Sehr große Datenmengen gehören heute zum Alltag vieler Analytics-Projekte. Qlik wird dabei häufig als zentrale Plattform eingesetzt, um Kennzahlen, Trends und Zusammenhänge interaktiv auszuwerten. Mit zunehmendem Datenvolumen und steigender Nutzung verändern sich jedoch die Anforderungen an den Aufbau von Analyse-Apps und die zugrunde liegende Analytics-Architektur.

In vielen Umgebungen sollen Übersichten, Detailanalysen und unterschiedliche Nutzeranforderungen in einer einzigen App abgebildet werden. Dieses Vorgehen ist zwar fachlich naheliegend, führt jedoch bei wachsenden Datenbeständen oder komplexer werdenden Datenmodellen häufig zu Problemen, da die Strukturen nur schwer skalierbar sind.

Die entscheidende Frage ist daher, wie Analyse-Apps so aufgebaut werden können, dass sie einerseits schnelle Übersichten ermöglichen und andererseits gezielte Detailanalysen unterstützen. Gleichzeitig sollen sie unnötige Komplexität vermeiden und ein performantes Handling der Datenmengen gewährleisten.

Überblick und Detail gezielt trennen

Im Tagesgeschäft benötigen viele Anwender vor allem eine schnelle und stabile Übersicht über relevante KPIs. Detaillierte Analysen werden dagegen selektiv durchgeführt, etwa zur Ursachenanalyse oder zur Beantwortung konkreter Fachfragen.

Werden beide Anforderungen dauerhaft in einer App kombiniert, steigt die Komplexität der Anwendung deutlich. Eine bewusste Trennung von Überblick und Detail schafft hier Klarheit und bildet die Grundlage für skalierbare Analytics-Architekturen.

Für genau diesen Anwendungsfall stellt Qlik mit ODAG ein etabliertes Architekturkonzept bereit.

Was ist Qlik ODAG?

Qlik ODAG steht für On-Demand App Generation und ist ein von Qlik entwickeltes Feature, das sowohl für Qlik Sense Enterprise als auch für Qlik Cloud verfügbar ist. Es ermöglicht die automatische Generierung von Analyse-Apps mit Detaildaten, exakt auf Basis einer konkreten Fragestellung.

Der Grundgedanke ist einfach: Nicht jede Analyse benötigt jederzeit alle Detaildaten.

Mit ODAG werden Detailanalysen gezielt aus einer aggregierten Übersicht heraus erzeugt, anstatt dauerhaft in einer zentralen App vorgehalten zu werden.

ODAG als architektonisches Best Practice in Qlik

Qlik ODAG ergänzt die Möglichkeiten von Qlik um ein Architekturprinzip, das gezielt auf Skalierbarkeit ausgelegt ist. Übersichts-Apps bleiben klar strukturiert, während Detailanalysen bewusst ausgelagert werden.

Daraus ergeben sich mehrere Vorteile:

• Übersichts-Apps bleiben schlank und gut wartbar
• Detailanalysen sind jederzeit möglich, werden aber nur bei Bedarf erzeugt
• Erweiterungen lassen sich strukturierter umsetzen

ODAG ist damit ein etablierter Ansatz, um komplexe oder große Analytics-Apps effizienter nutzbar zu machen.

Das ODAG-Prinzip: Zwei App-Typen, ein konsistenter Analyseprozess

Das ODAG-Prinzip basiert auf einer klaren Aufgabentrennung. Aggregierte Übersichten und detaillierte Analysen werden in unterschiedlichen App-Typen abgebildet, bleiben jedoch logisch miteinander verbunden.

Die Übersichts-App
Die Übersichts-App dient als zentraler Einstiegspunkt in die Analyse. Sie enthält aggregierte Kennzahlen, KPIs und verdichtete Daten und ist auf Übersichtlichkeit sowie schnelle Interaktion ausgelegt. Diese App wird im täglichen Analysebetrieb genutzt und richtet sich an Fachbereiche und Management.

Die On-Demand Detail-App
Wenn eine tiefergehende Analyse erforderlich ist, kann der Anwender direkt aus der Übersichts-App heraus eine Detail-App erzeugen. Grundlage sind definierte Filter, etwa nach Zeitraum, Region, Kunde oder Produkt. Die Detail-App wird automatisch erstellt und enthält ausschließlich die für diese Fragestellung relevanten Detaildaten. Sie ist fachlich fokussiert und existiert nur dann, wenn sie benötigt wird.

