Как ИИ помог ускорить дашборд Qlik Sense

Значимый прорыв формирует отрасль ИИ: Ilia_Kerbatov 18 минут назад Как ИИ помог ускорить дашборд Qlik Sense Средний 3 мин 629 Блог компании КОРУС Консалтинг Кейс Привет, Хабр! Меня зовут Илья Кербатов, я старший консультант в компании «ДАР» в ГК «КОРУС Консалтинг». В этой статье разберу практический кейс, который показывает, как искусственный интеллект помогает экономить время и расширять возможности разработчика BI.

Речь пойдет об оптимизации дашборда Qlik Sense с применением расширения ShowHTMLfromMeasure. Еще пару лет назад решение такой задачи потребовало бы привлечения отдельного фронтенд-разработчика. Возможности ИИ быстро расширяются по мере развития моделей, и сейчас он отлично справляется с созданием и поддержкой кода.

Технические детали

Постановка задачиВ проекте, где мы разрабатываем BI-систему на базе Qlik Sense, у нас есть KPI-панель с шестью показателями: Net Income, Активы нетто, ROE, NIM, C/I и NPL. По каждому показателю выводятся план, факт, отклонение с цветовой индикацией и единицы измерения. Время загрузки панели составляло от 4 до 10 секунд при каждом открытии главного листа.

При этом сложных расчетов на листе нет, данные в модели уже предрассчитаны. Внешний вид KPI панелиИсходная структура панелиСтандартная сетка Qlik Sense не позволяет точно позиционировать элементы. Поэтому был использован Layout container из пакета Qlik Dashboard bundle.

Layout container в пакете Qlik Dashboard bundleВ контейнер были вложены десятки мелких объектов типа «Текст и изображение» и «Ключевые показатели эффективности». Каждое значение, заголовок и отклонение размещались как отдельный объект. Цветовая индикация настраивалась через параметры цвета объектов KPI.

Отраслевые последствия

Подход давал нужный внешний вид, но создавал избыточную разметку. Это известная особенность платформы. Рендеринг объектов Qlik Sense выполняет браузер пользователя, и каждый объект несет небольшие накладные расходы.

По материалам Vizlib по оптимизации Qlik Sense, даже множество мелких объектов на листе заметно замедляет начальную загрузку. Общий принцип описан и в материале web. dev про размер DOM: чем больше и глубже разметка, тем медленнее работает страница.

В нашем случае элемент div класса qv-object-content-container содержал 268606 символов на одну панель. Контейнер qv-object-content-container в DevToolsРешениеМы решили отрисовать панель на HTML без избыточной разметки и собрать ее одним объектом. Готовый HTML код с разметкой и стилями сгенерировали моделью Claude Opus 4.

Событие, по словам экспертов, усилит конкуренцию в сфере ИИ.