relaciona con sus datos?

En Qlik Sense, un 'campo' representa una única columna de datos dentro de tu conjunto de datos. Piénsalo como una categoría con nombre que contiene tipos de información similares, como 'Nombre del cliente', 'ID del producto' o 'Importe de las ventas'. Los campos son los componentes fundamentales para crear visualizaciones y realizar análisis de datos. Cada campo contiene un conjunto de valores distintos que representan las entradas únicas dentro de esa columna en todos los registros de tus datos.

Los campos se relacionan con tus datos proporcionando estructura y significado. Cuando Qlik Sense carga datos, identifica y categoriza automáticamente las columnas en campos. Estos campos se utilizan luego para filtrar, agrupar y agregar tus datos, lo que te permite explorar relaciones y obtener información. Sin campos, los datos serían simplemente una colección de números y cadenas sin contexto ni usabilidad.

17. ¿Cómo puedes compartir una aplicación de Qlik Sense con otra persona?

Puedes compartir una aplicación de Qlik Sense con otros usuarios de varias maneras. El método principal es a través de la Consola de administración de Qlik (QMC) asignando al usuario acceso a la aplicación y al flujo donde reside la aplicación. Esto les otorga el derecho de ver e interactuar con la aplicación según su rol de seguridad asignado.

Otro enfoque es exportar la aplicación como un archivo .qvf. Este archivo puede ser importado por otro usuario de Qlik Sense. Sin embargo, este método comparte una copia estática de la aplicación en el momento de la exportación y no reflejará las actualizaciones posteriores realizadas en la aplicación original.

18. ¿Cuál es la diferencia entre una selección y un filtro en Qlik Sense?

En Qlik Sense, tanto las selecciones como los filtros reducen el conjunto de datos, pero funcionan de manera diferente. Una selección se realiza directamente por un usuario que interactúa con los datos, típicamente haciendo clic en valores en gráficos o filtros. Las selecciones tienen estado e impulsan el modelo asociativo; influyen directamente en qué datos se consideran 'posibles', 'seleccionados' o 'excluidos' y actualizan todas las visualizaciones en consecuencia.

Un filtro, por otro lado, es un objeto más persistente creado para una reducción de datos más involucrada basada en criterios. Los filtros son parte del modelo de datos o de la definición de un gráfico, y también se pueden aplicar dinámicamente usando expresiones o variables. Los filtros se usan a menudo para reducciones de datos estáticas o para refinar el conjunto de datos de forma más permanente antes de que el usuario interactúe con las visualizaciones.

19. ¿Cuáles son los beneficios de usar Qlik Sense en lugar de solo mirar datos sin procesar en una hoja de cálculo?

Qlik Sense ofrece ventajas significativas sobre el análisis de datos sin procesar en una hoja de cálculo. Las hojas de cálculo son principalmente para la entrada de datos y cálculos simples. Qlik Sense proporciona visualización y exploración de datos interactivos, lo que permite a los usuarios identificar rápidamente tendencias, patrones y valores atípicos que serían difíciles de detectar en una hoja de cálculo estática. Qlik Sense también proporciona gobernanza y seguridad de datos, de las que típicamente carecen las hojas de cálculo.

Los beneficios clave incluyen:

• Descubrimiento de datos: Descubra fácilmente información a través de paneles e visualizaciones interactivas.
• Integración de datos: Conéctese a varias fuentes de datos, a diferencia de las limitaciones de las hojas de cálculo.
• Escalabilidad: Maneje grandes conjuntos de datos con los que las hojas de cálculo luchan.
• Colaboración: Comparta información y paneles con otros usuarios en un entorno controlado.
• Gobernanza de datos: Gestión y seguridad de datos centralizadas, lo que evita el acceso no autorizado.
• Análisis de autoservicio: Permita que los usuarios exploren datos y respondan a sus propias preguntas, reduciendo la dependencia de TI.

20. Explique qué es un campo calculado en Qlik Sense. ¿Por qué crearía uno?

Un campo calculado en Qlik Sense es un campo que se crea utilizando una expresión. Esta expresión realiza un cálculo sobre los campos existentes en el modelo de datos. Es esencialmente una fórmula que define y que genera un nuevo valor basado en otros datos.

Crearía un campo calculado por varias razones: para realizar transformaciones de datos (por ejemplo, convertir unidades), derivar nuevas métricas (por ejemplo, calcular el margen de beneficio a partir de los ingresos y el costo), crear valores condicionales (por ejemplo, categorizar a los clientes según el historial de compras) o simplificar el análisis complejo precalculando valores que de otro modo requerirían expresiones extensas en gráficos y tablas.

21. ¿Qué tipo de recursos de formación (cursos en línea, tutoriales, etc.) ha utilizado para aprender sobre Qlik Sense?

Para aprender Qlik Sense, he utilizado una variedad de recursos de formación. He completado varios cursos en línea en plataformas como Udemy y Coursera, centrándome en los principios de la visualización de datos y el desarrollo específico de Qlik Sense. La documentación oficial de ayuda de Qlik y los foros de la comunidad Qlik también han sido recursos invaluables para la solución de problemas y la comprensión de funcionalidades específicas.

Específicamente, utilicé recursos para entender el scripting de Qlik, las técnicas de modelado de datos de Qlik Sense y los tipos de gráficos de Qlik Sense. Practiqué construyendo paneles de ejemplo basados en conjuntos de datos de Kaggle y otras fuentes de datos abiertas. Además, he visto videos tutoriales en canales de YouTube dedicados al desarrollo de Qlik Sense y a las mejores prácticas.

22. Imagina que tienes una tabla con datos de ventas. ¿Cómo mostrarías las ventas totales de cada región usando Qlik Sense?

En Qlik Sense, para mostrar las ventas totales por región, crearías una nueva hoja o usarías una existente. Luego, agregarías una tabla Pivot o un gráfico Straight Table. Agrega 'Región' como dimensión y Sum(Ventas) como medida. Qlik Sense agregará automáticamente los datos de ventas para cada región única en tu tabla de ventas.

Alternativamente, se podría usar un Gráfico de barras. Similar a la tabla, establece 'Región' como la dimensión y Sum(Ventas) como la medida. Esto proporciona una representación visual de los totales de ventas en las diferentes regiones.

23. ¿Qué significa el término 'modelo asociativo' en el contexto de Qlik Sense?

En Qlik Sense, el 'modelo asociativo' se refiere al motor de datos subyacente y su capacidad para crear automáticamente asociaciones entre los campos de datos en diferentes tablas de datos, sin requerir relaciones o uniones predefinidas. Esto significa que Qlik Sense entiende automáticamente cómo se relacionan los diferentes campos en función de los valores de datos comunes.

Debido al modelo asociativo, los usuarios pueden explorar libremente las relaciones de datos seleccionando cualquier valor en cualquier campo. Qlik Sense resalta instantáneamente los datos relacionados y atenúa los datos no relacionados, lo que permite a los usuarios descubrir conocimientos y patrones ocultos sin necesidad de escribir consultas complejas o definir estructuras de datos por adelantado. Esto contrasta con las herramientas de BI tradicionales que se basan en consultas predefinidas y modelos de datos rígidos.

24. ¿Cuál es el propósito de usar 'análisis de conjuntos' en Qlik Sense? ¿Puede dar un ejemplo sencillo?

El análisis de conjuntos en Qlik Sense le permite crear conjuntos de datos que definen el alcance de sus agregaciones, anulando las selecciones realizadas por el usuario. Esto le permite comparar las selecciones actuales con datos históricos o subconjuntos específicos de datos, independientemente del estado actual del filtro del usuario. Esencialmente, proporciona una forma de realizar cálculos en un conjunto de datos predefinido en lugar de solo los datos seleccionados actualmente.

25. ¿Cómo manejaría los datos faltantes o incompletos al cargarlos en Qlik Sense?

Al cargar datos en Qlik Sense con información faltante o incompleta, usaría varias estrategias. Primero, identificaría los patrones de datos faltantes. Luego, usaría las funciones integradas de Qlik Sense como IsNull(), If(), Alt() o ApplyMap() para manejar los valores nulos, ya sea reemplazándolos con un valor predeterminado (por ejemplo, 0 para campos numéricos, 'Desconocido' para campos de texto), o imputando valores basados en otros datos. Si los datos faltantes están en campos clave, consideraría excluir registros incompletos, pero solo si no afecta gravemente la integridad de los datos o introduce sesgos. El manejo de errores dentro del script de carga (usando Trace y Exit Script) también es crucial para identificar y registrar de forma proactiva los problemas de calidad de los datos durante el proceso de carga.

Adicionalmente, podría crear tablas o campos separados para marcar registros con datos faltantes. Esto permite a los usuarios identificar y filtrar fácilmente estos registros en los análisis. Por ejemplo:

IF(IsNull(NombreCampo), 1, 0) AS NombreCampo_MissingFlag;

Esto crea un campo de indicador que indica si NombreCampo es nulo. Finalmente, documentaría todas las decisiones tomadas con respecto al manejo de datos para garantizar la transparencia y la reproducibilidad.

26. Si tiene un conjunto de datos grande, ¿cuáles son algunas estrategias que podría usar para optimizar el rendimiento de su aplicación Qlik Sense?

Para optimizar el rendimiento de Qlik Sense con grandes conjuntos de datos, se pueden emplear varias estrategias. Las técnicas de reducción de datos son cruciales, incluyendo el filtrado de datos innecesarios durante el proceso de carga utilizando cláusulas WHERE en el script de carga o aplicando acceso a la sección. Agregar datos en el momento de la carga utilizando cláusulas GROUP BY reduce la cantidad de datos que Qlik Sense necesita procesar en tiempo de ejecución. Además, optimice su modelo de datos creando esquemas de estrella, usando claves sintéticas con moderación y asegurándose de que los tipos de datos sean apropiados.

Además, optimice sus expresiones de Qlik Sense. Evite los cálculos complejos dentro de los gráficos y utilice el análisis de conjuntos de forma eficaz. El almacenamiento en caché también puede mejorar el rendimiento. Por ejemplo, precalcular valores y almacenarlos en variables o tablas temporales puede ser útil. Finalmente, asegúrese de que su infraestructura del servidor Qlik Sense esté adecuadamente aprovisionada con suficiente memoria y recursos de CPU. Aproveche las herramientas de perfilado de Qlik Sense para identificar cuellos de botella y abordarlos en consecuencia.

Preguntas de entrevista de Qlik Sense para juniors

1. ¿Qué es Qlik Sense, en tus propias palabras?

Qlik Sense es una plataforma de análisis y visualización de datos. Permite a los usuarios explorar datos, crear paneles interactivos y descubrir información. A diferencia de las herramientas de BI tradicionales que se basan en consultas predefinidas, Qlik Sense utiliza un motor asociativo, que indexa todas las relaciones de datos, lo que permite a los usuarios explorar libremente los datos desde cualquier ángulo sin estar limitados por estructuras predefinidas.

Esencialmente, es una herramienta que le permite cargar datos de diferentes fuentes, analizarlos visualmente y luego tomar decisiones basadas en datos utilizando la información obtenida. El aspecto de autoservicio permite a los usuarios de negocios, no solo a TI, crear sus propios informes y paneles.

2. ¿Puedes describir una vez que usaste datos para tomar una decisión?

En un rol anterior, nuestro equipo estaba decidiendo qué características priorizar para el próximo trimestre. Teníamos una larga lista de posibles mejoras para el flujo de incorporación de usuarios. Para tomar una decisión basada en datos, analicé los datos de comportamiento del usuario, centrándome específicamente en las tasas de abandono en cada paso del proceso de incorporación. Identifiqué un paso en particular donde un número significativo de usuarios abandonaban el flujo.

Basándonos en este análisis, priorizamos la simplificación de ese paso específico. Después de implementar los cambios, observamos un aumento notable en las tasas de finalización de la incorporación. Esta experiencia demostró el poder de utilizar datos para guiar la toma de decisiones y mejorar la experiencia del usuario.

3. ¿Qué tipos diferentes de gráficos conoces?

Algunos tipos de gráficos comunes incluyen: Gráficos de barras (buenos para comparar datos categóricos), Gráficos de líneas (ideales para mostrar tendencias a lo largo del tiempo), Gráficos circulares (útiles para mostrar proporciones de un todo), Diagramas de dispersión (efectivos para ilustrar relaciones entre dos variables) e Histogramas (utilizados para mostrar la distribución de datos numéricos). También hay gráficos más especializados como diagramas de caja, gráficos de área y gráficos de radar, cada uno adecuado para necesidades específicas de visualización de datos. Elegir el gráfico correcto depende del tipo de datos y de los conocimientos que se quieran transmitir.

4. ¿Qué es la visualización de datos?

La visualización de datos es la representación gráfica de información y datos. Mediante el uso de elementos visuales como gráficos, diagramas y mapas, las herramientas de visualización de datos proporcionan una forma accesible de ver y comprender tendencias, valores atípicos y patrones en los datos. En esencia, traduce conjuntos de datos complejos en narrativas visuales fácilmente digeribles.

Es un componente crucial del análisis de datos porque permite a los usuarios identificar tendencias y patrones de forma más rápida y sencilla que al revisar hojas de cálculo o leer datos en bruto. Una buena visualización de datos ayuda a la comunicación eficaz y a la toma de decisiones basada en los conocimientos derivados de los datos.

5. ¿Alguna vez ha usado la funcionalidad de arrastrar y soltar? ¿Cómo la usaría en Qlik Sense?

Sí, he usado la funcionalidad de arrastrar y soltar extensamente en el desarrollo web. En Qlik Sense, arrastrar y soltar es un patrón de interacción fundamental utilizado en toda la aplicación. Por ejemplo, al construir una aplicación, se arrastran dimensiones y medidas desde el panel de Activos a una hoja para crear visualizaciones. De manera similar, se pueden arrastrar selecciones de un gráfico a otro para filtrar datos utilizando la selección asociativa.

Para implementar la funcionalidad de arrastrar y soltar personalizada dentro de una extensión de Qlik Sense, normalmente se utilizarían bibliotecas de JavaScript como Draggable.js o la API de arrastrar y soltar de HTML5. Se definirían los elementos que se pueden arrastrar (los elementos 'arrastrables') y las áreas donde se pueden soltar (las áreas 'soltables'). Se adjuntarían escuchadores de eventos a estos elementos para manejar los eventos de inicio del arrastre, arrastre sobre y soltar, lo que le permitiría capturar los datos que se están arrastrando y activar acciones dentro de Qlik Sense, como modificar valores de variables o aplicar filtros.

6. ¿Qué es un filtro en Qlik Sense?

En Qlik Sense, un filtro es una selección aplicada al modelo de datos que reduce el conjunto de datos visible en gráficos y tablas. Permite a los usuarios centrarse en un subconjunto de datos basado en criterios específicos. Aplicar un filtro actualiza dinámicamente todas las visualizaciones asociadas, ofreciendo exploración interactiva de datos.

