Qlik Data Flow erweitert das Qlik-Portfolio um eine leistungsstarke Möglichkeit, Daten visuell zu integrieren und zu transformieren – ganz ohne Code. Doch wie genau funktioniert Data Flow im Detail?

• Wie ist Qlik Data Flow aufgebaut – und welche Funktionen übernehmen die einzelnen Bestandteile wie Sources, Prozessoren und Targets?
• Wie erstellen Sie in der Qlik Cloud einen eigenen Data Flow – und welche Schritte sind dafür notwendig?
• Und wie unterscheidet sich Qlik Data Flow vom Qlik Data Manager und vom klassischen Qlik Skript-Editor – ergänzen sie sich oder schließen sie sich aus?

In diesem Beitrag erhalten Sie einen strukturierten Überblick über Aufbau, Funktionsweise und Einsatzmöglichkeiten von Qlik Data Flow – und erfahren, wie Sie dies gezielt zur Optimierung Ihrer Datenprozesse in der Qlik Cloud nutzen können.

Was ist Qlik Data Flow?

In der heutigen datengetriebenen Welt sind zuverlässige Datenintegrationen entscheidend, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Qlik Data Flow bietet genau das: Eine leistungsstarke und flexible noCode Lösung zur Zusammenführung und Transformation von Daten aus unterschiedlichsten Quellen – und das ganz ohne Programmierkenntnisse. Mit einer intuitiven Drag-and-Drop-Oberfläche ermöglicht Qlik Data Flow eine nahtlose Datenaufbereitung, die Ihre Daten direkt in der Qlik Cloud für beeindruckende Dashboards und Analysen vorbereiten kann.

Bestandteile eines Data Flows

Ein Data Flow setzt sich aus verschiedenen Elementen zusammen, den sogenannten Assets. Jedes Asset hat dabei eine spezifische Funktion im Data Flow.

Sources bilden den Ausgangspunkt eines jeden Data Flows. Hier werden die Daten aus unterschiedlichen Quellen eingebunden, sei es aus relationalen Datenbanken, Cloud-Diensten oder APIs. Diese Datenquellen dienen als Input für die weiteren Transformationen und Analysen.

Die Processors bilden das Herzstück eines Data Flows. Sie sind für die eigentlichen Transformationen und Berechnungen verantwortlich und ermöglichen eine Vielzahl an Anpassungen, darunter Datenbereinigungen, Aggregationen und individuelle Berechnungen. Mit diesen Prozessoren lassen sich komplexe Transformationen visuell gestalten und flexibel kombinieren, um die Daten optimal aufzubereiten.

Für Anwender mit erweiterten Scripting-Kenntnissen bietet Qlik zudem den »Qlik Skript« -Processor. Dieser erlaubt es, eigene Qlik Skripte direkt in den Data Flow zu integrieren, sodass sich sämtliche in Qlik verfügbaren Transformationen umsetzen lassen. Dadurch erhalten Nutzer die volle Kontrolle über ihre Datenverarbeitung und können maßgeschneiderte Lösungen für ihre individuellen Anforderungen entwickeln.

Am Ende eines jeden Data Flows steht das Target. Hier wird festgelegt, wohin die transformierten Daten exportiert werden und in welchem Format sie gespeichert werden. Qlik Data Flow bietet hier eine Vielzahl an Optionen, wie z. B. das Speichern in QVDs, CSV-Dateien oder Parquet Dateien.

Wie erstelle ich einen Data Flow in Qlik Cloud?

Ein Qlik Data Flow wird direkt im Qlik Cloud Hub erstellt. Über den Menüpunkt »Inhalt und Zusammenarbeit« wählt man »Datenfluss erstellen« und vergibt einen Namen sowie den gewünschten Space. Anschließend öffnet sich die visuelle Oberfläche, in der der Data Flow modelliert wird. Zunächst werden passende Datenquellen (Source) aus dem integrierten Datenkatalog oder über Konnektoren ausgewählt. Diese Daten werden anschließend mithilfe der Processoren transformiert – etwa durch Filter, Aggregationen oder individuelle Berechnungen. Zum Abschluss definiert man ein Ziel (Target), z. B. eine QVD-Datei oder CSV, in dem die verarbeiteten Daten gespeichert werden sollen. Mit nur wenigen Klicks entsteht so ein wiederverwendbarer Datenfluss, der per Zeitplan oder manuell ausgeführt werden kann – ganz ohne Programmierung.

