De Qlik Cloud Discovery Agent – Deel 3: Haal alles uit je Insights feed

In deel 1 van deze serie hebben we de Discovery Agent vanuit het perspectief van de beheerder ingesteld. In deel 2 hebben we gekeken hoe ontwikkelaars insight triggers aanmaken die zinvolle resultaten opleveren. In dit derde en laatste deel wisselen we van perspectief naar wat er dagelijks het meest toe doet: jij, als eindgebruiker die de feed raadpleegt.

De feed is waar de Discovery Agent zijn waarde bewijst. Alles wat in deel 1 en 2 is geconfigureerd, komt hier samen in een scrollbare lijst van inzichtkaarten die je vertellen wat er in je data is veranderd, waar dat is gebeurd en waarom het relevant is. Dit artikel behandelt hoe je de feed vindt, hoe je hem leest, hoe je hem filtert op wat er voor jou toe doet en hoe je dieper kunt duiken als een inzicht dat vraagt.

Waar vind je je feed?

De Insights feed is toegankelijk vanuit het Insights– of Analytics-activiteitencentrum in Qlik Cloud. Klik in het menu aan de linkerkant op Feed. Meer navigatie is er niet voor nodig.

Je feed is persoonlijk. Je ziet alleen inzichten van applicaties waar je toegang toe hebt, en alleen voor de meetwaarden waarvoor insight triggers zijn geconfigureerd. Als de feed leeg lijkt, komt dat ofwel doordat er nog geen triggers zijn aangemaakt in de applicaties die je gebruikt, ofwel doordat er na het aanmaken van de triggers nog geen verversing heeft plaatsgevonden. Beide zijn het waard om te controleren bij je applicatieontwikkelaar als je wel content had verwacht.

Een inzichtkaart lezen

Elk inzicht verschijnt als een kaart in de feed. Elke kaart is ontworpen om drie vragen in een oogopslag te beantwoorden: wat er is veranderd, waar dat is gebeurd en waarom het relevant is. De eerste twee zijn feiten rechtstreeks uit de data. Het derde is context die door de Discovery Agent wordt gegenereerd om je te helpen begrijpen wat de betekenis is van wat je ziet.

Kaarten tonen de naam van de measure, de tijdsperiode waarin de wijziging is opgetreden en de aard van de gedetecteerde verandering: een spike, een nieuw record, een trendommekeer enzovoort. Je kunt een kaart uitvouwen voor meer detail, waaronder een kleine grafiek met het historische patroon en de specifieke datapunten die het inzicht hebben geactiveerd. Elke kaart is ook gekoppeld aan de applicatie waaruit hij afkomstig is, zodat je direct vanuit de feed naar het volledige dashboard kunt navigeren als je verder wilt onderzoeken.

Let op: inzichten in de feed verlopen na 90 dagen. Als een inzicht je aandacht trekt maar je er niet meteen op kunt handelen, noteer het dan of open de onderliggende applicatie, je kan hem niet voor later bewaren.

Je feed filteren

In een goed geconfigureerde omgeving met meerdere applicaties en veel actieve insight triggers kan de feed snel druk worden. De filteropties bovenaan de feed zijn je voornaamste hulpmiddel om dat te beheersen.

Je kunt filteren op:

• Measures: toon alleen inzichten voor een specifieke metric, zoals omzet of orderaantal
• Time dimensions: focus op inzichten rondom een specifiek datumveld
• Time period: toon alleen inzichten voor een bepaalde aggregatieperiode, zoals dagelijks, wekelijks of maandelijks
• Field values: beperk tot een specifieke waarde binnen een breakdown dimension, zoals een bepaalde regio of productcategorie
• Insight type: filter op het soort gedetecteerde verandering, zoals spikes, records of trendwijzigingen

Deze filters zijn te combineren. Als je verantwoordelijk bent voor de Europese salesregio en alleen wekelijkse omzetinzichten wilt zien, stel je die twee filters in en wordt de feed een stuk overzichtelijker.

Dieper duiken met Qlik Answers

Wanneer je een inzichtkaart beter wilt begrijpen, kun je die direct openen in Qlik Answers zonder de feed te verlaten. De context van de inzichtkaart, inclusief de applicatie, de measure en de relevante tijdsperiode, wordt automatisch overgedragen naar Qlik Answers zodat je direct vervolgvragen kunt stellen.

Als je bijvoorbeeld een spike in klantretouren van afgelopen week ziet en wilt begrijpen of die geconcentreerd is in een bepaalde productcategorie of regio, stel je die vraag in gewone taal. Qlik Answers gebruikt de onderliggende data van de gekoppelde applicatie om te antwoorden, met verwijzingen zodat je het antwoord kunt herleiden naar de bron.

