Avec Qlik Insight Advisor, vos utilisateurs peuvent interroger leurs données en langage naturel et obtenir rapidement des graphiques, des analyses et des pistes d’exploration adaptées à leurs besoins.
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Insight Advisor est l’assistant intelligent intégré à Qlik Cloud. Il permet de poser une question en langage naturel, par exemple : « Quelles sont les ventes par région ? », puis de générer automatiquement des visualisations et des analyses pertinentes.
Les 4 fonctions clés de Qlik Insight Advisor
Insight Advisor va au-delà de la simple recherche d’informations. Il combine plusieurs fonctionnalités pour accélérer l’analyse des données et faciliter l’accès à l’information.
Questions en langage naturel
Posez vos questions en français, comme vous le feriez à un collègue. Insight Advisor comprend votre demande et recherche automatiquement les données correspondantes.
Visualisations automatiques
À partir de votre question, Qlik Cloud génère le graphique le plus pertinent afin de présenter les résultats de manière claire et immédiatement exploitable.
Personnalisation des analyses
Les visualisations proposées peuvent être adaptées à vos besoins en modifiant leur présentation ou en approfondissant l’analyse.
Découverte d’insights
Insight Advisor suggère également des analyses complémentaires et met en évidence des tendances ou des informations clés pour aller plus loin dans l’exploration des données.
Pourquoi utiliser cette fonctionnalité
Dans beaucoup d’organisations, les utilisateurs perdent du temps à chercher l’information, à créer des requêtes ou à exporter des données.
Insight Advisor simplifie cette recherche : l’utilisateur formule sa question et Qlik Cloud propose immédiatement une réponse visuelle, claire et exploitable. Résultat : moins de temps consacré à la recherche d’information, plus de temps pour analyser et prendre des décisions.
Cette approche démocratise l’accès à la donnée et permet aux utilisateurs métier d’exploiter plus facilement les capacités analytiques de Qlik Cloud.
Comment la mettre en œuvre Qlik Insight advisor
Pour obtenir des réponses pertinentes avec Insight Advisor, il est essentiel de préparer la logique métier de l’application.
Il faut notamment :
- structurer les données en mesures, dimensions et relations
- définir un vocabulaire métier clair
- utiliser des termes compréhensibles par les utilisateurs
- aligner les noms de champs et d’indicateurs avec le langage des équipes.
Plus la logique métier est claire, plus Insight Advisor comprend les questions et propose des réponses adaptées.
Exemples
Exemple de question : « Quelles sont les ventes par région ? »
Insight Advisor peut générer automatiquement :
- un graphique de ventes par région
- une analyse comparative
- des suggestions d’insights
- des visualisations complémentaires pour approfondir l’analyse.
Bonnes pratiques
Utilisez des noms de champs explicites, évitez les libellés techniques et privilégiez le vocabulaire métier.
Préparez les mesures principales en amont, comme le chiffre d’affaires, la marge, le nombre de commandes ou le taux d’évolution.
Testez plusieurs formulations de questions afin de vérifier que les réponses correspondent aux attentes des utilisateurs. Enfin, accompagnez les équipes dans leurs premiers usages pour favoriser l’adoption d’Insight Advisor.
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Aller plus loin
Poursuivez votre découverte de cette fonctionnalité grâce à nos ressources complémentaires :
- Article : Insight Advisor dans Qlik Cloud
- Replay de la Master Class Insight Advisor
Vous souhaitez mettre en œuvre cette fonctionnalité ou optimiser vos applications Qlik ? Découvrez également nos services de conseil, d’intégration et nos formations Qlik Sense.
FAQ
Qu’est-ce que Qlik Insight Advisor ? C’est l’assistant intelligent de Qlik Cloud qui permet d’interroger les données en langage naturel et de générer automatiquement des analyses.
Peut-on poser des questions en français ? Oui, Insight Advisor peut être utilisé avec des questions formulées en français.
Insight Advisor remplace-t-il les dashboards ? Non. Il complète les dashboards en facilitant l’exploration rapide des données et la recherche d’insights.
Comment améliorer la qualité des réponses ? En structurant correctement les données, en définissant des mesures claires et en utilisant un vocabulaire métier adapté.