Qlik Sense data modeling

Scripting Qlik Sense : maîtriser le langage et la modélisation de données

À propos de la formation Modélisation Qlik Sense

Une formation intensive pour maîtriser le langage Qlik Sense et les principes de modélisation de données, afin de concevoir des data marts robustes et performants.

Dans cette formation, les participants travaillent dans l’Éditeur de chargement (Data Load Editor) : connexion à des sources multiples, transformation de modèles relationnels en data marts prêts pour l’analyse (schéma en étoile), résolution des problèmes de modélisation courants (clés synthétiques, références circulaires) et finalisation de modèles robustes avec gouvernance, performance et sécurité (Section Access).

Au terme de ces 3 jours, les participants savent concevoir, construire, debugger et maintenir des modèles de données Qlik Sense de A à Z, avec confiance et indépendance.

La Méthodologie eaQbe : Courbe d'Apprentissage Progressive

Nous ne croyons pas aux formations qui noient les participants sous la théorie. Nous privilégions une immersion structurée. Notre « arc d’autonomie en 3 étapes » garantit que les concepts ne sont pas seulement compris, mais réellement maîtrisés.

1) Fondations & Maîtrise de l'Éditeur de Chargement

Avant de modéliser, les participants prennent en main l’environnement et les fondamentaux du scripting : composants de l’Éditeur de chargement, connexions et structures de données source. Ils apprennent comment la donnée est extraite et chargée (instructions LOAD, SQL SELECT), comment suivre la progression des reloads et piloter l’exécution du script. Ils apprennent aussi à analyser le modèle via le Data Model Viewer, à détecter tôt les pièges courants (clés synthétiques, références circulaires) et à appliquer les patterns adaptés pour les corriger.

2) Structurer le Data Mart

À partir des données chargées, les participants apprennent à enrichir, corriger et transformer le modèle dans le script : champs calculés, Resident/Inline loads, limitation et réutilisation de données, clés composites, calendrier maître. Ils appliquent ensuite les patterns qui fiabilisent et simplifient le data model - mapping tables, preceding loads, joins, concaténation - afin de traiter les cas classiques (clés synthétiques, références circulaires, problèmes de granularité) et rationaliser le nombre de tables. L’objectif : obtenir un schéma en étoile propre, prêt pour l’analyse et maintenable dans le temps.

3) Optimiser, Gouverner & Sécuriser

Les participants apprennent à finaliser les modèles pour un usage réel : patterns de performance, stratégie QVD, chargements incrémentaux, et gestion des volumes via tables d’agrégation et approches ODAG lorsque pertinent. Ils mettent en place une gouvernance durable (discipline de modèle, contrôles essentiels) et sécurisent l’accès aux données avec Section Access (y compris les réductions dynamiques). Résultat : des reloads plus rapides, des apps plus stables, et des modèles maintenables sur le long terme.

Validation continue des acquis

Chaque module réutilise et s'appuie intentionnellement sur les concepts du précédent. Les participants appliquent les patterns vus plus tôt dans de nouveaux scénarios, assurant une croissance naturelle et cohérente de la maîtrise sur les 3 jours.

Compétences acquises

Autonomie opérationnelle en scripting Qlik Sense : connecter des sources, transformer les données, modéliser, diagnostiquer et maintenir les flux dans le Data Load Editor.
Modélisation “star schema” maîtrisée : construire des data marts fiables, optimisés pour l’analyse et cohérents dans le temps.
Résolution des problèmes de modélisation : gérer clés synthétiques, références circulaires, granularité et cas complexes.
Performance & gouvernance : mettre en place une stratégie QVD, des chargements incrémentaux et des patterns de performance (agrégations / ODAG selon le contexte).
Sécurisation des accès : implémenter une Section Access et des réductions de données de manière responsable et maitriser les bases de la Qlik Management Console

Détails pratiques

Format : Atelier intensif de 3 jours (interactif & mise en situation)
Taille du groupe : 5–10 participants
Prérequis : aucun
Suivi : évaluation + exercices d'ancrage post-formation

Des sources au schéma en étoile : Modélisation Qlik Sense (3 jours)

‍Un programme scénarisé pour maîtriser le langage Qlik Sense et les principes de modélisation, afin de transformer des données relationnelles en data marts fiables, performants et sécurisés.

Module 1 - Fondations : modèle d’analyse & Data Load Editor

Comprendre ce qui rend un modèle “prêt pour l’analyse” : faits vs dimensions, clés, granularité
Pourquoi le schéma en étoile et comment le viser dans Qlik
Prise en main du Data Load Editor : connexions, extraction (LOAD / SQL), suivi des reloads
Lecture et validation des tables et du modèle dans le Data Model Viewer
Détection des problèmes classiques : clés synthétiques, références circulaires, ambiguïtés

Module 2 - Transformer & enrichir dans le script

Nettoyer, corriger et enrichir la donnée : champs calculés, normalisations, règles simples
Réutiliser et structurer les flux : Resident/Inline loads, tables intermédiaires
Construire des clés cohérentes (dont clés composites)
Mettre en place un calendrier maître robuste
Réflexes de validation : contrôles, comptages, cohérence et traçabilité

Module 3 - Structurer le data mart (star schema)

Rationaliser le modèle : réduire les tables inutiles, clarifier les relations
Patterns de structuration : mapping tables, preceding loads, joins, concaténation
Résoudre les points de rupture : clés synthétiques, circular references, grain mismatches
Obtenir un schéma en étoile lisible, stable et prêt pour l’usage BI

Module 4 - Performance & gestion des volumes

Stratégie QVD : stockage, couches, organisation des rechargements
Chargement incrémental : principes, patterns, pièges à éviter
Tables d’agrégation : accélérer l’analyse sur gros volumes
ODAG (si pertinent) : quand l’utiliser et comment le cadrer

Module 5 - Gouvernance & sécurité

Discipline de modèle : conventions, contrôles essentiels, maintenance en équipe
Section Access : principes, mise en œuvre, réductions dynamiques (responsables)
Bases QMC (selon périmètre) : publication, gestion et points d’attention

À l’issue des 3 jours, les participants repartent avec une méthode claire pour concevoir, maintenir et faire évoluer des modèles Qlik Sense en conditions réelles.