Het is goed om precies te begrijpen wat Qlik Answers hier kan raadplegen. Wanneer je Qlik Answers opent vanuit een inzichtkaart, werkt het met de gestructureerde data van de gekoppelde Qlik-applicatie. Het bevat niet automatisch eventueel apart geconfigureerde kennisbanken met ongestructureerde content. Als jouw organisatie Qlik Answers-assistenten met documentgebaseerde kennis gebruikt voor bredere vragen, zijn die beschikbaar via de Qlik Answers-interface, niet vanuit de feed.

Above model / Below model 

Deze twee types zijn het meest geavanceerd. In plaats van waarden te vergelijken met een eenvoudig historisch gemiddelde, bouwt de Discovery Agent een voorspellend model op basis van de historische data en evalueert of de werkelijke waarden significant hoger of lager uitvallen dan de voorspelling van dat model. 

Het model houdt rekening met patronen in de data, waaronder onderliggende trends en terugkerende cycli, bij het genereren van voorspellingen. Dit maakt above model en below model bijzonder waardevol voor meetwaardes met seizoensgedrag. Een spike detection-algoritme zou een piek in de detailhandelsomzet in december als afwijkend kunnen markeren zonder te beseffen dat december altijd hoog is. Een modelgebaseerde aanpak verwerkt dat seizoenspatroon in de voorspelling en activeert alleen een inzicht als december uitzonderlijk hoog is, zelfs voor december-begrippen. 

De minimale datavereiste is 4 datapunten voor niet-dagelijkse aggregaties en 7 voor dagelijkse, hetzelfde als spike detection. Het model kan worden gebouwd op basis van een relatief kleine hoeveelheid data, maar meer historie levert uiteraard betere voorspellingen op. Als je data een sterk seizoenscomponent heeft en je merkt dat spike detection te veel ruis produceert, is overstappen op above/below model de logische volgende stap. 

Datavolume vereisten in een oogopslag 

Voordat je je eerste trigger aanmaakt, is het de moeite waard de minimale datavereisten te begrijpen. Een trigger aanmaken op een meetwaarde met onvoldoende data geeft geen foutmelding, maar er worden ook nooit inzichten gegenereerd. Dat kan lastig te diagnosticeren zijn als je niet weet waar je op moet letten. 

Wanneer worden inzichten gegenereerd? 

De Discovery Agent evalueert insight triggers maximaal eenmaal per dag, telkens wanneer de applicatiedata verandert als gevolg van een verversing. Als een applicatie meerdere keren per dag wordt ververst, activeert alleen de eerste verversing van die dag de inzichtevaluatie. 

Er is een belangrijk onderscheid tussen de eerste evaluatie en alle daaropvolgende: 

• Eerste evaluatie: wanneer je een trigger aanmaakt en de data voor de eerste keer wordt bijgewerkt, worden inzichten berekend over de afgelopen zeven datapunten. Voor een dagelijkse trigger zijn dat zeven dagen; voor een maandelijkse trigger zijn dat zeven maanden. Historische data buiten die zeven punten kan als analytische context worden gebruikt, maar inzichten worden alleen gegenereerd voor de meest recente zeven. 
• Volgende evaluaties: na die eerste update kijkt de Discovery Agent alleen naar datapunten die nieuw zijn sinds de laatste evaluatie. Als je dagelijks ververst, genereert elke dagelijkse verversing alleen inzichten voor de nieuwe data van die dag. 

Dit heeft een praktische implicatie: als je vandaag een trigger aanmaakt op een applicatie die al jaren draait, zien je gebruikers niet meteen een achterstand aan historische inzichten. Ze zien inzichten voor de afgelopen zeven datapunten, en daarna verschijnen nieuwe inzichten naarmate er verse data binnenkomt. 

Nog een timing-detail dat het waard is te kennen: huidige en toekomstige tijdsperioden worden altijd uitgesloten van inzichtberekeningen. Een maandelijkse trigger genereert geen inzichten voor de huidige maand totdat die maand voorbij is. Dit is logisch, maar gemakkelijk te vergeten bij het testen van een nieuw aangemaakte trigger waarbij je je afvraagt waarom er niets verschijnt.

Tips en tricks 

Begin met Spike detection 

Als je triggers voor de eerste keer instelt, begin dan met Spikes up en Spikes down. Ze hebben de laagste datavolume vereisten en beginnen snel inzichten te genereren. Zodra je hebt bevestigd dat de pipeline van begin tot eind werkt, kun je geleidelijk meer insight types toevoegen.

