Reutilizar el modelo de datos de Qlikview en otro archivo usando carga binaria

¿Que aprenderás?

Después de recibir muchas consultas sobre el uso de técnicas de optimización en QlikView, me veo obligado a escribir este artículo. La belleza de la optimización es que se puede aplicar en cualquier etapa del ciclo de desarrollo de aplicaciones QlikView.

Existen varios métodos para optimizar la carga de datos en QlikView. En este artículo, discutiré uno de los métodos de optimización para cargar datos: ‘cargar datos desde otro documento QlikView’. Antes de continuar, le sugiero que revise Carga de datos incremental en QlikView y Carga de datos de archivos QVD para familiarizarse con las técnicas de carga de datos comunes.

Ahora que estamos familiarizados con varios métodos para cargar datos de diferentes fuentes en QlikView, cargaremos datos desde un QlikView (archivo .QVW). Este método se conoce como Carga binaria.

¿Qué es la carga binaria?

Binary Load replica el modelo de datos de un documento QlikView existente en otro documento QlikView sin acceder a la fuente de datos original. Una vez que el modelo de datos se replica en otro documento QlikView, puede manipularse más, integrarse en un modelo de datos más grande (agregando más tablas o incluso reduciéndolo eliminando algunas tablas).

Sintaxis: Binario

Algunos datos clave para recordar sobre la carga binaria:

Una carga binaria debe estar en la primera declaración en la pestaña más a la izquierda (primera) de su secuencia de comandos
Solo puede realizar una carga binaria por script.
No copia los objetos de un documento.

Caso de problema:

Durante una de mis asignaciones con una compañía de seguros líder, había creado un panel de ventas para el equipo de ventas. Después de un tiempo, el equipo de detección de fraude solicitó otro panel, que debería incluir las métricas de ventas, incluidas las métricas de fraude.

Este es un caso de uso ideal para implementar la carga binaria. Ya tenía el modelo de datos en el panel de ventas. Puedo usar este modelo de datos existente para crear un nuevo documento y agregar más tablas de métricas de fraude para la detección de fraudes.

Implementación de carga binaria:

Ahora, implementemos esta carga binaria en un nuevo documento QlikView. Esto se puede hacer mediante los siguientes pasos:

Cree un nuevo documento QlikView y guárdelo como «Fraud.qvw»
Abrir la ventana Editar secuencia de comandos (presione Ctrl + E)
Haga clic en el botón Archivo QlikView y busque «Sales.qvw»
Puede ver que se agrega una nueva declaración de secuencia de comandos en la parte superior de la pestaña de secuencia de comandos activa, que es «Ventas binarias.qvw»
Agregue ambas tablas de fraude al modelo de datos como lo hacemos normalmente. Después de volver a cargar el script, el modelo de datos se verá en un nuevo documento QlikView junto con 2 tablas de fraude adicionales. A continuación se muestra la instantánea del visor de tablas:

Ahora, el resto de la tarea es de visualización de datos.

Beneficios de la carga binaria

Veamos algunos beneficios de la carga binaria:

Ayuda a compartir el modelo de datos existente de un documento con otro documento QlikView.
Una declaración de carga binaria es la forma más rápida de cargar datos en un documento QlikView.
Ahorra tiempo de desarrollo y acelera el proceso de recarga al evitar una carga adicional para crear un nuevo modelo a partir de la fuente de datos.
Ayuda a crear escenarios avanzados de carga incremental (discutiremos más sobre esto en nuestra próxima publicación).

Notas finales:

En este artículo, analizamos la carga binaria utilizando un ejemplo de modelo de datos de clonación de un documento QlikView a otro. También analizamos los pasos para implementar la carga binaria y sus beneficios. Le recomiendo que aplique la carga binaria siempre que sea necesario utilizar el modelo de datos de un documento QlikView existente.

En la próxima publicación, veremos el uso avanzado de la carga binaria con escenarios de carga de datos incrementales.