Wann ist der Einsatz von Qlik ODAG sinnvoll?

Qlik ODAG ist kein Spezialwerkzeug für Einzelfälle, sondern ein Architekturbaustein für Analytics-Umgebungen mit steigender Komplexität. Besonders dann, wenn Datenvolumen, Nutzeranforderungen oder Datenmodelle wachsen, kann ODAG einen messbaren Mehrwert bieten.

Wachsende Datenmengen
Wenn Datenbestände kontinuierlich wachsen und Detaildaten umfangreicher werden, ermöglicht ODAG eine saubere Trennung von Überblick und Tiefe.

Unterschiedliche Nutzergruppen
Management, Fachbereiche und Analysten haben unterschiedliche Analysebedürfnisse. ODAG unterstützt diese Differenzierung ohne zusätzliche Redundanzen.

Gewachsene Qlik Apps
In Umgebungen, in denen Analyse-Apps über Jahre erweitert wurden, hilft ODAG dabei, Architektur und Datenmodelle gezielt zu vereinfachen.

Schonender Zugriff auf Quellsystem
Detaildaten können sowohl vorab aufbereitet als auch zur Laufzeit aus dem Quellsystem nachgeladen werden – allerdings nur im Bedarfsfall. Dadurch wird eine nachhaltige Nutzung der Systemlandschaft unterstützt.

Mehrwert für Fachbereiche und IT
Fachbereiche profitieren von übersichtlichen Dashboards und der Möglichkeit, bei Bedarf eigenständig tiefer zu analysieren. IT-Teams gewinnen an Kontrolle, Skalierbarkeit und Transparenz in der Analytics-Architektur.

ODAG schafft damit eine gemeinsame Basis für fachliche Flexibilität und technische Stabilität.

Qlik ODAG in der Praxis

Die folgenden Fragestellungen begegnen uns häufig in Projekten, in denen Qlik ODAG als architektonischer Baustein diskutiert oder eingeführt wird.

Ab wann lohnt sich der Einsatz von Qlik ODAG?
ODAG ist sinnvoll, sobald die Datenmengen für die Detailanalyse so groß werden, dass sie die performante Übersicht ausbremsen. Mit zunehmender Komplexität der Analyse-Apps kann ODAG ein hilfreiches Feature sein, um die Performance der Analyse für alle Anwendergruppen sicherzustellen.

Ist Qlik ODAG nur für sehr große Datenmengen gedacht?
Nein. ODAG spielt sein volles Potenzial vor allem bei sehr großen Datenmengen aus. Doch auch komplexe Analysen mit moderaten Datenvolumina können durch die Auslagerung von Details eine bessere Performance erzielen und somit die Benutzerakzeptanz erhöhen.

Wie unterscheiden sich ODAG-Apps von klassischen Qlik Apps?
ODAG trennt aggregierte Übersichten und Detailanalysen in unterschiedliche App-Typen. Detaildaten werden nur dann bereitgestellt, wenn sie tatsächlich benötigt werden.

Welche Rolle spielt die IT bei der Einführung von ODAG?
Die IT gestaltet die Architektur und definiert Governance und Berechtigungen. Fachbereiche profitieren anschließend von mehr Flexibilität bei gleichbleibender Kontrolle.

Lässt sich ODAG in bestehende Qlik-Umgebungen integrieren?
Ja. Für jede App wird individuell entschieden, ob eine Erweiterung mit ODAG sinnvoll oder erforderlich ist. Danach wird die App entsprechend angepasst und durch die Kombination der Übersichts- und Detailapp ersetzt.

Fazit: Qlik ODAG als logischer Architekturbaustein

Qlik ODAG ist besonders dort sinnvoll, wo Analytics bereits produktiv genutzt wird und Datenmengen kontinuierlich wachsen. Es unterstützt eine Architektur, die Übersichtlichkeit, analytische Tiefe und Skalierbarkeit gezielt miteinander verbindet.

Für Unternehmen, die Qlik strategisch einsetzen und ihre Analytics-Landschaft nachhaltig weiterentwickeln möchten, ist ODAG kein Sonderfall, sondern ein logischer Architekturbaustein für den produktiven und skalierbaren Einsatz von Analytics in der Praxis.

Ihr nächster Schritt

Möchten Sie wissen,
ob ODAG für Ihre Qlik On-Premises- oder Qlik Cloud-Umgebung sinnvoll ist
oder wie sich bestehende Apps architektonisch weiterentwickeln lassen?

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