Los filtros se pueden crear de varias maneras, incluyendo:

• Selecciones: Seleccionar directamente valores dentro de un campo.
• Cajas de lista: Listas de valores definidas por el usuario para incluir o excluir.
• Búsqueda avanzada: Usar expresiones o términos de búsqueda para definir criterios.
• Marcadores: Guardar un estado de filtro específico para su uso posterior.

7. Explique lo que sabe sobre modelos de datos.

Los modelos de datos son representaciones conceptuales de objetos de datos, sus asociaciones y las reglas que los rigen. Proporcionan un modelo para organizar datos dentro de un sistema u organización. Son cruciales para el diseño de bases de datos, el desarrollo de aplicaciones y la integración de datos.

Existen diferentes tipos, incluyendo:

• Modelos de datos conceptuales: Vistas de alto nivel, centradas en el usuario, que se enfocan en qué datos se necesitan.
• Modelos de datos lógicos: Definen la estructura de los elementos de datos y las relaciones entre ellos, independientemente de las tecnologías específicas.
• Modelos de datos físicos: Detallan cómo se almacenan los datos en una base de datos, incluyendo tablas, columnas, tipos de datos y restricciones. Estos son específicos de la tecnología (por ejemplo, un modelo de datos físico para MySQL podría ser diferente al de PostgreSQL).

8. ¿Qué significa cargar datos en Qlik Sense?

Cargar datos en Qlik Sense significa extraer datos de diversas fuentes de datos, transformarlos en un formato que Qlik Sense pueda entender y cargarlos en el motor en memoria de Qlik Sense. Este proceso hace que los datos estén disponibles para que los usuarios los exploren, analicen y visualicen dentro de las aplicaciones de Qlik Sense.

Esencialmente, implica definir conexiones de datos, escribir scripts para leer y transformar los datos (usando el lenguaje de script de carga de datos de Qlik Sense) y luego ejecutar esos scripts para poblar el almacenamiento de datos interno de Qlik Sense.

9. ¿Qué son las dimensiones y las medidas en Qlik Sense?

En Qlik Sense, las dimensiones y las medidas son conceptos fundamentales para el análisis de datos.

• Dimensiones son campos categóricos que proporcionan contexto y agrupación a sus datos. Se utilizan para definir los segmentos o categorías que desea analizar, como el nombre del producto, la región o la fecha. Por lo general, son valores discretos. Las dimensiones le permiten segmentar y analizar sus datos para obtener información.
• Medidas son campos numéricos que representan los valores que desea analizar y agregar. Son los puntos de datos cuantitativos que desea sumar, promediar, contar o agregar de otra manera, como los ingresos por ventas, la cantidad vendida o el recuento de clientes. Las medidas suelen ser valores continuos.

10. ¿Puede describir un proyecto simple donde podría usar Qlik Sense?

Un proyecto simple donde podría usar Qlik Sense es analizar datos de ventas para una pequeña tienda minorista. Los datos podrían incluir información sobre las ventas de productos, la demografía de los clientes y la ubicación geográfica. Cargaría los datos de una hoja de cálculo o base de datos en Qlik Sense.

Usando Qlik Sense, podría crear visualizaciones como:

• Un gráfico de barras que muestra las ventas por categoría de producto.
• Un mapa que muestra las ventas por región.
• Un gráfico de líneas que muestra las tendencias de ventas a lo largo del tiempo.
• Los filtros permiten a los usuarios explorar rápidamente los datos desde diferentes ángulos. Esto proporcionaría información sobre los productos más vendidos, la demografía de los clientes y las áreas de crecimiento potencial.

11. ¿Cuál es el propósito de usar color en un gráfico?

El propósito principal del color en un gráfico es mejorar la comprensión y la claridad. El color puede resaltar puntos de datos clave, diferenciar entre categorías y guiar la vista del espectador hacia tendencias o valores atípicos importantes.

Específicamente, el color se utiliza para:

• Distinguir categorías: Asignar un color único a cada categoría en un gráfico de barras o de pastel facilita su comparación.
• Resaltar datos importantes: Usar un color contrastante para puntos de datos significativos llama la atención sobre ellos.
• Representar valores de datos: Las escalas de color se pueden usar para representar un rango de valores, como en un mapa de calor.
• Mejorar la estética: El color puede hacer que un gráfico sea más visualmente atractivo e interesante, pero esto no debe priorizarse sobre la claridad.

12. ¿Qué es un panel de control?

Un panel de control es una visualización de la información más importante necesaria para lograr uno o más objetivos; consolidada y organizada en una sola pantalla para que la información se pueda monitorear de un vistazo. Los paneles de control a menudo utilizan gráficos y otros elementos visuales para presentar datos en un formato fácilmente comprensible. Proporcionan una descripción general rápida de los indicadores clave de rendimiento (KPI) y otras métricas relevantes.

Los paneles de control se pueden utilizar en diversos contextos, como inteligencia empresarial, análisis web y gestión de proyectos. Por ejemplo, en análisis web, un panel de control podría mostrar el tráfico del sitio web, la tasa de rebote y las tasas de conversión. En inteligencia empresarial, un panel de control podría rastrear las cifras de ventas, los ingresos y los márgenes de beneficio.

13. ¿Cómo se puede conectar a diferentes fuentes de datos?

Conectarse a diferentes fuentes de datos implica el uso de controladores, conectores o APIs apropiados específicos para cada fuente de datos. Para bases de datos, normalmente se utilizaría un controlador JDBC (Java), un controlador ODBC (general) o conectores específicos proporcionados por el proveedor de la base de datos (por ejemplo, una biblioteca Python para conectarse a PostgreSQL). Para las APIs, se utilizarían clientes HTTP o SDKs para realizar solicitudes a los puntos finales de la API.

Aquí hay algunos métodos comunes:

• Controladores JDBC/ODBC: Usados para bases de datos relacionales.
• Clientes API (por ejemplo, requests en Python): Para APIs RESTful.
• Bibliotecas de conectores (por ejemplo, psycopg2 para PostgreSQL en Python): A menudo proporcionan una interfaz más "Pythonic".
• SDKs de almacenamiento en la nube (por ejemplo, AWS SDK, Google Cloud SDK): Para acceder a datos en soluciones de almacenamiento en la nube como S3 o Google Cloud Storage.

14. ¿Qué es el Qlik Sense Hub?

El Qlik Sense Hub es el punto de acceso central para las aplicaciones y el contenido de Qlik Sense. Es una interfaz basada en web donde los usuarios pueden encontrar, abrir e interactuar con las aplicaciones de Qlik Sense publicadas. Piense en ello como un portal a todos sus análisis de Qlik Sense.

Los usuarios pueden navegar por las aplicaciones, acceder a espacios compartidos y administrar sus hojas y marcadores personales dentro del Hub. Proporciona un entorno colaborativo y garantiza que los usuarios accedan a los datos y visualizaciones correctos y actualizados.

15. ¿Qué es una historia en Qlik Sense?

Una historia en Qlik Sense es una presentación guiada de sus datos, creada utilizando instantáneas. Le permite presentar información en un formato narrativo, destacando los hallazgos y tendencias clave.

Las historias se crean capturando instantáneas de visualizaciones y combinándolas en una secuencia. Puede agregar texto, formas y otras anotaciones para proporcionar contexto y explicar los datos a su audiencia. Esto facilita la comunicación de información compleja de una manera clara y atractiva.

16. ¿Qué es un campo calculado?

Un campo calculado es un campo en una base de datos o herramienta de análisis de datos que deriva su valor de otros campos a través de un cálculo o fórmula. A diferencia de los campos regulares que almacenan datos estáticos, los campos calculados generan dinámicamente sus valores en tiempo de ejecución. Estos valores calculados no se almacenan físicamente dentro de la tabla en sí, lo que ahorra espacio de almacenamiento y garantiza la consistencia de los datos.

Por ejemplo, un campo calculado podría calcular CostoTotal multiplicando PrecioUnitario y Cantidad. Cada vez que se ejecuta la consulta, el CostoTotal se vuelve a calcular en función de los valores actuales de PrecioUnitario y Cantidad. Estos campos pueden existir en diferentes herramientas como SQL, Excel e incluso algunos paneles.

17. ¿Por qué es importante la calidad de los datos?

La calidad de los datos es crucial porque impacta directamente en la fiabilidad y validez de los conocimientos derivados de los datos. Una mala calidad de los datos conduce a análisis defectuosos, decisiones incorrectas y, en última instancia, resultados empresariales negativos. Imagine tomar decisiones estratégicas basadas en cifras de ventas inexactas o perfiles de clientes incompletos: las consecuencias podrían ser costosas.

Específicamente, los datos de alta calidad garantizan informes más precisos, un mejor rendimiento de los modelos en el aprendizaje automático y una mayor eficiencia operativa. También fomenta la confianza en los procesos basados en datos y mejora los esfuerzos de cumplimiento. Por el contrario, los datos de baja calidad dan como resultado el desperdicio de recursos gastados en la corrección de errores, aumentan los riesgos operativos y pueden dañar la reputación de una organización.

18. ¿Cuál es la diferencia entre un gráfico de barras y un gráfico circular, y cuándo usaría cada uno?

Un gráfico de barras utiliza barras rectangulares para representar valores de datos, con la longitud de la barra proporcional al valor que representa. Es mejor para comparar valores entre diferentes categorías o mostrar cambios a lo largo del tiempo. Un gráfico circular, por otro lado, es un gráfico circular dividido en sectores, donde cada sector representa una proporción del conjunto. Se utiliza mejor para mostrar las proporciones relativas de diferentes categorías dentro de un único conjunto de datos.

Utilice un gráfico de barras cuando necesite comparar categorías discretas o realizar un seguimiento de los cambios a lo largo del tiempo, especialmente cuando se trata de numerosas categorías. Utilice un gráfico circular cuando desee mostrar las partes de un todo, y el número de categorías es relativamente pequeño (idealmente menos de 6-7), para evitar el desorden.

19. ¿Cómo se puede compartir una aplicación Qlik Sense con otra persona?

Puede compartir una aplicación Qlik Sense de varias maneras:

• Compartir desde el Hub de Qlik Sense: Puedes compartir directamente una aplicación con otros usuarios que tengan acceso al entorno de Qlik Sense. Esto implica seleccionar la aplicación en el hub y usar la opción 'Compartir', luego especificar los usuarios o grupos a los que deseas otorgar acceso. Estos usuarios necesitarán los permisos apropiados dentro del entorno de Qlik Sense.
• Exportar la aplicación: Una aplicación se puede exportar como un archivo .qvf, que luego puede ser importado por otro usuario en su entorno Qlik Sense. Esto es adecuado para compartir aplicaciones entre diferentes implementaciones de Qlik Sense o con usuarios que no tienen acceso a la misma instancia de Qlik Sense Enterprise o Cloud. Sin embargo, es importante considerar la seguridad de los datos y las implicaciones de la licencia al compartir archivos .qvf.

20. ¿Cuál es el uso de los marcadores en Qlik Sense?

Los marcadores en Qlik Sense permiten a los usuarios guardar un estado de selección específico, diseño y otras configuraciones dentro de una aplicación. Esto permite a los usuarios volver fácilmente a una vista de los datos previamente definida, preservando las selecciones de filtro, la visibilidad de los objetos y otras personalizaciones.

Los marcadores son útiles para:

• Personalización: Guardar vistas preferidas de los datos.
• Colaboración: Compartir información específica con colegas.
• Narración: Crear una narrativa guiando a los usuarios a través de diferentes selecciones y vistas.
• Análisis: Cambiar rápidamente entre diferentes escenarios de análisis.

21. ¿Qué es una extensión en Qlik Sense?

En Qlik Sense, una extensión es un componente personalizado que mejora la funcionalidad de la plataforma más allá de sus características integradas. Permite a los desarrolladores agregar nuevas visualizaciones, alterar comportamientos predeterminados, integrarse con sistemas externos o introducir características completamente nuevas en el entorno de Qlik Sense.

Las extensiones se crean utilizando tecnologías web como HTML, CSS y JavaScript, a menudo aprovechando las API de Qlik Sense. Se empaquetan e importan en Qlik Sense, donde se pueden usar y compartir entre aplicaciones. Los tipos de extensión comunes incluyen tipos de gráficos personalizados, conectores a nuevas fuentes de datos e integraciones con API externas.

22. ¿Puede explicar cómo se asocian los datos en Qlik Sense?

Qlik Sense utiliza un modelo de datos asociativo. Esto significa que los datos de diferentes tablas se asocian en función de campos comunes (nombres de campos y valores de datos coincidentes). Qlik Sense detecta automáticamente estas asociaciones durante la carga de datos, creando una vista unificada de sus datos sin uniones explícitas.

Específicamente, Qlik Sense funciona manteniendo todos los datos en la memoria y luego resaltando los datos relacionados/asociados en función de las selecciones. Puede hacer clic en un valor y Qlik Sense resaltará visualmente todos los datos relacionados. Cualquier campo que comparta un valor de datos similar establece la asociación. Detrás de escena, Qlik Sense crea una tabla de asociación interna cuando se carga el modelo de datos, por lo que no es necesario definir las uniones.

23. ¿Qué significa 'limpiar' datos?

La limpieza de datos, también conocida como saneamiento de datos, es el proceso de identificar y corregir errores, inconsistencias e imprecisiones dentro de un conjunto de datos. El objetivo es mejorar la calidad de los datos, haciéndolos adecuados para el análisis y la toma de decisiones. Esto implica tareas como:

• Manejo de valores faltantes: Imputación o eliminación de puntos de datos incompletos.
• Eliminación de duplicados: Eliminación de entradas redundantes.
• Corrección de errores: Corrección de errores tipográficos, inconsistencias en el formato y valores inválidos. Por ejemplo, convertir todos los formatos de fecha a AAAA-MM-DD.
• Estandarización de datos: Garantizar la consistencia en las unidades, las convenciones de nomenclatura y la representación de datos.
• Filtrado de ruido: Eliminación de puntos de datos irrelevantes o atípicos que podrían sesgar los resultados. El proceso generalmente implica la identificación y el tratamiento de datos faltantes, datos incorrectos e inconsistencias, lo que garantiza un conjunto de datos más confiable y preciso.

24. ¿Cuál es la diferencia entre un elemento maestro y un objeto regular?

La distinción entre un "elemento maestro" y un "objeto regular" depende en gran medida del contexto del sistema o plataforma que se está discutiendo. Sin embargo, en términos generales, un elemento maestro sirve como plantilla o modelo para crear otros objetos. Piense en ello como un padre del cual se clonan o instancian los hijos.