Qlik Data Flow, Skript-Editor und Data Manager im Vergleich

Qlik bietet mit Data Flow, dem Skript-Editor und dem Data Manager drei verschiedene Ansätze zur Datenaufbereitung – jeweils mit eigenen Stärken und Zielgruppen. Diese Tools ergänzen sich, statt sich gegenseitig zu ersetzen und ermöglichen es Anwendern, je nach Kenntnisstand und Anforderung, die passende Methode zu wählen.

Während der Data Manager und Skript-Editor vor allem auf eine intuitive Datenmodellierung direkt innerhalb einer Qlik App abzielt, ist Data Flow eine leistungsstarke, visuelle ETL-Plattform für tiefere Transformationen und wiederverwendbare Datenpipelines.

Im Folgenden zeige ich, wie sich die drei Werkzeuge voneinander unterscheiden:

Qlik Data Manager
Der Data Manager ist eine integrierte Funktion innerhalb von Qlik Sense Analytics Apps, die es Nutzern ermöglicht, Datenquellen einfach per Klick zu laden und zu modellieren. Er eignet sich besonders für Business-User, die ohne Scripting grundlegende Datenvorbereitungen durchführen möchten.

Qlik Data Flow
Qlik Data Flow bietet eine visuelle Datenpipeline, die sich unabhängig von einer Qlik App nutzen lässt. Data Flow ermöglicht eine tiefere Transformation von Daten, die als separate Dateien (QVDs, CSVs, etc.) gespeichert und für weitere Analysen wiederverwendet werden können. Es wird ein Qlik Skript generiert.

Qlik Skript-Editor
Der Skript-Editor hingegen ist das klassische Qlik-Tool für die Datenmodellierung und ETL-Prozesse. Er richtet sich primär an entwicklungsaffine Anwender, die komplexe Transformationen, Datenmanipulationen und logische Abfragen in Qlik Skript (Qlik Sense Script Language) erstellen möchten.

Fazit

Für Business User, die auf vorbereitete oder strukturierte Daten zugreifen und einfache Transformationen innerhalb einer Qlik App durchführen möchten, ist der Qlik Data Manager oft die effizienteste und benutzerfreundlichste Option. Wer hingegen komplexere Datenprozesse abbilden oder Daten aus mehreren Quellen zusammenführen möchte, greift besser zu Qlik Data Flow oder dem Skript-Editor.

Qlik Data Flow bietet dabei nahezu denselben Funktionsumfang wie der Skript-Editor – mit dem Vorteil, dass es über eine visuelle Oberfläche bedient wird und auch ohne tiefe Scripting-Kenntnisse genutzt werden kann. Selbst komplexe Transformationen lassen sich umsetzen, inklusive der Einbindung individueller Qlik-Skripte über spezielle Prozessoren.

Für besonders entwicklungsaffine Anwender bleibt der klassische Skript-Editor die flexibelste Lösung, wenn es um maximale Kontrolle, individuelle Datenlogik und Performance-Optimierung geht.

Tool	Zielgruppe	Stärken	Typische Use Cases
Qlik Data Manager	Business User	Intuitive Bedienung, kein Scripting, direkt in der App	Einfache Datenmodellierung, vorbereitete Daten nutzen
Qlik Data Flow	Analysten	Visuelle ETL-Erstellung, wiederverwendbare Pipelines, Qlik-Skript-Integration	Komplexe Transformationen, Daten aus mehreren Quellen zusammenführen
Qlik Skript-Editor	Data Engineers, Power User	Maximale Kontrolle, volle Flexibilität, leistungsfähig bei großen Datenmengen	Individuelle Logik, inkrementelles Laden, API-Integration

Je nach Use Case und Komplexitätsgrad können Anwender flexibel zwischen den drei Methoden wählen – oder sie kombinieren, um das Beste aus allen Welten zu nutzen.

Möchten Sie tiefer in das Thema Datenaufbereitung einsteigen oder haben Sie spezifische Fragen zu Qlik Data Flow, Qlik Data Manager oder Qlik Skript? Dann zögern Sie nicht Kontakt aufzunehmen – ich freue mich auf den Austausch mit Ihnen!