Controleer je datumvelden voordat je begint 

Controleer voordat je triggers aanmaakt of de datumvelden die je als tijddimensie wilt gebruiken ook daadwerkelijk als datumwaarden in het datamodel zijn geladen. Open de datamodelviewer, zoek het veld op en controleer of het type als datum of timestamp wordt weergegeven in plaats van als tekstreeks. Als het een tekstreeks is, werk je load script bij met date()- of timestamp()-functies. Dit is een van de meest voorkomende redenen waarom een nieuw aangemaakte trigger geen inzichten produceert, en het kan lastig te diagnosticeren zijn als je niet weet waar je op moet letten. 

Wees bewust in je keuze van insight types 

Alle acht insight types inschakelen voor elke trigger voelt grondig, maar het levert een drukke feed op. Denk na over wat elke meetwaarde eigenlijk betekent. Voor een stabiele operationele meetwaarde zoals gemiddelde orderwaarde zijn spike detection en above/below model zinvol. Voor een strategische KPI zoals net promoter score zijn change in baseline en change in trend waarschijnlijk wat je zoekt. Kies de types die aansluiten bij de vraag die je werkelijk probeert te beantwoorden. 

Gebruik breakdown dimensions strategisch 

Breakdown dimensions vermenigvuldigen het aantal berekeningen en het aantal inzichten in de feed. Een breakdown dimension met 50 productwaarden toevoegen betekent dat elke evaluatie nu 51 berekeningen uitvoert: 50 afzonderlijke waarden plus het totale aggregaat. Dat is krachtig, maar alleen als de uitsplitsing op productniveau ook echt nuttig is voor je gebruikers. Begin zonder breakdown dimensions, laat gebruikers eerst met de geaggregeerde inzichten werken en voeg uitsplitsingen toe zodra je weet op welke dimensies ze daadwerkelijk willen filteren. 

Wat publiceren en dupliceren doet met je triggers 

Insight triggers leven in een applicatie, maar worden niet in alle scenario’s meegenomen. Wanneer je een applicatie publiceert naar een managed space, moeten de triggers opnieuw worden aangemaakt in de gepubliceerde versie. Wanneer je een applicatie dupliceert, of exporteert en opnieuw importeert, geldt hetzelfde: triggers overleven duplicatie niet. 

Een applicatie verplaatsen tussen spaces is het enige scenario waarbij triggers behouden blijven. Houd dit in gedachten bij het plannen van je ontwikkel- en deploymentworkflow, met name als je een ontwikkelversie van een app bijhoudt die je periodiek naar productie publiceert. 

Section access is een harde blokkade 

Als je applicatie section access gebruikt voor beveiliging op rijniveau, zijn insight triggers voor die applicatie helemaal niet beschikbaar. Dit is een fundamentele beperking van de huidige versie van de Discovery Agent, geen configuratieprobleem dat je kunt omzeilen. Houd hier rekening mee als section access een vereiste is in jouw omgeving. 

In het volgende deel 

Nu je insight triggers geconfigureerd zijn en je verversingsschema staat, begint de Discovery Agent de feeds van je gebruikers te vullen na de volgende data-update. In deel 3 van deze serie wisselen we van perspectief naar de eindgebruiker en bekijken we hoe je de feed effectief leest en navigeert, hoe je filters gebruikt om door de ruis heen te snijden en hoe je Qlik Answers inzet om dieper in te gaan op een inzicht dat je aandacht trekt. 

Voor het gebruik van Qlik Answers vanuit de feed heb je twee aparte rechten nodig die door je beheerder worden ingesteld. Het recht Insights feed (onder Features and actions > Agentic AI) geeft je toegang tot de feed zelf. Het recht Data analysis (ook onder Features and actions > Agentic AI) is bovendien vereist om Qlik Answers te kunnen gebruiken. Als de optie om vanuit een inzichtkaart verder te verkennen in Qlik Answers niet beschikbaar is, vraag je beheerder dan of beide rechten voor jouw account zijn ingeschakeld.

Deze combinatie van proactieve detectie en tekstuele verkenning is de kern van Qlik’s agentic analytics-ervaring. De Discovery Agent vertelt je wat de moeite waard is om naar te kijken; Qlik Answers helpt je uitzoeken wat je er vervolgens mee doet.

Tips en tricks

Een stille feed is geen kapotte feed

De Discovery Agent toont niet elke wijziging in je data. Hij evalueert statistische significantie en levert alleen inzichten op voor veranderingen die echt afwijken van het normale patroon. Als de feed op een bepaalde dag rustig is, werkt het systeem precies zoals bedoeld: het betekent dat je metrics zich binnen de verwachte grenzen bewegen en dat er op dit moment niets je aandacht vereist.