Los objetos regulares, por otro lado, son típicamente instancias de una clase, plantilla u otro elemento maestro. Son instancias individuales y concretas con sus propios datos específicos y comportamientos potencialmente únicos. Los cambios realizados en un elemento maestro pueden o no propagarse a los objetos regulares derivados de él, dependiendo de la implementación. Un elemento maestro es una definición general, mientras que un objeto regular es una realización específica.

25. Explique qué es un KPI y por qué es importante monitorearlo?

Un Indicador Clave de Rendimiento (KPI) es un valor medible que demuestra cuán eficazmente una empresa está logrando los objetivos comerciales clave. Los KPI se utilizan para evaluar el éxito de alcanzar las metas.

Monitorear los KPI es crucial porque proporciona información sobre el rendimiento, lo que permite la toma de decisiones informada. Al rastrear los KPI, las empresas pueden identificar áreas que están funcionando bien y aquellas que necesitan mejoras, lo que les permite ajustar estrategias y asignar recursos de manera efectiva. Esto, en última instancia, conduce a mejores resultados y al logro de los objetivos estratégicos.

26. ¿Cuáles son los diferentes tipos de selecciones en Qlik Sense?

Qlik Sense ofrece varios tipos de selección:

• Selecciones verdes: Estas son selecciones realizadas por el usuario, filtrando explícitamente los datos. Solo se muestran los datos asociados con los valores seleccionados.
• Selecciones blancas: Representan datos asociativos, los datos que están asociados con las selecciones verdes. Estos datos permanecen visibles, mostrando el impacto de las selecciones.
• Selecciones grises: Indican datos excluidos, datos que no están asociados con las selecciones verdes. Estos datos generalmente se atenúan u ocultan para enfatizar las selecciones actuales.
• Selecciones de Estados Alternativos: Qlik Sense permite crear Estados Alternativos, lo que permite a los usuarios comparar diferentes conjuntos de selecciones y análisis uno al lado del otro sin afectar los datos base. Las selecciones dentro de un Estado Alternativo son independientes de las selecciones base.

27. ¿Qué es Qlik Sense Cloud?

Qlik Sense Cloud (ahora Qlik Cloud) es una plataforma de análisis de Software como Servicio (SaaS) ofrecida por Qlik. Permite a los usuarios crear, explorar y compartir visualizaciones de datos y paneles en la nube. Piense en ello como un entorno Qlik Sense totalmente gestionado, donde Qlik se encarga de la infraestructura, las actualizaciones y el mantenimiento.

Las características clave incluyen la conectividad de datos a diversas fuentes (en la nube y en las instalaciones), una interfaz de arrastrar y soltar para crear visualizaciones, el intercambio colaborativo y la accesibilidad móvil. Qlik Cloud viene en diferentes niveles, incluyendo una versión gratuita (Qlik Sense Cloud Basic) y suscripciones de pago (Qlik Sense Cloud Business y Enterprise), cada una de las cuales ofrece diferentes niveles de características y capacidades.

28. ¿Cuáles son las ventajas de usar Qlik Sense sobre Excel?

Qlik Sense ofrece varias ventajas sobre Excel, particularmente para el análisis y la visualización de datos. Qlik Sense está diseñado para manejar conjuntos de datos grandes de manera eficiente, mientras que el rendimiento de Excel se degrada significativamente con mayores volúmenes de datos. El motor asociativo de Qlik Sense permite a los usuarios explorar las relaciones de datos libremente sin jerarquías predefinidas, una capacidad que no está disponible en Excel. Además, Qlik Sense proporciona opciones avanzadas de visualización de datos, paneles interactivos y análisis de autoservicio, lo que permite a los usuarios obtener información más profunda en comparación con las características de gráficos e informes más limitadas de Excel.

Además, Qlik Sense proporciona sólidas funciones de gobierno de datos y seguridad adecuadas para implementaciones a nivel empresarial. Admite el análisis colaborativo y el control de versiones, que faltan en el entorno de Excel centrado en un solo usuario. Finalmente, Qlik Sense ofrece accesibilidad móvil y la capacidad de integrar análisis en otras aplicaciones, proporcionando una solución más flexible y escalable que Excel.

29. Si te dieran una hoja de cálculo desordenada, ¿cómo empezarías a explorar los datos en Qlik Sense?

Primero, cargaría la hoja de cálculo en Qlik Sense. Luego, aprovecharía las capacidades de perfilado de datos de Qlik Sense para obtener una visión general de alto nivel. Específamente, usaría el Editor de Carga de Datos para examinar datos de muestra, verificar los tipos de datos, identificar los valores faltantes y detectar cualquier inconsistencia o error obvio en las columnas de la hoja de cálculo (por ejemplo, caracteres inesperados, espacios al principio/final).

Luego, usaría las visualizaciones generadas automáticamente y el motor asociativo de Qlik Sense para explorar las relaciones entre los campos. Comenzaría por mirar las distribuciones de frecuencia (histogramas) para comprender el rango de valores en cada columna y luego investigaría dimensiones aparentemente correlacionadas con diagramas de dispersión y otros tipos de gráficos adecuados. También prestaría mucha atención al análisis de factores clave generado automáticamente por Insights Advisor para comprender qué dimensiones tienen el mayor impacto en las medidas más críticas. Esta exploración iterativa me ayudará a identificar áreas que requieren limpieza o transformación.

Preguntas de la entrevista intermedia de Qlik Sense

1. ¿Cómo optimiza los dashboards de Qlik Sense para dispositivos móviles?

Para optimizar los dashboards de Qlik Sense para dispositivos móviles, concéntrese en la capacidad de respuesta y el rendimiento. Simplifique el diseño reduciendo el número de objetos y utilizando contenedores para mostrar/ocultar dinámicamente el contenido según el tamaño de la pantalla. Utilice las funciones de diseño responsivo integradas de Qlik Sense, ajustando los tamaños y posiciones de los objetos para pantallas más pequeñas.

Mejore el rendimiento mediante el uso de modelos de datos eficientes, minimizando los datos cargados y optimizando las expresiones. Considere el uso de conjuntos de datos más pequeños específicamente para los paneles móviles o el aprovechamiento de las opciones de renderizado en el lado del servidor. Pruebe en varios dispositivos móviles y condiciones de red para garantizar una experiencia de usuario fluida. Además, asegúrese de que las imágenes estén optimizadas para dispositivos móviles mediante el uso de tamaños más pequeños.

2. Explique la diferencia entre una instrucción 'Let' y una instrucción 'Set' en la secuencia de comandos de Qlik Sense.

En la secuencia de comandos de Qlik Sense, tanto Let como Set se utilizan para asignar valores a las variables, pero difieren en la forma en que se interpretan esos valores.

• Las instrucciones Let realizan la evaluación de expresiones. El lado derecho de una instrucción Let se trata como una expresión, que se evalúa y el valor resultante se asigna a la variable. Si el valor en el lado derecho es una variable, el motor reemplazará su nombre por su valor. Por ejemplo: Let vHoy = Today();
• Las instrucciones Set, por otro lado, realizan una asignación literal. El lado derecho se asigna a la variable como una cadena sin evaluación. Por ejemplo: Set vHoy = Today();. Si intentara usar la variable más tarde, usaría 'Today()' literalmente y no el resultado de la función Today().

3. ¿Puedes describir un escenario donde usarías un Grupo Cíclico en Qlik Sense?

Un grupo cíclico en Qlik Sense puede ser útil cuando quieres ciclar dinámicamente a través de un conjunto predefinido de dimensiones en un gráfico o tabla. Por ejemplo, imagina un panel de control que analiza datos de ventas donde quieres que el usuario cambie fácilmente entre ver las ventas por 'Región', 'Categoría de Producto', y 'Representante de Ventas'.

En lugar de crear múltiples gráficos o usar una dimensión condicional compleja, puedes definir un grupo cíclico que contenga estas tres dimensiones. El usuario puede entonces usar un control (como un botón o un cuadro de lista) para avanzar el grupo cíclico, lo cual cambiará automáticamente la dimensión que se muestra en el gráfico. Esto proporciona una experiencia de usuario más limpia y simplifica el diseño del panel de control. Definirías el grupo cíclico en el script y luego lo referenciarías como la dimensión en tu gráfico.

4. ¿Cómo implementarías la seguridad a nivel de fila en una aplicación Qlik Sense?

La seguridad a nivel de fila en Qlik Sense se puede implementar principalmente usando Acceso a Sección en el script de carga. Esto implica crear una sección separada dentro del script (usando SECTION ACCESS;) para definir el acceso de los usuarios a filas de datos específicas. Normalmente se carga una tabla en esta sección que asigna usuarios (generalmente su ID de usuario o NTNAME) a valores de datos o criterios específicos que se les permite ver. Esta tabla tendrá al menos dos columnas, una para el ID de usuario y una o más columnas que representen los valores que pueden ver en los datos.

Después de definir las reglas de acceso en Acceso a Sección, se vuelve a la sección de carga de datos regular (usando SECTION APPLICATION;). Los datos cargados en esta sección se filtran en función de los criterios definidos en Acceso a Sección. Qlik Sense aplica automáticamente estos filtros en función del usuario que ha iniciado sesión actualmente, proporcionando eficazmente seguridad a nivel de fila. Recuerde incluir el NTNAME o identificador de usuario equivalente en su modelo de datos para vincular a los usuarios con entradas de datos específicas.

5. ¿Cuáles son las consideraciones clave al diseñar un modelo de datos de Qlik Sense para el rendimiento?

Al diseñar un modelo de datos de Qlik Sense para el rendimiento, las consideraciones clave incluyen: Reducción de datos (reduciendo la cantidad de datos cargados en Qlik Sense, posiblemente a través de filtrado o resumen), Mejores prácticas de modelado de datos (usando esquemas de estrella, evitando claves sintéticas cuando sea posible y asegurando relaciones de clave eficientes), Carga de datos optimizada (usando cargas incrementales, conexiones de datos optimizadas y script eficiente), Dimensiones y medidas calculadas (optimizar cálculos complejos que impactan el rendimiento), Gestión de memoria (supervisar y gestionar el uso de memoria de Qlik Sense, incluyendo recursos del servidor, y considerar el uso de técnicas para minimizar la huella de memoria, como la agregación) e Indexación adecuada. Evitar expresiones complejas en la interfaz de usuario también puede mejorar la experiencia del usuario.

Más detalles involucran:

• Esquema de estrella: Priorizar un esquema de estrella. Esto implica tener una tabla de hechos central vinculada a tablas de dimensiones.
• Claves sintéticas: Minimizar o eliminar las claves sintéticas. Utilizar claves compuestas o concatenar campos correctamente en el script en su lugar. Si es inevitable, explore el uso de Qualify y Unqualify.
• Bucles circulares: Evitar bucles circulares en el modelo de datos. Estos pueden hacer que Qlik Sense se vuelva inestable.
• Cargas incrementales: Usar cargas incrementales cuando se trata de grandes conjuntos de datos para cargar solo datos nuevos o actualizados.
• Optimización de campos: Reducir el número de valores distintos en los campos, ya que esto afecta el consumo de memoria. Explorar el uso de tablas de mapeo para consolidar valores.
• Optimizar expresiones: Simplificar las expresiones complejas cuando sea posible, usar Análisis de conjunto eficientemente y evitar sentencias if complejas en las expresiones de los gráficos.
• Tipos de datos: Usar tipos de datos numéricos en lugar de cadenas para aumentar el rendimiento.
• Manejo de nulos: El manejo efectivo de valores nulos puede evitar resultados de cálculo inesperados. Explorar NullAsValue si es necesario.

6. Explique el propósito y los beneficios de usar la carga incremental en Qlik Sense.

La carga incremental en Qlik Sense se utiliza para cargar solo los datos nuevos o modificados de una fuente de datos en una aplicación de Qlik Sense, en lugar de volver a cargar todo el conjunto de datos cada vez. Esto es particularmente útil para conjuntos de datos grandes donde una recarga completa llevaría mucho tiempo y recursos.

Los beneficios incluyen:

• Tiempo de carga reducido: Solo se cargan datos nuevos/modificados, lo que acelera significativamente el proceso de actualización.
• Menor consumo de recursos: Se procesan menos datos, lo que resulta en un menor uso de CPU y memoria.
• Mejor rendimiento de la aplicación: Las recargas más rápidas contribuyen a una aplicación más receptiva y fácil de usar.
• Retención de datos: Se conservan los datos históricos, ya que solo se aplican actualizaciones.
• Reducción de la tensión en el sistema de origen: Dado que no se realizan cargas completas cada vez, la carga al sistema de origen se reduce significativamente.

7. ¿Cómo puede manejar las dimensiones de cambio lento en Qlik Sense?

• Tipo 0 (Conservar Original): Conserva el valor original del atributo sin cambios. Este es el enfoque más sencillo, útil cuando no se necesita historial para ese atributo específico.
• Tipo 1 (Sobrescribir): Actualiza el registro existente con el nuevo valor. El historial de datos se pierde, pero los datos están actualizados. Normalmente, volverías a cargar los datos de la fuente y Qlik Sense se actualizaría en consecuencia, si se detectan cambios en los datos. Si esto ocurre en tus datos fuente, asegúrate de que el proceso de recarga lo gestione correctamente.
• Tipo 2 (Agregar Nuevo Registro): Crea un nuevo registro con el nuevo valor del atributo y actualiza el registro existente para marcarlo como inactivo. Esto implica mantener FechaInicio y FechaFin o banderas EsActual. Qlik Sense puede entonces filtrar basándose en estas banderas para obtener el registro actual o analizar datos históricos. Qlik Sense no gestiona esto inherentemente. Esto necesita ser gestionado dentro de tu capa de datos fuente/ETL. Por ejemplo, en tu modelo de datos, necesitarías crear dimensiones y medidas calculadas. =Sum({<EsActual={1}>} Ventas) te daría las ventas actuales.
• Tipo 6 (Combinación): Combina el Tipo 1 y el Tipo 2. Agrega nuevos registros para el seguimiento histórico y también sobrescribe el registro actual con los últimos valores. Este enfoque ofrece los beneficios de ambos métodos. Similar al tipo 2, Qlik Sense gestiona la visualización basándose en las banderas o cálculos dentro de la capa de datos fuente/ETL.

La clave está en gestionar los tipos de SCD durante el proceso de carga de datos (ETL) antes de cargarlos en Qlik Sense. Luego, Qlik Sense aprovecha el filtrado o los cálculos apropiados para mostrar la información correcta según la estrategia de SCD elegida.

8. Describe una situación en la que usaría la función 'ApplyMap' y explique cómo funciona.

Usaría la función applymap en pandas cuando necesito aplicar una función a cada elemento de un DataFrame. Por ejemplo, supongamos que tengo un DataFrame que contiene datos numéricos representados como cadenas, y quiero convertir todas estas representaciones de cadena a valores numéricos reales. Puedo definir una función que realice la conversión (por ejemplo, usando float()) y luego usar applymap para aplicar esta función a cada celda del DataFrame.

applymap funciona iterando sobre cada elemento del DataFrame y pasándolo como argumento a la función proporcionada. El resultado de la llamada a la función reemplaza el valor original en el DataFrame. Es diferente de apply que opera en filas o columnas, mientras que applymap opera elemento por elemento.

9. ¿Cuáles son los diferentes tipos de licencias de Qlik Sense disponibles y cómo impactan la funcionalidad?

Qlik Sense ofrece varias opciones de licencia que impactan la funcionalidad y el acceso de los usuarios. Estas se dividen principalmente en dos categorías: Profesional y Analizador.

• Usuario Profesional: Otorga acceso completo a la funcionalidad de Qlik Sense. Los usuarios profesionales pueden crear, editar, publicar y compartir aplicaciones y visualizaciones. Tienen capacidades de autoría completas.
• Usuario Analizador: Proporciona acceso de solo consumo. Los usuarios analizadores pueden ver e interactuar con aplicaciones y visualizaciones existentes, pero no pueden crearlas ni modificarlas. Son principalmente para consumidores de datos.

Además de estos, también existen licencias basadas en la capacidad (por ejemplo, créditos de consumo de Qlik Sense Enterprise SaaS) y licencias OEM, que ofrecen diferentes modelos de acceso y uso vinculados a implementaciones y asociaciones específicas. Qlik Sense Enterprise SaaS también tiene una licencia de 'Asignación de usuario' que es similar a la licencia de usuario Profesional.

10. ¿Cómo se solucionan los problemas de rendimiento en una aplicación Qlik Sense?

La solución de problemas de rendimiento de Qlik Sense implica un enfoque multifacético. Primero, identifique las áreas específicas que experimentan lentitud: carga de datos, recargas de aplicaciones o capacidad de respuesta de la interfaz de usuario. Supervise los recursos del sistema (CPU, memoria, E/S del disco) en el servidor Qlik Sense y el servidor de la base de datos si es externo. Revise los registros de Qlik Sense para detectar errores o advertencias. Los tiempos de recarga largos a menudo apuntan a problemas de carga de datos, por lo que debe optimizar sus scripts de carga, usar cargas incrementales cuando sea apropiado y garantizar un modelado de datos eficiente.

Para el rendimiento de la interfaz de usuario, analice la complejidad de los gráficos y las expresiones. Simplifique los cálculos complejos, reduzca el número de dimensiones/medidas en los gráficos y aproveche el análisis de conjuntos de forma efectiva. Utilice el Analizador de Rendimiento de Qlik Sense o las herramientas de desarrollo del navegador para identificar los componentes de renderizado lento. Considere la optimización de las conexiones de datos (utilizando conectores optimizados) y asegúrese de que la latencia de la red entre el cliente y el servidor sea mínima. Además, compruebe el tamaño del modelo de datos (utilice la función =len() en Qlik Sense) y explore soluciones alternativas como las agregaciones para grandes conjuntos de datos.

11. Explique el concepto de "Linaje de Datos" en Qlik Sense y cómo lo implementaría.

El linaje de datos en Qlik Sense se refiere al proceso de comprender y visualizar el recorrido de los datos, desde su origen hasta su destino final dentro de la aplicación Qlik Sense. Ayuda a rastrear las transformaciones de los datos, los cálculos y las agregaciones aplicadas a lo largo del camino. Conocer la fuente de sus datos y las transformaciones aplicadas facilita la comprensión de los datos y mejora los esfuerzos de gobernanza de datos.

Implementar la linaje de datos en Qlik Sense implica algunos pasos. Primero, documente las fuentes de datos utilizadas en la aplicación, y los pasos y scripts utilizados para cargar y transformar los datos. Luego, use técnicas como convenciones de nomenclatura para campos y variables, y comentarios en el script de carga para facilitar la comprensión del proceso. El control de versiones para las aplicaciones es importante. También se pueden utilizar herramientas como Qlik Lineage Connect, aunque es un producto de pago aparte. El objetivo es mantener una documentación clara, lo que facilita la solución de problemas o la evaluación del impacto de los cambios realizados en la aplicación o sus fuentes de datos. En última instancia, la linaje de datos garantiza que los usuarios confíen en los datos que están viendo y con los que están tomando decisiones.

12. ¿Cómo se puede incrustar un objeto de Qlik Sense en una página web u otra aplicación?

Puede incrustar objetos de Qlik Sense en páginas web u otras aplicaciones utilizando la API Mashup de Qlik Sense. Esto implica crear una página web y usar JavaScript para conectarse al servidor de Qlik Sense, seleccionar la aplicación deseada y luego incrustar el objeto específico (como gráficos, tablas o filtros) usando su ID de objeto.

Específicamente, necesitará:

• Hacer referencia a la biblioteca client.js de Qlik Sense.
• Usar la API de Qlik Sense para abrir la aplicación deseada.
• Obtener una referencia al objeto usando app.getObject(elementId, objectId).
• El elementId es el ID del elemento html donde se representará el objeto, y objectId es el ID del objeto de Qlik Sense que desea incrustar.

Un ejemplo de incrustación de un objeto es:

qlik.openApp(appId, config).then(function(app) { app.getObject('QV01', 'YourObjectId'); });

13. Describa el proceso de configuración y configuración de Qlik Sense Enterprise en Kubernetes.

Configurar Qlik Sense Enterprise en Kubernetes implica varios pasos clave. Primero, necesitará un clúster de Kubernetes. Luego, preparará el entorno configurando clases de almacenamiento y creando espacios de nombres. A continuación, implementará Qlik Sense Enterprise utilizando los gráficos Helm proporcionados o el paquete de distribución de Qlik Sense Kubernetes. La configuración implica la configuración de controladores de entrada para el acceso externo, la configuración de volúmenes persistentes para el almacenamiento de datos y la definición de límites de recursos para los pods de Qlik Sense.

Después de la implementación, deberá configurar Qlik Sense Enterprise Manager (QEM) y licenciar la implementación. Configura la red y los aspectos de seguridad, como los certificados TLS para una comunicación segura. La monitorización y el registro se configuran utilizando herramientas como Prometheus y Elasticsearch, a menudo integradas a través de gráficos Helm para la observabilidad dentro del entorno Kubernetes. Finalmente, el mantenimiento y las actualizaciones periódicas se realizan utilizando actualizaciones de Helm o aplicando nuevos manifiestos de Kubernetes.

14. ¿Cómo se gestionan y monitorizan las aplicaciones de Qlik Sense utilizando la Qlik Management Console (QMC)?

La Consola de administración de Qlik (QMC) es la interfaz central de administración para Qlik Sense. La uso para administrar y monitorear aplicaciones a través de varias funciones clave. Primero, gestiono el acceso a las aplicaciones configurando reglas de seguridad que definen quién puede acceder a aplicaciones o datos específicos. Estas reglas se basan en atributos como grupos de usuarios o propiedades personalizadas. Segundo, monitoreo el rendimiento de las aplicaciones verificando el consumo de recursos (CPU, memoria) y el historial de recarga para identificar posibles cuellos de botella. Tercero, programo las recargas de las aplicaciones para garantizar que los datos estén actualizados, configurando la frecuencia y las dependencias entre las aplicaciones. Finalmente, utilizo la QMC para administrar bibliotecas de contenido, lo que permite el almacenamiento centralizado y la reutilización de fuentes de datos y visualizaciones aprobadas en múltiples aplicaciones.

Específicamente, para el monitoreo, la sección 'Aplicaciones de monitoreo' ayuda a vigilar las recargas de aplicaciones, las sesiones y el uso de objetos. También puedo examinar los registros dentro de QMC para solucionar problemas relacionados con el rendimiento de las aplicaciones o la conectividad de datos. La aplicación 'Monitor de licencias' es una aplicación proporcionada por Qlik que utiliza los registros de auditoría de Qlik para proporcionar información sobre el uso de licencias en su entorno Qlik Sense.

15. Explique cómo usaría variables para controlar el comportamiento de una aplicación Qlik Sense.

Las variables en Qlik Sense actúan como contenedores de valores que pueden reutilizarse en una aplicación. Permiten un control dinámico sobre varios aspectos, como cálculos, selecciones, propiedades de los gráficos e incluso la experiencia general del usuario. Por ejemplo, podría definir una variable vSalesThreshold y usarla en una expresión para resaltar las cifras de ventas que superan ese umbral. Luego, los usuarios podrían cambiar el valor de la variable a través de un cuadro de entrada, actualizando instantáneamente la visualización. Esto ofrece un control interactivo.

Específicamente, las variables se pueden usar para:

• Modificar títulos de gráficos o etiquetas dinámicamente.
• Controlar la visibilidad condicional de los objetos usando funciones show() con expresiones que incluyen variables.
• Controlar los niveles de agregación en las expresiones. Por ejemplo, cambiar entre agregaciones anuales, trimestrales o mensuales modificando una variable.
• Gestionar las reglas de seguridad asignando grupos de usuarios a variables. Esto es especialmente útil con Section Access.

Las variables se definen en la descripción general de la variable, pueden ser estáticas o calculadas en función de expresiones y se hace referencia a ellas utilizando $(=NombreVariable) en las expresiones. La configuración del valor de una variable implica el uso de acciones como Set Variable dentro de botones, cuadros de entrada o activadores.

16. ¿Cuál es el propósito de la cláusula 'Where' en un script de Qlik Sense, y en qué se diferencia de 'If'?

La cláusula Where en un script de Qlik Sense se utiliza para filtrar datos durante el proceso de carga de datos. Actúa como un guardián, determinando qué registros de los datos de origen se cargan realmente en el motor asociativo de Qlik Sense. Esencialmente, es una herramienta de reducción de datos aplicada en la fuente.

Por otro lado, la declaración If se utiliza para la lógica condicional dentro del script, a menudo para transformar datos o controlar el flujo de ejecución del script. Si bien If puede afectar indirectamente qué datos se cargan, opera principalmente en datos que ya están en la memoria del script. Where filtra antes de cargar, If opera después de cargar (o, a menudo, durante el procesamiento del script de datos que potencialmente se cargarán), lo que significa que Where es más eficiente para reducir el tamaño del conjunto de datos desde el principio.

17. ¿Cómo se crean y utilizan temas personalizados en Qlik Sense?

Los temas personalizados en Qlik Sense le permiten adaptar la apariencia de la aplicación. Para crear un tema, normalmente modificará o creará nuevos archivos CSS que definan estilos para varios componentes de Qlik Sense. Estos archivos se colocan luego dentro de una estructura de carpetas específica bajo el directorio de instalación de Qlik Sense, normalmente C:\ProgramData\Qlik\Sense\Repository\Extensions\YourThemeName. Dentro de esta carpeta, generalmente tiene un archivo theme.json (que define metadatos) y un archivo styles.css (que contiene reglas CSS).

Para usar un tema personalizado, después de crear los archivos apropiados, lo selecciona dentro de Qlik Management Console (QMC). Navegue a "Temas", importe el nuevo tema y luego establezca el tema para una aplicación en QMC o en las propiedades de la aplicación en el hub. Recuerde que los temas personalizados pueden afectar el rendimiento; por lo tanto, las pruebas son cruciales. Por ejemplo, una modificación css simple podría verse así:

.qv-object { background-color: #f0f0f0 !important; /* Fondo gris claro / border: 1px solid #ccc !important; / Borde gris claro */ }

18. Explique los beneficios y los inconvenientes de usar Direct Discovery en Qlik Sense.

Direct Discovery en Qlik Sense te permite consultar datos directamente desde fuentes de datos grandes sin cargar todo el conjunto de datos en el motor en memoria de Qlik. Esto beneficia al permitir el análisis de conjuntos de datos masivos que de otro modo sería imposible cargar debido a las limitaciones de memoria. Además, los datos siempre están actualizados, reflejando los cambios más recientes en la base de datos de origen. Sin embargo, la desventaja de Direct Discovery es el rendimiento. Las consultas pueden ser significativamente más lentas que el análisis en memoria, ya que cada interacción requiere una consulta a la base de datos externa. Además, depende del rendimiento y la disponibilidad de la fuente de datos externa. También agrega complejidad al modelo de datos de Qlik Sense y requiere una cuidadosa consideración de la optimización de consultas para mitigar los cuellos de botella en el rendimiento.

19. ¿Cómo manejaría los datos faltantes o incompletos en una aplicación Qlik Sense?

Los datos faltantes o incompletos en Qlik Sense se pueden manejar utilizando varias estrategias. Primero, puede usar las funciones IsNull() o Len() dentro del script de carga para identificar los valores faltantes y reemplazarlos con un valor predeterminado usando la función If() o ApplyMap(). Por ejemplo, If(IsNull(MiCampo), 'Desconocido', MiCampo) reemplazaría los valores nulos en 'MiCampo' con 'Desconocido'. También podría filtrar los registros con valores faltantes o inválidos utilizando la cláusula Where en el script de carga.

En segundo lugar, las capacidades de modelado de datos de Qlik Sense le permiten crear dimensiones o medidas calculadas que manejan con elegancia los datos faltantes. Por ejemplo, puede usar Aggr() con NODISTINCT para mostrar un recuento de registros incluso cuando falta el valor de una dimensión. Finalmente, las herramientas de perfilado de datos dentro de Qlik pueden ayudar a identificar el alcance y la naturaleza de los datos faltantes, guiando los esfuerzos de limpieza y transformación de datos. Asegúrese de que el enfoque seleccionado sea apropiado para las necesidades de su negocio.

20. Describa un escenario en el que usaría una operación 'Join' en Qlik Sense y explique los diferentes tipos de joins disponibles.

Una operación 'Join' en Qlik Sense se utiliza para combinar datos de dos o más tablas basándose en una columna o columnas relacionadas. Por ejemplo, podría tener una tabla 'Pedidos' y una tabla 'Clientes', y quiere crear una tabla combinada para analizar la información de los pedidos junto con los detalles de los clientes. Uniría estas tablas en un campo común, como 'IDCliente'.

Qlik Sense admite varios tipos de joins:

• Inner Join: Devuelve solo las filas donde hay una coincidencia en ambas tablas.
• Left Join: Devuelve todas las filas de la tabla izquierda y las filas coincidentes de la tabla derecha. Si no hay coincidencia en la tabla derecha, se devuelven valores nulos para las columnas de la tabla derecha.
• Right Join: Devuelve todas las filas de la tabla derecha y las filas coincidentes de la tabla izquierda. Si no hay coincidencia en la tabla izquierda, se devuelven valores nulos para las columnas de la tabla izquierda.
• Outer Join (Full Outer Join): Devuelve todas las filas de ambas tablas. Si no hay coincidencia, se devuelven valores nulos para las columnas faltantes.
• Keep: Esto es similar a una unión, pero en lugar de unir físicamente las tablas, solo conservará los valores superpuestos en la tabla interna. Al igual que la unión interna, solo conserva los datos donde los valores coincidentes están en ambas tablas, sin embargo, no los combina.
• Cross Join: Esta unión combina cada fila de una tabla con cada fila de otra tabla, lo que resulta en un producto cartesiano.