Als de feed voor een langere periode leeg blijft in een applicatie waarvan je weet dat er actieve data is, is dat het moment om met je ontwikkelaar te controleren of de triggers correct zijn geconfigureerd en of de data voldoende historie heeft voor de gebruikte insight types.

Beheer een drukke feed met filters

Wanneer de feed voor het eerst wordt geactiveerd voor een applicatie, of nadat een nieuwe trigger is aangemaakt, zie je mogelijk meer inzichtkaarten dan je normaal zou verwachten. De eerste verversing na het aanmaken van een trigger voert een eenmalige historische scan uit over de meest recente datapunten, waardoor er in die eerste run doorgaans meer kaarten verschijnen dan anders. Na die eerste update verschijnen er bij elke verversing alleen inzichten op basis van nieuw binnengekomen data.

Probeer niet elke kaart te lezen, maar gebruik de filters om je te richten op de meetwaarden en dimensies die jij actief beheert. Een gefilterde feed die relevant is voor jouw rol is veel actiegerichter dan een ongefilterde stroom van alles wat er in alle applicaties gebeurt.

De verversingsfrequentie bepaalt het tempo van je feed

Inzichten verschijnen alleen na een dataverversing. Als een applicatie eenmaal per dag wordt ververst, wordt je feed voor die applicatie eenmaal per dag bijgewerkt. Als hij wekelijks wordt ververst, krijg je hoogstens wekelijkse inzichten.

Dit is nuttig om te weten bij het stellen van verwachtingen met je team. Als je een meetwaarde dagelijks wilt monitoren, moet de onderliggende applicatie ook dagelijks worden ververst. Als je huidige verversingsschema niet overeenkomt met de frequentie waarop je inzichten wilt ontvangen, bespreek dat dan met je applicatieontwikkelaar of datateam.

Gebruik Qlik Answers voor de vervolgvraag

Een inzichtkaart vertelt je dat er iets is veranderd. Hij vertelt je niet automatisch waarom dat is gebeurd of wat je eraan moet doen. Daar komt Qlik Answers van pas. Gebruik het niet alleen om de cijfers te bevestigen, maar om de vervolgvragen te stellen: welk klantsegment heeft de spike veroorzaakt? Welk product heeft de marge laten dalen? In welke regio treedt de trendwijziging op?

Hoe specifieker je vraag, hoe nuttiger het antwoord. De context die automatisch wordt overgedragen vanuit de inzichtkaart geeft Qlik Answers een vliegende start, maar het stellen van precieze, gerichte vervolgvragen leidt sneller tot een bruikbare conclusie dan brede, open vragen.

Gebruik de feed niet als archiefsysteem

Inzichten verlopen na 90 dagen. Als een inzicht belangrijk genoeg is om vast te leggen, exporteer dan de relevante data uit de applicatie of documenteer de bevinding in je reguliere rapportage. De feed is bedoeld voor tijdige bewustwording en actie, niet voor langetermijnarchieven.

Wat de toekomst brengt

De Discovery Agent is nog een relatief nieuwe functionaliteit binnen Qlik Cloud, en er zijn een paar huidige beperkingen die het waard zijn te kennen. De meest ingrijpende voor veel organisaties is section access: applicaties die section access gebruiken voor beveiliging op rijniveau kunnen momenteel geen inzichten genereren in de feed. Ondersteuning voor section access staat op de roadmap voor een toekomstige release, dus als dit op jouw omgeving van toepassing is, is het verstandig de Qlik-releasenotes in de gaten te houden.

Daarnaast zijn er meerdere aanvullende mogelijkheden gepland. Een Following-tab waarmee je specifieke applicaties of inzichtcategorieën kunt volgen komt eraan, evenals het bezorgen van inzichten per e-mail en integratie met externe tools. Als de huidige feed-gebaseerde ervaring al waarde toevoegt voor je team, suggereert de roadmap dat het gebruik ervan in de toekomst nog eenvoudiger zal worden.

Afsluiting van de serie

Dit derde artikel sluit onze serie over de Qlik Cloud Discovery Agent af. In drie delen hebben we het volledige plaatje behandeld: hoe een beheerder de functionaliteit inschakelt, hoe een ontwikkelaar effectieve insight triggers bouwt en hoe een eindgebruiker het meeste haalt uit de feed die dat oplevert.

De Discovery Agent is een betekenisvolle verschuiving in de manier waarop Qlik Cloud dagelijks kan worden ingezet. In plaats van te wachten tot iemand op het juiste moment het juiste dashboard opent, brengt het de data proactief naar de gebruiker. Gecombineerd met Qlik Answers voor verdiepend onderzoek begint het minder op een BI-tool te lijken en meer op een altijd-actieve analist die jouw KPIs voor je in de gaten houdt.