21. ¿Cuáles son los diferentes tipos de gráficos disponibles en Qlik Sense y cuándo usaría cada tipo?

Qlik Sense ofrece una variedad de gráficos para visualizar datos. Algunos tipos comunes incluyen: Gráficos de barras (comparando valores entre categorías), Gráficos de líneas (mostrando tendencias a lo largo del tiempo), Gráficos circulares (mostrando proporciones de un todo, pero usarlos con moderación), Gráficos de dispersión (examinando las relaciones entre dos variables), Mapas (datos geoespaciales) y Treemaps (datos jerárquicos como rectángulos anidados).

El mejor gráfico depende de los datos y los conocimientos que desea transmitir. Use gráficos de barras para comparaciones discretas, gráficos de líneas para series de tiempo, gráficos de dispersión para correlaciones y mapas para información geográfica. Elija el gráfico que mejor resalte los patrones clave en sus datos.

22. ¿Cómo se crean y usan los marcadores en Qlik Sense?

Los marcadores en Qlik Sense le permiten guardar y compartir selecciones específicas, estados de filtro y diseños dentro de una aplicación. Para crear un marcador, primero haga las selecciones y ajustes deseados en la aplicación. Luego, haga clic en el icono del marcador (generalmente una bandera o cinta), déle al marcador un nombre descriptivo y guárdelo.

Para usar un marcador, simplemente abre la aplicación, haz clic en el icono del marcador y selecciona el marcador que deseas aplicar. Esto restaurará la aplicación al estado exacto en que se guardó, incluyendo cualquier selección, configuración de filtro y ubicación de la hoja. Los marcadores se pueden compartir con otros usuarios, asegurando que todos puedan ver el mismo estado de datos y análisis.

23. Explique cómo implementaría el control de versiones para las aplicaciones de Qlik Sense.

Implementar el control de versiones para las aplicaciones de Qlik Sense implica exportar la definición de la aplicación (como un archivo .qvf) y almacenarla en un sistema de control de versiones como Git. Cada vez que se realizan cambios significativos en la aplicación (por ejemplo, modificaciones del modelo de datos, nuevas visualizaciones, actualizaciones de script), el archivo .qvf se exporta nuevamente y se confirma en el repositorio. Esto proporciona un historial de cambios y permite revertir a versiones anteriores si es necesario. También se pueden usar ramas para gestionar esfuerzos de desarrollo paralelos o probar nuevas características sin afectar a la aplicación de producción.

Para agilizar el proceso, considere el uso de herramientas de línea de comandos o APIs para automatizar la exportación de archivos .qvf después de los cambios. Herramientas como Qlik-CLI pueden integrarse en pipelines de CI/CD para hacer automáticamente copias de seguridad y controlar las versiones de las aplicaciones como parte del proceso de despliegue. Además, el seguimiento de los cambios individuales dentro de la interfaz de usuario de Qlik Sense puede aumentarse con mensajes de commit detallados en Git para explicar el propósito y el impacto de cada versión.

24. Describa cómo puede usar Qlik Sense para realizar análisis de sentimiento en datos de texto.

Qlik Sense puede realizar análisis de sentimiento integrándose con APIs o bibliotecas externas de análisis de sentimiento. Primero, cargaría sus datos de texto en Qlik Sense. Luego, usaría el lenguaje de scripting de Qlik Sense para llamar a una API externa (por ejemplo, usando la declaración LIB CONNECT TO para establecer una conexión y una solicitud HTTP para enviar el texto y recibir una puntuación de sentimiento). Alternativamente, podría preprocesar los datos fuera de Qlik Sense usando herramientas como Python con bibliotecas como VADER o TextBlob, almacenando las puntuaciones de sentimiento como parte del conjunto de datos.

Una vez que tengas las puntuaciones de sentimiento, puedes visualizarlas en Qlik Sense utilizando gráficos y tablas. Por ejemplo, podrías crear un gráfico de barras que muestre la distribución de las puntuaciones de sentimiento en diferentes categorías o usar un diagrama de dispersión para explorar la relación entre el sentimiento y otras variables en tus datos. También puedes usar las capacidades de filtrado de Qlik Sense para profundizar en segmentos específicos de los datos y ver cómo varía el sentimiento en ellos.

25. ¿Qué buenas prácticas de seguridad deben seguirse al desarrollar aplicaciones Qlik Sense?

Al desarrollar aplicaciones Qlik Sense, se deben seguir varias buenas prácticas de seguridad. Las conexiones de datos deben usar protocolos seguros (HTTPS, TLS) y emplear mecanismos de autenticación apropiados como ID de usuario/contraseña, Kerberos o certificados. Proteja los datos en reposo cifrando datos confidenciales dentro de las aplicaciones Qlik Sense, considerando el cifrado a nivel de campo cuando sea necesario. Limite el acceso a los datos a través del Acceso a la Sección para asegurar que los usuarios solo vean la información autorizada. Revise y actualice periódicamente las listas de control de acceso. Use consultas parametrizadas y evite SQL dinámico para prevenir vulnerabilidades de inyección SQL. La validación de la entrada debe estar en su lugar para evitar la ejecución de scripts maliciosos.

Mejore aún más la seguridad implementando la Política de Seguridad de Contenido (CSP) para controlar los recursos que una aplicación Qlik Sense puede cargar, mitigando los ataques XSS. Mantenga el servidor y el software cliente de Qlik Sense actualizados con los últimos parches de seguridad. Supervise los registros de Qlik Sense en busca de actividad sospechosa e implemente sistemas de detección de intrusiones. Eduque a los desarrolladores y administradores sobre las amenazas de seguridad comunes y las mejores prácticas para el desarrollo e implementación seguros de Qlik Sense.

26. Explique la diferencia entre dimensiones calculadas y medidas calculadas.

Tanto las dimensiones calculadas como las medidas calculadas se derivan de datos existentes, pero sirven para diferentes propósitos en el análisis y la visualización de datos. Una dimensión calculada es un campo que categoriza los datos, a menudo utilizado para agrupar y filtrar. Por lo general, se basa en transformaciones o combinaciones de dimensiones existentes, creando nuevos atributos categóricos. Por ejemplo, combinar los campos 'Ciudad' y 'Estado' en una dimensión 'Ubicación'.

Por el contrario, una medida calculada realiza cálculos sobre datos numéricos, proporcionando valores agregados como sumas, promedios o recuentos. Se utiliza para cuantificar datos y obtener información. Por ejemplo, calcular 'Margen de Beneficio' dividiendo 'Beneficio' entre 'Ingresos'. Las medidas son inherentemente numéricas y son los valores que se analizan, mientras que las dimensiones proporcionan el contexto para ese análisis.

27. ¿Cómo se integra Qlik Sense con otras fuentes de datos, como APIs o servicios en la nube?

Qlik Sense puede integrarse con diversas fuentes de datos como APIs y servicios en la nube utilizando conectores y el Qlik REST Connector. El Qlik REST Connector es particularmente útil para extraer datos de APIs REST. Se configura una conexión especificando el punto final de la API, los detalles de autenticación (si es necesario) y cualquier parámetro necesario. Una vez configurado, Qlik Sense puede cargar datos desde la respuesta de la API (típicamente JSON o XML) en su modelo de datos.

Para servicios en la nube u otras bases de datos no directamente soportadas, se pueden utilizar conectores Qlik preconstruidos o controladores ODBC/JDBC. Si no existe un conector, considere la posibilidad de construir un conector personalizado utilizando la Qlik Associative Engine API o empleando una herramienta ETL para extraer, transformar y cargar datos en una fuente de datos soportada accesible por Qlik Sense.

28. Explique cómo optimizaría el rendimiento de una aplicación Qlik Sense que tarda mucho en cargarse o responder.

Para optimizar una aplicación lenta de Qlik Sense, comenzaría por identificar el cuello de botella. Los culpables comunes incluyen la carga de datos ineficiente, las expresiones complejas y los conjuntos de datos grandes. Luego optimizaría el proceso de carga de datos asegurándome de que solo se carguen los campos necesarios, utilizando cargas incrementales y optimizando la capa QVD. Además, examinaría las expresiones en busca de ineficiencias. Simplificaría los cálculos complejos, usaría Set Analysis de manera efectiva y minimizaría el uso de la función Aggr(). Finalmente, limitaría la cantidad de datos que se muestran en un momento dado mediante el uso de filtros de selección, dimensiones calculadas o visualizaciones detalladas.

Si esas medidas no son suficientes, consideraría la renderización del lado del servidor e investigaría el uso de recursos del servidor (CPU, memoria) para detectar posibles cuellos de botella de hardware. También es importante minimizar la cantidad de extensiones en uso y usar solo aquellas extensiones que sean eficientes.

Preguntas de la entrevista de Qlik Sense para experimentados

1. Describa una aplicación compleja de Qlik Sense que desarrolló, destacando los desafíos que enfrentó y cómo los superó.

Desarrollé una aplicación de Qlik Sense para una gran cadena minorista para analizar el rendimiento de las ventas en varias regiones y categorías de productos. El principal desafío fue manejar el conjunto de datos masivo (más de 500 millones de filas) y garantizar un rendimiento aceptable. Inicialmente, la aplicación era lenta y no respondía.

Para superar esto, implementé varias técnicas de optimización. Primero, optimicé el modelo de datos creando tablas agregadas usando la función Aggr() de Qlik en el script de carga para reducir el volumen de datos cargados en el front-end. Segundo, utilicé el análisis de conjuntos extensivamente para realizar cálculos complejos eficientemente dentro de los gráficos. También aproveché las capacidades de carga incremental de Qlik para actualizar los datos diariamente sin recargar todo el conjunto de datos. Finalmente, optimicé las expresiones en los propios gráficos, evitando cálculos complejos cuando fue posible y usando dimensiones calculadas para filtrar. Esto resultó en una mejora significativa del rendimiento, haciendo que la aplicación fuera utilizable y proporcionando información valiosa a los usuarios empresariales. El uso de declaraciones Trace dentro del script de carga también ayudó a identificar cuellos de botella.

2. ¿Cómo ha utilizado el análisis de conjuntos para resolver un problema de negocio específico y cuáles fueron los beneficios clave?

Usé el análisis de conjuntos en Qlik Sense para analizar el rendimiento de ventas en comparación con un público objetivo específico. El problema de negocio fue una disminución en las ventas dentro de un grupo demográfico particular a pesar del crecimiento general. Creé una expresión de conjunto para aislar los datos de ventas solo para este grupo demográfico (por ejemplo, {$<Demographic={'Jóvenes Adultos'}>}). Luego, comparé este conjunto con las ventas totales usando otra expresión de conjunto ({$<}>).

Los beneficios clave fueron:

• Análisis dirigido: Permitió el aislamiento preciso del grupo demográfico problemático, evitando la dilución de datos.
• Información clara: Reveló que, si bien las ventas generales aumentaron, las ventas dentro del grupo demográfico objetivo habían disminuido significativamente.
• Resultados procesables: Esta información condujo a una campaña de marketing enfocada adaptada al grupo demográfico objetivo, lo que resultó en un posterior aumento de las ventas. Esto hubiera sido difícil de identificar sin la precisión que proporcionó el análisis de conjuntos.

3. Explique su experiencia con las extensiones de Qlik Sense y proporcione un ejemplo de cuándo elegiría usar una.

Tengo experiencia en el desarrollo e implementación de extensiones de Qlik Sense para mejorar la funcionalidad y las capacidades de visualización de la plataforma. Mi trabajo ha incluido la creación de visualizaciones personalizadas (por ejemplo, gráficos avanzados más allá de la biblioteca estándar de Qlik Sense) y la integración de fuentes de datos externas directamente en los paneles de Qlik Sense. Esto implicó el uso de las API de Qlik Sense, JavaScript, HTML y CSS para construir extensiones interactivas y dinámicas.

Elegiría usar una extensión de Qlik Sense cuando las funcionalidades integradas no cumplan con los requisitos específicos. Por ejemplo, si necesitara una visualización de gráfico de red especializada para analizar relaciones complejas entre puntos de datos, o si necesitara integrarme con una API externa de nicho no compatible con los conectores estándar de Qlik Sense. En tales casos, una extensión personalizada proporcionaría la flexibilidad y el control necesarios para lograr el resultado deseado. Otro caso de uso podría ser incrustar una biblioteca de gráficos de terceros (por ejemplo, D3.js, Chart.js) para ofrecer una apariencia única.

4. Discuta su enfoque para optimizar el rendimiento de Qlik Sense, incluyendo técnicas para el modelado de datos y el diseño de expresiones.

Para optimizar el rendimiento de Qlik Sense, me concentro tanto en el modelado de datos como en el diseño de expresiones. En el modelado de datos, priorizo la creación de un esquema de estrella, minimizando las claves sintéticas resolviendo campos comunes y utilizando scripts de carga optimizados (por ejemplo, cargas incrementales, declaraciones QUALIFY, campos calculados en Qlik Sense en lugar de la base de datos cuando sea apropiado). Reducir la huella de datos es clave; elimino campos y filas innecesarias. También hago uso de capas QVD para un almacenamiento y reutilización eficientes de los datos, y aseguro la indexación adecuada cuando sea necesario.

Para el diseño de expresiones, apunto a la simplicidad y la eficiencia. Aprovecho el análisis de conjuntos para realizar agregaciones dentro de la aplicación en lugar de a través de uniones complejas en el modelo de datos, y utilizo variables para almacenar cálculos frecuentes. Evito usar declaraciones IF anidadas cuando es posible y favorezco expresiones alternativas (por ejemplo, Pick() y Match()), y uso Only() con cuidado debido a su potencial impacto en el rendimiento. También perfilo expresiones con el analizador de rendimiento de Qlik Sense y declaraciones de registro para identificar cuellos de botella. Finalmente, cuando es posible, precalculo expresiones que impactan el rendimiento en el script de carga como nuevos campos cuando es apropiado.

5. ¿Cómo asegura la calidad y precisión de los datos dentro de las aplicaciones Qlik Sense que desarrolla?

Asegurar la calidad de los datos en Qlik Sense implica varios pasos. La validación de datos durante los procesos ETL es fundamental, incluyendo comprobaciones de integridad, consistencia de tipos de datos y cumplimiento de las reglas de negocio definidas. Las capacidades de perfilado de datos de Qlik Sense se pueden utilizar para identificar anomalías y valores atípicos. Usar las funciones de script de Qlik Sense para la limpieza de datos (por ejemplo, Trim(), Upper(), NullIf()) y la transformación durante el proceso de carga también es importante. Además, las pruebas rigurosas de la aplicación, incluyendo pruebas unitarias y pruebas de aceptación de usuarios (UAT), ayudan a identificar y rectificar problemas relacionados con los datos.

Después del despliegue, el monitoreo continuo de la precisión de los datos es esencial. La implementación del seguimiento del linaje de datos ayuda a rastrear los datos hasta su origen, permitiendo una identificación rápida de los problemas de calidad de los datos. La creación de indicadores clave de rendimiento (KPI) relacionados con la calidad de los datos y su revisión regular asegura que los datos permanezcan precisos y confiables a lo largo del tiempo. También se pueden construir dashboards para visualizar las métricas de calidad de los datos y resaltar posibles problemas para su investigación.

6. Describa su experiencia con las características de seguridad de Qlik Sense y cómo las ha implementado para proteger datos sensibles.

Tengo experiencia en la implementación de las funciones de seguridad de Qlik Sense para proteger datos sensibles, centrándome principalmente en la autenticación, la autorización y la reducción de datos. Para la autenticación, he configurado varios métodos, incluyendo la integración con Active Directory y la autenticación multifactorial para verificar las identidades de los usuarios. Para la autorización, he utilizado reglas de seguridad para controlar el acceso a las aplicaciones, los streams y los objetos en función de los roles y grupos de los usuarios. Estas reglas definen quién puede ver, editar o publicar contenido.

La reducción de datos es otra área clave en la que he implementado seguridad. He usado Section Access para filtrar datos a nivel de fila, asegurando que los usuarios solo vean los datos que están autorizados a ver. Esto se basa a menudo en los atributos del usuario o la pertenencia al grupo. También he trabajado con técnicas de enmascaramiento de datos para ofuscar información sensible, como la información de identificación personal (PII), al tiempo que permito un análisis significativo. También estoy familiarizado con la configuración de los permisos adecuados en las fuentes de datos subyacentes para evitar el acceso no autorizado a nivel de datos.

7. ¿Cómo ha integrado Qlik Sense con otras herramientas de inteligencia empresarial o almacenamiento de datos?

He integrado Qlik Sense con otras herramientas de BI y almacenamiento de datos principalmente a través de conectores de datos y APIs. Por ejemplo, he utilizado los conectores nativos de Qlik para extraer datos de almacenes de datos como Snowflake y Amazon Redshift directamente en las aplicaciones de Qlik Sense. Esto implicó configurar el conector con las credenciales apropiadas y definir las consultas de selección de datos.

Además, he integrado Qlik Sense con otras herramientas, como Tableau y Power BI, aprovechando las APIs para compartir datos e incrustación. Esto podría implicar la creación de extensiones personalizadas en Qlik Sense que llamen a las APIs para recuperar datos o visualizaciones de otras plataformas. También he utilizado herramientas como los controladores ODBC para establecer conexiones entre Qlik Sense y otras fuentes de datos. Puedo escribir sentencias SQL para recuperar datos, si es necesario.

8. Explique su experiencia con técnicas avanzadas de scripting de Qlik Sense, como la carga incremental o la carga binaria.

Tengo experiencia en el uso de técnicas avanzadas de scripting de Qlik Sense para optimizar la carga de datos y mejorar el rendimiento de las aplicaciones. Específicamente, he implementado cargas incrementales para cargar solo datos nuevos o modificados, reduciendo los tiempos de carga y el consumo de recursos. Esto implicó el uso de archivos QVD para almacenar datos históricos, el seguimiento de la última marca de tiempo de carga y el filtrado de la fuente de datos para recuperar solo los registros actualizados desde esa marca de tiempo. El script luego agregaría los nuevos datos al QVD existente. Por ejemplo:

//Cargar datos nuevos o modificados LOAD * FROM DataSource WHERE Timestamp > $(vLastLoadTimestamp); //Almacenar datos en qvd STORE NewData INTO MyData.qvd (qvd); //Actualizar la última marca de tiempo de carga LET vLastLoadTimestamp = Max(Timestamp); //De los datos recién cargados

También he usado la carga binaria para copiar rápidamente el modelo de datos de una aplicación Qlik Sense a otra, lo cual es especialmente útil para el desarrollo, las pruebas y la implementación. Esto acelera el proceso de replicación de estructuras de datos y lógica sin volver a cargar desde la fuente de datos original. Puede ahorrar una cantidad considerable de tiempo al migrar modelos de datos entre entornos.

9. Describe una situación en la que tuvo que solucionar un problema complejo de Qlik Sense y cómo abordó el problema.

En una instancia, los usuarios informaron un rendimiento lento con una aplicación Qlik Sense que visualizaba datos de ventas en múltiples regiones. El problema era intermitente y difícil de reproducir de manera consistente. Comencé examinando la Consola de Gestión Empresarial de Qlik Sense para verificar la utilización de recursos del servidor (CPU, memoria, E/S de disco) durante los períodos lentos reportados. Eso no reveló cuellos de botella inmediatos. Luego habilité el registro detallado dentro de Qlik Sense para capturar los tiempos de ejecución de las consultas y las estadísticas de carga de datos. Esto ayudó a identificar una dimensión calculada específica que involucraba manipulaciones de cadenas complejas que causaba retrasos significativos.

Para resolver esto, refactoricé la dimensión calculada utilizando funciones de Qlik Sense más eficientes (por ejemplo, usando Match() en lugar de declaraciones If() anidadas cuando era apropiado) y precalculé partes de la dimensión durante el proceso de carga de datos usando el script de Qlik Sense. Después de estos cambios, el rendimiento de la aplicación mejoró significativamente, resolviendo las quejas de los usuarios. Finalmente, documenté los pasos de solución de problemas y la solución en nuestra base de conocimientos interna.

10. ¿Qué tan familiarizado está con las API de Qlik Sense y cómo las ha utilizado en sus proyectos?

Tengo experiencia trabajando con las API de Qlik Sense, principalmente la API del Motor y las API de Capacidad. He usado la API del Motor para interactuar programáticamente con el motor asociativo de Qlik, como crear aplicaciones, cargar datos, ejecutar scripts y recuperar datos. Por ejemplo, he automatizado procesos de carga y transformación de datos utilizando Python y la biblioteca qlik-engineapi para conectarme a la API del Motor. También he construido extensiones personalizadas utilizando las API de Capacidad, lo que me permitió incrustar visualizaciones y funcionalidades de Qlik Sense en otras aplicaciones web.

Específicamente, he utilizado las API de Capability para:

• Incrustar objetos específicos de Qlik Sense (gráficos, tablas) en sitios web externos.
• Crear mashups que combinan visualizaciones de Qlik Sense con otros componentes web.
• Implementar acciones e interacciones personalizadas que extienden la funcionalidad predeterminada de Qlik Sense.

Por ejemplo, podría usar JavaScript y las API de Capability para crear un botón personalizado en una aplicación web que active una acción específica en Qlik Sense, como aplicar un filtro o navegar a una hoja diferente. También estoy familiarizado con la API del Servicio de Repositorio de Qlik Sense (QRS) para tareas administrativas como la gestión de usuarios, aplicaciones y licencias, pero mi experiencia con ella es menos extensa que con las API de Engine y Capability.

11. Discuta su experiencia con el desarrollo colaborativo en Qlik Sense, incluido el control de versiones y la gestión de código.

En el desarrollo colaborativo de Qlik Sense, he utilizado principalmente Git para el control de versiones. He trabajado con estrategias de ramificación (ramas de características, develop, main) para gestionar los esfuerzos de desarrollo concurrentes y garantizar la estabilidad del código. Usamos Pull Requests para revisiones de código, lo que permite a los miembros del equipo inspeccionar y proporcionar comentarios antes de fusionar los cambios en la rama principal. Esto ayudó a mantener la calidad y la consistencia del código. Para la gestión de código específica de Qlik Sense, implementamos una biblioteca compartida de expresiones personalizadas, variables y visualizaciones. Estas se documentaron cuidadosamente y se almacenaron en un repositorio central dentro de Git, promoviendo la reutilización y la estandarización en diferentes aplicaciones de Qlik Sense.

En cuanto a la gestión del código, también utilizamos las capacidades integradas de Qlik Sense para exportar e importar objetos de la aplicación (hojas, visualizaciones, medidas). Esto facilitó la transferencia de componentes entre diferentes aplicaciones o entornos. Además, mantuvimos convenciones de nomenclatura claras y estándares de documentación para todos los objetos para mejorar la colaboración y la comprensión. Si bien Qlik Sense no tiene un IDE dedicado como otras plataformas de desarrollo, aprovechamos editores de código externos con resaltado de sintaxis para la creación de scripts de Qlik Sense, con el fin de mejorar la legibilidad y reducir errores.

12. Explique su comprensión de las capacidades de gobierno de datos de Qlik Sense y cómo las ha implementado.

Qlik Sense ofrece varias funciones de gobierno de datos para garantizar la calidad, la seguridad y el cumplimiento de los datos. Estos incluyen:

• Linaje de datos: Rastrear el origen y la transformación de los datos desde la fuente hasta la visualización final, lo que permite la auditabilidad y la comprensión del flujo de datos.
• Catálogo de datos: Repositorio centralizado de metadatos, que permite a los usuarios descubrir y comprender fácilmente los activos de datos disponibles.
• Reglas de seguridad: Definir políticas de control de acceso para restringir el acceso a datos y aplicaciones en función de los roles y grupos de usuarios.
• Perfilado de datos: Evaluar la calidad de los datos, identificar anomalías y garantizar la coherencia de los datos.
• Panel de gobierno: Monitorear las métricas de gobierno de datos, identificar los riesgos potenciales y rastrear los esfuerzos de cumplimiento.

He implementado estas características definiendo reglas de seguridad basadas en grupos de Active Directory para administrar el acceso a aplicaciones y datos. También configuré conexiones de datos con la autenticación adecuada. Finalmente, colaboré con los propietarios de los datos para documentar las fuentes de datos y las transformaciones para garantizar el linaje de los datos. Por ejemplo, definí el acceso a secciones para limitar la visibilidad a ciertos campos de datos en la aplicación, lo que permite la seguridad a nivel de fila.

13. ¿Cómo ha utilizado Qlik Sense para crear historias y presentaciones basadas en datos para audiencias ejecutivas?

He utilizado Qlik Sense para crear narrativas basadas en datos para ejecutivos, centrándome en visualizaciones claras, concisas e información procesable. Aprovecho las funciones de narración de historias de Qlik Sense para guiar a la audiencia a través de los datos, destacando las tendencias clave, los valores atípicos y las correlaciones. Por ejemplo, construí una aplicación para rastrear el rendimiento de las ventas. Utilicé la codificación por colores y los objetos KPI dentro de Qlik Sense para llamar la atención inmediata sobre las regiones con bajo rendimiento y los objetivos de ventas superados.

Específicamente, selecciono paneles de control teniendo en cuenta las necesidades ejecutivas específicas y utilicé la funcionalidad de instantáneas dentro de Qlik Sense para capturar visualizaciones clave. Luego presento estas instantáneas en un formato de presentación lineal, agregando texto narrativo para explicar el 'y qué' detrás de los datos, traduciendo análisis complejos en implicaciones comerciales fácilmente comprensibles y recomendaciones estratégicas que se alinean con los objetivos generales de la empresa.

14. Describa su experiencia con diferentes opciones de implementación de Qlik Sense (por ejemplo, en las instalaciones, en la nube) y sus consideraciones.

Tengo experiencia con implementaciones de Qlik Sense tanto en las instalaciones como en la nube. Para las implementaciones en las instalaciones, he participado en la instalación, configuración y mantenimiento de Qlik Sense Enterprise en Windows Server, incluida la gestión de reglas de seguridad, conexiones de datos y extensiones. Las consideraciones aquí incluyen el dimensionamiento del hardware, la configuración de la red, las políticas de seguridad y las responsabilidades de mantenimiento continuo como la aplicación de parches y las actualizaciones. Las implementaciones en la nube, específicamente Qlik Cloud, implicaron el aprovechamiento de su modelo SaaS. Mi enfoque fue el desarrollo y la implementación de aplicaciones, la gestión de conexiones de datos a fuentes basadas en la nube (por ejemplo, Snowflake, AWS S3) y la utilización de las funciones de colaboración de Qlik Cloud. Las consideraciones clave aquí son la residencia de datos, la gestión de suscripciones y la integración con la infraestructura y los protocolos de seguridad en la nube existentes.

15. ¿Cómo te mantienes al día con las últimas funciones y mejores prácticas de Qlik Sense?

Me mantengo actualizado sobre Qlik Sense a través de varios canales. Visito regularmente el sitio web oficial de Qlik, particularmente las secciones 'Novedades' y 'Blog de Qlik', para aprender sobre nuevas funciones, actualizaciones y anuncios. También participo activamente en los foros de la comunidad Qlik, donde leo discusiones, hago preguntas y comparto conocimientos con otros usuarios.

Para profundizar mi comprensión, sigo los canales oficiales de redes sociales de Qlik (LinkedIn, Twitter) y me suscribo a boletines informativos relevantes. Además, ocasionalmente asisto a seminarios web y sesiones de capacitación de Qlik cuando están disponibles. También trato de mantenerme informado sobre las mejores prácticas trabajando de forma práctica y experimentando con las nuevas funciones a medida que salen.

16. Explique cómo maneja conjuntos de datos muy grandes dentro de Qlik Sense, incluidas las estrategias para la carga y el procesamiento eficientes de datos.

Al manejar conjuntos de datos muy grandes en Qlik Sense, me enfoco en la carga y el procesamiento eficientes de datos. Para la carga de datos, aprovecho las cargas incrementales para cargar solo datos nuevos o modificados, lo que reduce el tiempo de carga general. También optimizo el modelo de datos utilizando archivos QVD optimizados (Qlik Data Files) como capa de almacenamiento, que están altamente comprimidos y optimizados para Qlik Sense. Las conexiones de datos están configuradas para minimizar la cantidad de datos que se introducen en Qlik Sense, filtrando los datos en la fuente cuando sea posible.

Para el procesamiento de datos, priorizo el análisis de conjuntos y las dimensiones/medidas calculadas para realizar agregaciones y cálculos dentro de Qlik Sense, minimizando la huella de datos. La utilización de la carga binaria para compartir modelos de datos y datos maestros entre aplicaciones garantiza la coherencia y reduce la redundancia. También es fundamental asegurarse de que el servidor tenga una configuración óptima de RAM y CPU. Para lograr esto, puede realizar comprobaciones de estado periódicas para asegurarse de que su sistema funciona a niveles óptimos.

17. Describe una situación en la que tuvo que rediseñar una aplicación Qlik Sense para mejorar su usabilidad o rendimiento.

En un puesto anterior, rediseñé una aplicación Qlik Sense utilizada por el equipo de ventas para rastrear el rendimiento contra los objetivos. La aplicación inicial era lenta y difícil de navegar, lo que llevó a una baja adopción. Para mejorar la usabilidad, simplifiqué el diseño, reduciendo la cantidad de gráficos en cada hoja y agregando botones de navegación claros. También implementé un panel de filtros para facilitar la selección de datos.

Para el rendimiento, optimicé el modelo de datos eliminando campos innecesarios y creando dimensiones calculadas en lugar de campos calculados en el front-end. También revisé las expresiones de análisis de conjunto y me aseguré de que fueran eficientes. Después del rediseño, la adopción por parte del usuario aumentó significativamente y el tiempo de carga de la aplicación mejoró en más del 50%.

18. ¿Cómo aborda la formación y la documentación para usuarios de las aplicaciones Qlik Sense que desarrolla?

Mi enfoque de la formación y la documentación para usuarios de las aplicaciones Qlik Sense implica una estrategia multifacética. Primero, creo documentación completa y fácil de usar, a menudo utilizando las funciones de ayuda integradas de Qlik o herramientas externas como editores Markdown. Esta documentación cubre todo, desde la navegación básica hasta las técnicas de análisis avanzadas, lo que garantiza que los usuarios de todos los niveles de habilidad puedan comprender y utilizar eficazmente la aplicación.

En segundo lugar, ofrezco sesiones de capacitación personalizadas, que pueden variar desde talleres presenciales hasta seminarios web en línea. Estas sesiones se centran en ejercicios prácticos que permiten a los usuarios aplicar lo que han aprendido en escenarios del mundo real. Siempre incorporo los comentarios de los usuarios para mejorar la capacitación y la documentación futuras, asegurando que siga siendo relevante y efectiva. También creo tutoriales en video cortos que abordan tareas o características específicas. Finalmente, creo secciones de preguntas frecuentes dentro de la aplicación o la documentación que anticipan las preguntas más comunes de los usuarios.

19. Explique su experiencia con las capacidades móviles de Qlik Sense y cómo optimiza las aplicaciones para dispositivos móviles.

Tengo experiencia en el desarrollo y la optimización de aplicaciones Qlik Sense para dispositivos móviles, lo que garantiza una experiencia de usuario fluida en pantallas más pequeñas. He trabajado con técnicas de diseño responsivo dentro de Qlik Sense, aprovechando las capacidades integradas de la plataforma para ajustar automáticamente los diseños y las visualizaciones en función del tamaño de la pantalla. Esto incluye la utilización eficaz de objetos contenedor, la elección de tipos de gráficos apropiados optimizados para la visualización móvil (por ejemplo, gráficos de barras simplificados o KPI) y la minimización del uso de objetos demasiado complejos o con mucha información que pueden ralentizar el rendimiento.

Específicamente, me concentro en optimizar el modelo de datos para el rendimiento móvil. Esto significa reducir la cantidad de datos cargados innecesariamente y utilizar agregaciones optimizadas. También presto mucha atención al rendimiento de la red habilitando la compresión y los mecanismos de almacenamiento en caché dentro de Qlik Sense. Además, he probado exhaustivamente las aplicaciones en varios dispositivos móviles y navegadores para garantizar la compatibilidad e identificar cualquier posible cuello de botella de rendimiento, y he utilizado la aplicación móvil de Qlik Sense para funciones nativas del dispositivo, como los gestos táctiles.

20. Describa una situación en la que tuvo que trabajar con un modelo de datos complejo en Qlik Sense y cómo lo simplificó para los usuarios finales.

En un puesto anterior, trabajé con un gran minorista cuya aplicación Qlik Sense rastreaba las ventas en múltiples canales y categorías de productos. El modelo de datos inicial era muy complejo e involucraba numerosas tablas unidas en varios campos. Esto dificultaba que los usuarios comerciales crearan sus propios análisis e informes. Para simplificarlo, creé un esquema de estrella consolidando datos de transacciones granulares en una tabla de hechos central. Se crearon tablas de dimensiones para representar las categorías de productos, los canales de venta, los segmentos de clientes y los períodos de tiempo. Utilicé las funciones de modelado de datos de Qlik Sense para definir asociaciones claras entre la tabla de hechos y las tablas de dimensiones, haciendo que las relaciones de datos fueran más intuitivas.

Además, creé dimensiones y medidas calculadas con nombres fáciles de usar. Por ejemplo, en lugar de 'Sum(SalesAmount)', creé una medida llamada 'Ventas Totales'. También oculté campos innecesarios y creé plantillas de marcadores para análisis de uso frecuente. Este enfoque mejoró significativamente la usabilidad de la aplicación, lo que permitió a los usuarios comerciales generar informes rápidamente y obtener información sin necesidad de comprender las complejidades del modelo de datos subyacente.

21. ¿Cómo ha aprovechado las funciones de análisis avanzado de Qlik Sense, como la agrupación o el pronóstico, en sus proyectos?

En un proyecto reciente centrado en el análisis del rendimiento de las ventas, aproveché la función de clustering de Qlik Sense para segmentar nuestra base de clientes. Específicamente, utilicé el algoritmo de clustering K-means dentro de Qlik para agrupar a los clientes en función de su comportamiento de compra, datos demográficos y volumen de ventas. Esto nos permitió identificar distintos segmentos de clientes con necesidades y preferencias únicas, lo que condujo a campañas de marketing más específicas y a una mejor retención de clientes. Utilicé los ID de los clústeres resultantes en varios paneles para filtrar y comparar el rendimiento entre diferentes grupos, revelando información útil. Además, para pronosticar las ventas futuras, utilicé las capacidades de pronóstico de regresión lineal integradas en Qlik Sense. Después de limpiar y preparar los datos históricos de ventas, apliqué la función Linearmodel() y creé un gráfico que muestra las cifras de ventas predichas. Esto ayudó al equipo de ventas a anticipar las tendencias futuras y a ajustar las estrategias de forma proactiva. También experimenté con técnicas de pronóstico más avanzadas disponibles a través de las extensiones de Qlik Sense, como los modelos ARIMA, para mejorar la precisión de las predicciones.

22. Explique su comprensión del motor asociativo de Qlik Sense y cómo impacta en el descubrimiento y análisis de datos.

El motor asociativo de Qlik Sense es la tecnología central que permite a los usuarios explorar datos libremente sin jerarquías predefinidas ni restricciones de consulta. A diferencia de las herramientas de BI tradicionales que se basan en consultas SQL, Qlik Sense indexa todos los puntos de datos y sus relaciones. Cuando un usuario realiza una selección, el motor resalta instantáneamente los puntos de datos relacionados y no relacionados. Esto impacta en el descubrimiento de datos al revelar conexiones e información oculta que podrían pasarse por alto utilizando herramientas basadas en consultas.

Esta funcionalidad mejora dramáticamente el análisis al permitir a los usuarios explorar datos de forma no lineal, descubriendo relaciones sorprendentes e identificando anomalías. Dado que el motor asociativo resalta lo que está y no está relacionado, facilita una comprensión más completa de los datos, lo que conduce a decisiones mejor informadas.

23. Describa su experiencia con Qlik Sense Mashups y cuándo elegiría implementar uno.

Mi experiencia con Qlik Sense Mashups implica la integración de visualizaciones y datos de Qlik Sense en aplicaciones web personalizadas para crear experiencias de usuario personalizadas. Los he usado para incrustar gráficos de Qlik Sense dentro de portales existentes, desarrollar paneles analíticos enfocados para grupos de usuarios específicos y construir interfaces de informes interactivas con funcionalidades mejoradas más allá de las características estándar de Qlik Sense.

Elegiría implementar un Qlik Sense Mashup cuando necesito:

• Ampliar la funcionalidad de Qlik Sense: Añadir controles, flujos de trabajo o acciones personalizados que no están disponibles de forma nativa en Qlik Sense.
• Integrar análisis: Integrar sin problemas las visualizaciones de Qlik Sense en sitios web o aplicaciones existentes.
• Personalizar la experiencia del usuario: Crear una experiencia analítica altamente personalizada y con la marca para roles o tareas de usuario específicos. Por ejemplo, crear un portal personalizado enfocado en un proceso de negocio específico e integrar análisis relevantes de Qlik Sense en él. Esto a menudo implica el uso de las API de Capacidad para controlar el motor de Qlik Sense y recuperar datos para visualizaciones personalizadas creadas con bibliotecas como D3.js o Chart.js.

24. ¿Cómo se asegura el cumplimiento de la accesibilidad en las aplicaciones de Qlik Sense, haciéndolas utilizables para personas con discapacidades?

Para garantizar el cumplimiento de la accesibilidad en las aplicaciones de Qlik Sense, siga estas pautas. Utilice las funciones de accesibilidad integradas de Qlik Sense, como la navegación con teclado, la compatibilidad con lectores de pantalla (atributos ARIA) y la configuración de contraste. Proporcione texto alternativo para las imágenes y asegúrese de que haya etiquetas significativas para todos los elementos interactivos. Pruebe a fondo las aplicaciones con lectores de pantalla (como NVDA o JAWS) y la navegación solo con teclado para identificar y rectificar cualquier problema de usabilidad. Adhiérase a los estándares WCAG (Pautas de Accesibilidad para el Contenido Web), normalmente buscando el cumplimiento de WCAG 2.1 Nivel AA. Audite regularmente la aplicación en busca de problemas de accesibilidad y soluciónelos con prontitud.

Considera el uso de paletas de colores que proporcionen suficiente contraste para usuarios con discapacidades visuales. Asegúrate de que todos los elementos interactivos tengan un indicador de enfoque claro cuando se navega con el teclado. Proporciona mecanismos para omitir contenido repetitivo, como enlaces de salto, para mejorar la navegación para usuarios de lectores de pantalla. Considera también proporcionar alternativas de texto para visualizaciones complejas siempre que sea posible.

Pregunta 1.

¿Cuál de los siguientes tipos de gráficos es el más adecuado para visualizar el rendimiento de las ventas en diferentes regiones geográficas en Qlik Sense?

Opciones:

Opciones:

Gráfico de dispersión

Mapa de árbol

Mapa geográfico

Gráfico circular

Pregunta 2.

¿Cuál de los siguientes métodos es la forma correcta de definir y asignar un valor a una variable llamada 'vSalesTarget' con un valor de 1000 en Qlik Sense?

Opciones:

SET vSalesTarget = 1000;

LET vSalesTarget = '1000';

vSalesTarget := 1000;

DEFINE vSalesTarget = 1000;

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe MEJOR la función principal de la función AGGR en Qlik Sense?

Opciones:

Opciones:

Calcula la suma de un campo en todo el conjunto de datos.

Devuelve el recuento distinto de un campo.

Crea una tabla agregada temporal basada en dimensiones especificadas y luego calcula una expresión en esta tabla agregada.

Filtra los datos basados en una condición específica.

Pregunta 4.

Necesita calcular las ventas totales excluyendo las ventas de 'Producto X'. ¿Cuál de las siguientes expresiones de análisis de conjunto lograría esto correctamente en Qlik Sense?

Opciones:

Opciones:

Sum({<Product = {'Product X'}>} Ventas)

Sum({<Product -= {'Product X'}>} Ventas)

Sum({<Product *= {'Product X'}>} Ventas)

Sum({<Product != {'Product X'}>} Ventas)

Pregunta 5.

¿Cuál de las siguientes es la forma más eficiente de permitir que un usuario filtre un panel de control de Qlik Sense basado en selecciones múltiples de una lista de categorías de productos?

Opciones:

Cree un panel de filtro y agregue un cuadro de lista para 'Categoría de producto'.

Use la acción 'Seleccionar en campo' en un objeto de botón, configurado para cada categoría de producto.

Escriba una expresión compleja en el gráfico que filtre según las categorías de productos seleccionadas.

Implemente un marcador para cada categoría de producto.

Pregunta 6.

¿Qué función es la más adecuada para calcular un promedio móvil de 3 meses de ventas en Qlik Sense?

Opciones:

RunningSum(Sum(Ventas), 2, 0)

Avg(Ventas)

RangeAvg(Above(Sum(Ventas), RowNo() - 2, 2))

Only(Ventas)

Pregunta 7.

¿Cómo se puede calcular el porcentaje de las ventas totales para cada categoría de producto en Qlik Sense?

Opciones:

Usando el calificador `TOTAL` dentro de la función `SUM`: `SUM(Ventas) / TOTAL SUM(Ventas)`

Usando la función `Rank`: `Rank(SUM(Ventas))`

Usando la función `Only`: `Only(CategoríaDeProducto)`

Usando la función `Above`: `Above(SUM(Ventas))`

Pregunta 8.

¿Cuál de los siguientes métodos se usa con más frecuencia para implementar la seguridad a nivel de fila y la reducción de datos basada en el acceso del usuario en Qlik Sense?

Opciones:

Usando la configuración 'Prefijo Ocultar' en el script de carga.

Implementando el Acceso a la Sección en el script de carga.

Utilizando los permisos integrados a nivel de gráfico de Qlik Sense.

Aplicando opciones de mostrar condicionales en objetos individuales.

Pregunta 9.

¿Cuál es el propósito principal del Calendario Maestro en Qlik Sense?

Opciones:

Para almacenar todos los indicadores clave de rendimiento (KPI) calculados utilizados en la aplicación.

Para centralizar y estandarizar el manejo de fechas, permitiendo el análisis basado en el tiempo a través de diferentes fuentes de datos.

Para administrar el acceso de los usuarios y la configuración de seguridad para la aplicación Qlik Sense.

Para definir las paletas de colores y los temas utilizados en todas las visualizaciones.

Pregunta 10.

¿Cuál es el propósito principal de la opción de filtro 'Mantener solo' al hacer selecciones en Qlik Sense?

Opciones:

Para excluir los valores seleccionados del conjunto de datos.

Para retener solo los valores seleccionados, excluyendo todos los demás valores del conjunto de datos.

Para resaltar los valores seleccionados en un gráfico.

Para crear un marcador que contenga los valores seleccionados.

Pregunta 11.

¿Cuál es el efecto principal de recargar datos en una aplicación Qlik Sense?

Opciones:

Refresca el modelo de datos con los datos más recientes de las fuentes, actualizando las visualizaciones y los cálculos.

Elimina permanentemente todos los datos existentes y comienza con un modelo de datos vacío.

Solo actualiza las visualizaciones sin afectar el modelo de datos subyacente.

Crea una copia de seguridad de los datos existentes antes de aplicar cualquier cambio.

Pregunta 12.

¿Cuál es el propósito principal de la función Dual() en Qlik Sense?

Opciones:

Opciones:

Para encriptar datos confidenciales dentro de la aplicación Qlik Sense.

Para asignar un valor numérico a una cadena de texto mientras aún se muestra el texto, lo que permite la clasificación y los cálculos.

Para conectarse a dos fuentes de datos diferentes simultáneamente.

Para crear un campo calculado que combine dos campos existentes en uno.

Pregunta 13.

¿Cuál es el propósito principal de crear una 'Historia' en Qlik Sense?

Opciones:

Para definir conexiones de datos y cargar datos de varias fuentes.

Para crear visualizaciones interactivas para explorar datos.

Para presentar información de datos en un formato narrativo, guiando al usuario a través de un análisis específico.

Para administrar el acceso de los usuarios y la configuración de seguridad dentro de la aplicación.

Pregunta 14.

¿Cuál es la principal diferencia entre una carga incremental y una carga completa en Qlik Sense?

Opciones:

Una carga incremental reemplaza todos los datos existentes con los datos nuevos, mientras que una carga completa solo agrega nuevos registros.

Una carga incremental solo carga los datos que han cambiado desde la última carga, mientras que una carga completa carga todos los datos de la fuente.

Una carga completa requiere una conexión a la base de datos, mientras que una carga incremental puede cargar desde archivos.

No hay diferencia; ambas cargas realizan la misma función.

Pregunta 15.

¿Cuál de los siguientes métodos se utiliza comúnmente para conectar Qlik Sense a una fuente de datos externa, como una base de datos?

Opciones:

Usando una carga directa de archivos a través de Qlik Management Console (QMC)

Creando una conexión de datos utilizando el Editor de Carga de Datos de Qlik Sense

Codificando datos directamente en el front-end de la aplicación Qlik Sense

Usando extensiones de navegador de terceros para importar datos

Pregunta 16.

¿Cuál es el propósito principal de la función ApplyBookmark() en Qlik Sense?

Opciones:

Para guardar el estado actual de las selecciones y filtros como un objeto reutilizable.

Para aplicar un marcador guardado previamente a la sesión actual de Qlik Sense, restaurando las selecciones y los filtros.

Para generar automáticamente marcadores basados en la actividad del usuario.

Para eliminar marcadores existentes de la aplicación Qlik Sense.

Pregunta 17.

En Qlik Sense, ¿cuál es la diferencia clave entre usar un 'Join' y crear una 'Tabla de Enlace' al combinar datos de múltiples tablas?

Opciones:

Opciones:

Un 'Join' combina tablas en una sola tabla, lo que puede causar duplicación de datos, mientras que una 'Tabla de Enlace' crea una tabla separada que contiene solo las claves comunes, preservando las tablas originales.

Un 'Join' se utiliza para tablas con diferentes nombres de campo, mientras que una 'Tabla de Enlace' se utiliza solo cuando los nombres de campo son idénticos.

Un 'Join' siempre resulta en un rendimiento de consulta más rápido en comparación con el uso de una 'Tabla de Enlace'.

Una 'Tabla de Enlace' fusiona físicamente las tablas, mientras que un 'Join' las mantiene separadas.

Pregunta 18.

¿Cuál es el método principal para crear campos calculados dentro de una aplicación Qlik Sense?

Opciones:

Usando el 'Edit Load Script' y escribiendo scripts de transformación directamente dentro del editor de scripts.

Creando una nueva aplicación e importando datos nuevamente.

Modificando directamente los archivos de datos fuente.

Usando el 'Data Manager' para definir campos calculados utilizando la funcionalidad de arrastrar y soltar

Pregunta 19.

¿Cuál es el propósito principal de Section Access en Qlik Sense?

Opciones:

Opciones:

Para crear campos calculados para el análisis de datos.

Para controlar qué datos pueden ver los usuarios en función de sus credenciales de inicio de sesión.

Para mejorar el rendimiento de la carga de datos.

Para definir la combinación de colores de la aplicación.

Pregunta 20.

En Qlik Sense, ¿cuál es la función principal del signo '$' cuando se usa dentro de una expresión?

Opciones:

Indica que la expresión debe evaluarse solo una vez durante toda la sesión, independientemente de las selecciones.

Define una variable global a la que se puede acceder en diferentes aplicaciones.

Significa un comentario y es ignorado por el motor de Qlik Sense.

Fuerza que la expresión se calcule utilizando solo los datos de la selección actual.

Pregunta 21.

¿Cuál es la función principal de la función Match() en Qlik Sense?

Opciones:

Para convertir un valor de fecha en una cadena de texto.

Para comparar un valor con una lista de valores posibles y devolver el índice coincidente.

Para realizar un cálculo matemático que involucre logaritmos.

Para extraer una subcadena de una cadena de texto.

Pregunta 22.

¿Cuál es la principal diferencia entre una operación 'Concatenate' y una 'Join' al cargar datos en Qlik Sense?

Opciones:

Opciones:

Concatenate fusiona tablas con diferentes campos, mientras que Join fusiona tablas con campos idénticos.

Concatena las tablas de pilas con campos similares una encima de la otra, mientras que Join combina las tablas lado a lado basándose en campos comunes.

Concatena crea una nueva tabla, mientras que Join modifica las tablas existentes.

Concatena solo funciona con cargas residentes, mientras que Join solo funciona con fuentes de datos externas.

Pregunta 23.

¿Qué es una clave sintética en Qlik Sense y qué suele indicar?

Opciones:

Un campo clave creado manualmente por el usuario para vincular tablas.

Un campo clave generado automáticamente por Qlik Sense cuando dos o más tablas comparten dos o más campos con los mismos nombres, lo que indica un posible problema de modelado de datos.

Un campo clave utilizado para encriptar datos confidenciales dentro de la aplicación Qlik Sense.

Un campo clave que siempre está presente en el Calendario Maestro.

Pregunta 24.

¿Cuál es el propósito principal de la función GetFieldSelections() en Qlik Sense?

Opciones:

Recuperar una lista de todos los campos disponibles en un modelo de datos.

Mostrar los valores seleccionados en un campo específico al usuario.

Devolver una cadena separada por comas de los valores actualmente seleccionados dentro de un campo especificado.

Aplicar un filtro a un campo basado en las selecciones del usuario.

Pregunta 25.

En Qlik Sense, ¿cuál es el principal beneficio de usar la asociación entre tablas en lugar de unirlas explícitamente?

Opciones:

La asociación siempre resulta en tiempos de carga de datos más rápidos en comparación con las uniones.

La asociación reduce la redundancia de datos al permitir que los campos con valores idénticos vinculen automáticamente las tablas, lo que lleva a una huella de memoria más pequeña y un mejor rendimiento.

La asociación permite crear campos calculados complejos que no son posibles con las uniones.

La asociación impone reglas estrictas de gobernanza de datos, evitando el acceso no autorizado a los datos.

¿Qué habilidades de Qlik Sense debe evaluar durante la fase de la entrevista?

Si bien una sola entrevista no puede revelar todo sobre un candidato, centrarse en las habilidades clave asegura que encuentres un experto en Qlik Sense. Estas habilidades son los pilares fundamentales para el desarrollo e implementación exitosos de Qlik Sense. Identificar estas habilidades desde el principio agiliza tu proceso de contratación.

Modelado de datos

Una prueba de evaluación puede filtrar fácilmente a los candidatos en función de su comprensión de varios conceptos de modelado de datos. La evaluación de modelado de datos de Adaface incluye preguntas de opción múltiple relevantes para ayudarte a identificar a los candidatos fuertes.

Para evaluar sus habilidades de modelado de datos, haz preguntas específicas sobre su experiencia. La siguiente pregunta puede revelar su enfoque de la estructura y las relaciones de los datos.

Describe una vez que tuviste que optimizar un modelo de datos complejo en Qlik Sense. ¿Qué desafíos enfrentaste y cómo los superaste?

Busca candidatos que puedan articular claramente su comprensión de las relaciones de datos y cómo optimizaron el modelo. Puntos extra si mencionan características específicas de Qlik Sense utilizadas para la optimización.

Scripting de Qlik Sense

Una evaluación de Qlik Sense es la forma más directa de evaluar las habilidades de scripting. La prueba de Qlik Sense de Adaface evalúa el conocimiento de la carga de datos, las transformaciones y otras mejores prácticas de scripting.

Preguntar sobre su experiencia con la escritura de scripts de Qlik Sense también puede ser útil. Aquí hay una pregunta para evaluar su experiencia en la escritura de scripts:

Explique la diferencia entre una instrucción 'Load' y una instrucción 'Select' en la escritura de scripts de Qlik Sense. ¿Cuándo usaría cada una?

El candidato debe ser capaz de articular el propósito de cada instrucción y los escenarios donde cada una es más adecuada. Busque una clara comprensión de cómo estas instrucciones interactúan con las fuentes de datos.

Visualización de Datos

Puede utilizar pruebas de habilidades para filtrar fácilmente a los candidatos en su aptitud para la visualización. La evaluación de Tableau de Adaface contiene preguntas sobre las mejores prácticas en la selección de gráficos y el diseño de paneles, que son relevantes para la visualización de Qlik Sense.

Las preguntas de la entrevista dirigidas pueden revelar cómo un candidato aborda los desafíos de visualización de datos. Aquí hay un ejemplo:

Describa un proyecto en el que tuvo que presentar datos complejos de una manera simple e intuitiva utilizando Qlik Sense. ¿Qué tipo de gráficos eligió y por qué?

El candidato debe demostrar una comprensión de la selección de gráficos basada en el tipo de datos y el público objetivo. También deben ser capaces de explicar la justificación de sus elecciones de diseño.

3 Consejos para usar preguntas de entrevista de Qlik Sense

Antes de utilizar estas preguntas de entrevista de Qlik Sense, aquí hay algunos consejos para ayudarlo a realizar entrevistas más efectivas. Estas sugerencias maximizarán su capacidad para evaluar a los candidatos y tomar decisiones de contratación informadas.

1. Aproveche las evaluaciones de habilidades antes de las entrevistas

Las evaluaciones de habilidades proporcionan una medida objetiva de las habilidades de un candidato, lo que le permite seleccionar candidatos y concentrar el tiempo de la entrevista en las personas más prometedoras. Al identificar las lagunas de habilidades desde el principio, puede adaptar las preguntas de la entrevista para explorar áreas específicas de preocupación o fortaleza.

Considere usar una prueba de Qlik Sense para evaluar las habilidades prácticas de los candidatos. También puede considerar una prueba de analista de inteligencia empresarial más general para evaluar las habilidades y el conocimiento de datos. Las pruebas de habilidades son excelentes para calificar o descalificar objetivamente a los candidatos. Otras evaluaciones que pueden ser útiles incluyen pruebas de análisis de datos, pruebas en línea de SQL y pruebas de Excel.

Al integrar evaluaciones de habilidades en su proceso de contratación, agiliza la selección de candidatos, reduce el tiempo de contratación y mejora la calidad de sus contrataciones. Utilice los resultados para discutir cómo abordaron una pregunta y comprender su proceso de pensamiento durante la entrevista.

2. Esquematice preguntas de entrevista específicas

El tiempo es valioso durante las entrevistas, por lo que preparar un conjunto de preguntas enfocadas puede garantizar que evalúe a los candidatos en los aspectos más importantes de Qlik Sense. Priorice las preguntas que revelen la experiencia práctica, las habilidades de resolución de problemas y una comprensión más profunda de las capacidades de la plataforma.

Amplíe su conjunto de preguntas con otras áreas relacionadas. Considere explorar temas cubiertos en nuestras preguntas de entrevista para SQL o análisis de datos ya que el dominio de Qlik Sense a menudo se basa en estos.

Una entrevista bien estructurada, con preguntas específicas, aumenta sus posibilidades de identificar a los candidatos que poseen la combinación de habilidad técnica y pensamiento analítico necesarios para el puesto.

3. Haga preguntas de seguimiento para descubrir la profundidad

Simplemente hacer una pregunta de una lista no es suficiente. Para medir realmente la experiencia de un candidato, hacer preguntas de seguimiento relevantes es clave. Esto ayuda a descubrir a los candidatos que pueden ser capaces de recitar definiciones pero que carecen de conocimientos o experiencia práctica real.

Para evaluar con precisión las habilidades en Qlik Sense y contratar al mejor talento

Al contratar para puestos de Qlik Sense, verificar las habilidades de los candidatos es primordial. Usar pruebas de habilidades es la forma más precisa de evaluar sus capacidades. Considere usar una Prueba de Qlik Sense dedicada de Adaface para evaluar a los candidatos objetivamente.

Una vez que haya identificado a los mejores candidatos utilizando pruebas de habilidades, agilice su proceso de entrevista. Luego puede concentrarse en la adaptación cultural y las discusiones en profundidad. Regístrese para una prueba gratuita en nuestra plataforma de evaluación para comenzar.

Prueba en línea de Qlik Sense

35 minutos | 12 MCQs

La prueba en línea de Qlik Sense utiliza preguntas de opción múltiple basadas en escenarios para evaluar a los candidatos sobre su conocimiento de Qlik Sense, incluida su competencia en el trabajo con modelado de datos, scripting, visualización de datos y análisis de datos. La prueba tiene como objetivo evaluar la capacidad de un candidato para trabajar con Qlik Sense de manera efectiva y diseñar y desarrollar aplicaciones que cumplan con los requisitos comerciales y proporcionen información práctica.

[

Prueba la prueba en línea de Qlik Sense

](https://www.adaface.com/assessment-test/qlik-sense-test)

Descargue la plantilla de preguntas de entrevista de Qlik Sense en múltiples formatos

Preguntas frecuentes sobre las preguntas de la entrevista de Qlik Sense

Al entrevistar a principiantes para puestos de Qlik Sense, concéntrese en preguntas que evalúen su comprensión de los conceptos básicos, los principios de visualización de datos y su entusiasmo por aprender. Las preguntas sobre la arquitectura de Qlik Sense, el scripting básico y las técnicas simples de carga de datos son un buen comienzo.

Para los candidatos de nivel intermedio, vaya más allá de lo básico. Pregunte sobre su experiencia con scripting avanzado, modelado de datos complejo, optimización del rendimiento y aspectos de seguridad dentro de Qlik Sense. Las preguntas basadas en escenarios pueden revelar sus habilidades para resolver problemas.

Los candidatos con experiencia deben ser capaces de discutir su experiencia con implementaciones a nivel empresarial, gobierno y técnicas de análisis avanzado. Evalúe su conocimiento de las extensiones de Qlik Sense, la integración con otros sistemas y el liderazgo en proyectos.

Comience revisando los conceptos básicos de Qlik Sense, incluyendo modelado de datos, scripting y visualización. Practique responder preguntas comunes de entrevista y prepárese para discutir sus proyectos y experiencias previas con Qlik Sense.

Evite preguntas demasiado técnicas que no estén relacionadas con la aplicación práctica. Concéntrese en evaluar las habilidades de resolución de problemas y la comprensión de los requisitos empresariales. No descuide la importancia de las habilidades de comunicación y trabajo en equipo.

Las preguntas estructuradas de la entrevista ayudan a garantizar que esté evaluando a los candidatos de manera justa y consistente. También le permiten recopilar datos comparables entre los candidatos, lo que facilita la identificación del mejor candidato para su equipo.