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Préparation Qlik Sense Data Architect - Examen blanc en français

Prépare la certification Qlik Sense Data Architect avec 150+ questions pratiques. Transformations de données (38%), modèle de données (28%), identification des exigences, connectivité et validation. Examens blancs chronométrés et explications détaillées. Rédigé et validé par une équipe d'experts Qlik.

Créé par une équipe d'experts Qlik

Le contenu Qlik Sense est rédigé et validé par une équipe d'experts Qlik certifiés (Business Analyst, Data Architect, System Administrator, Partner Sales). Avec plusieurs années d'expérience sur des projets Qlik en entreprise, notre équipe connaît les compétences évaluées, les pièges classiques et les subtilités de chaque examen.

Détails de l'examen Qlik Sense Data Architect

Nombre de questions

50

Durée

120 minutes

Score minimum

62% de bonnes réponses

Format

QCM et choix multiples

Langue officielle

Anglais

Validité

2 ans

Les domaines de l'examen

Attention : les transformations de données représentent à elles seules 38% de l'examen. C'est le domaine à maîtriser en priorité.

Data Transformations (Transformations de données)

38%

Écrire des scripts de chargement avancés. Transformations, jointures, concaténation, mapping, ApplyMap, Peek, Previous. Chargement incrémental et QVD optimisé. C'est le domaine le plus important de l'examen - il représente plus d'un tiers des questions.

Data Model Design (Conception du modèle de données)

28%

Concevoir un modèle en étoile ou flocon adapté aux besoins. Gérer les clés synthétiques, les boucles circulaires et les tables de liaison (link tables). Optimiser la structure pour la performance et la maintenabilité.

Identify Requirements (Identifier les exigences)

20%

Analyser les besoins métiers et les sources de données. Définir l'architecture de données adaptée. Identifier les contraintes techniques (volume, fréquence, sécurité). Planifier le processus de développement.

Data Connectivity (Connectivité des données)

8%

Configurer les connexions aux sources de données (bases relationnelles, fichiers, API, cloud). Utiliser les connecteurs natifs Qlik. Gérer l'authentification et les droits d'accès aux données.

Validation (Validation des données)

6%

Valider l'intégrité du modèle de données chargé. Vérifier les associations, détecter les valeurs manquantes et les doublons. Utiliser le Data Model Viewer et les outils de débogage du script.

Exemples de questions Data Architect

Aperçu du type de questions que tu retrouveras sur la plateforme.

Domaine : Transformations de données

Tu charges deux fichiers CSV contenant des clients : un fichier "clients_2023.csv" et un fichier "clients_2024.csv". Les deux ont la même structure. Quelle approche utilises-tu pour les combiner dans une seule table ?

A. Un JOIN entre les deux tables
B. Un CONCATENATE automatique (même nom de table) ou CONCATENATE explicite
C. Un MERGE des deux fichiers en amont
D. Deux LOAD séparés dans des tables différentes puis une association

Explication

Dans Qlik Sense, quand deux tables ont exactement la même structure, le CONCATENATE les empile dans une seule table. Si les deux LOAD ont le même nom de table, Qlik fait un CONCATENATE automatique. Sinon, tu peux utiliser CONCATENATE explicitement. Le JOIN fusionne les lignes sur une clé commune (ce n'est pas le besoin ici). C'est une question classique de l'examen : la différence entre JOIN et CONCATENATE.

Domaine : Modèle de données

Tu observes une clé synthétique ($Syn 1) dans le Data Model Viewer entre deux tables. Les champs communs sont "CustomerID" et "Date". Quelle est la meilleure solution ?

A. Ignorer la clé synthétique, Qlik la gère automatiquement
B. Créer une clé composite (CustomerID & Date) dans les deux tables
C. Supprimer le champ Date d'une des deux tables
D. Utiliser QUALIFY * pour préfixer tous les champs

Explication

Une clé synthétique apparaît quand deux tables partagent plus d'un champ commun. La solution recommandée est de créer une clé composite explicite (par exemple : CustomerID & '|'& Date as CompositeKey) dans les deux tables et de renommer ou supprimer les champs redondants. QUALIFY * est une solution de dernier recours car elle préfixe tous les champs et casse les associations.

Domaine : Connectivité

Tu dois charger des données depuis une base SQL Server avec un chargement incrémental. Quelle stratégie utilises-tu pour ne charger que les nouvelles lignes ?

A. Recharger toutes les données à chaque exécution
B. Charger un QVD existant, puis charger uniquement les lignes avec un timestamp supérieur au dernier chargement
C. Utiliser le Data Manager pour filtrer automatiquement
D. Créer une vue SQL qui filtre les données côté serveur

Explication

Le chargement incrémental dans Qlik Sense fonctionne en deux étapes : (1) charger les données existantes depuis le QVD (rapide, QVD optimisé), (2) charger les nouvelles lignes depuis la source SQL avec un filtre sur le timestamp. Les deux jeux sont ensuite concaténés. C'est la stratégie standard pour les gros volumes de données. L'option D peut compléter la solution mais ne remplace pas le pattern QVD incrémental.

Questions fréquentes - Qlik Sense Data Architect

Combien de temps faut-il pour préparer la certification Qlik Sense Data Architect ?

En général, 4 à 8 semaines selon ton expérience avec le scripting Qlik. Si tu écris déjà des scripts de chargement au quotidien, 3 à 4 semaines d'examens blancs réguliers peuvent suffire. Si tu débutes avec le back-end Qlik, prévois 6 à 8 semaines en combinant nos questions avec la formation officielle "Data Modeling for Qlik Sense" et de la pratique sur Qlik Cloud.

Quelle est la différence entre Data Architect et Business Analyst ?

Le Data Architect (QSDA) se concentre sur le scripting avancé (38% de l'examen), la conception du modèle de données (28%) et l'architecture technique. Le Business Analyst (QSBA) se concentre sur l'identification des besoins, la conception d'applications et le développement de visualisations. Si tu gères le modèle de données et le scripting, vise le Data Architect. Si tu crées des apps et des tableaux de bord, commence par le Business Analyst.

Faut-il passer Business Analyst avant Data Architect ?

Non, les deux certifications sont totalement indépendantes. Tu peux passer celle qui correspond le mieux à ton rôle. Si tu travailles principalement sur le back-end Qlik (script de chargement, modèle de données, QVD, architecture), commence directement par Data Architect.

Quels sont les prérequis pour passer la certification ?

Qlik recommande une expérience pratique en écriture de scripts de chargement et en validation de données, des compétences en ETL et en création de connecteurs, une connaissance de l'architecture QVD, ainsi qu'une familiarité avec SQL et les bases de données relationnelles. Il n'y a pas de prérequis formels, mais l'examen cible des profils avec une expérience terrain.

L'examen est-il spécifique à Qlik Cloud ou Qlik Sense client-managed ?

L'examen est platform-neutral : le contenu s'applique à la fois à Qlik Cloud et à Qlik Sense client-managed (on-premise). Tu n'as pas besoin de choisir une version.

Les questions de DataCertification sont-elles identiques à l'examen officiel ?

Non, et c'est volontaire. Ce sont des questions originales qui couvrent les mêmes domaines et la même pondération que l'examen officiel. L'objectif est de comprendre les concepts, pas de mémoriser des réponses.

Puis-je m'entraîner gratuitement ?

Oui, tu peux accéder gratuitement à 25 questions Qlik Sense pour tester la qualité du contenu. L'abonnement PRO à 9,99 €/mois te donne accès aux 150+ questions, aux examens blancs chronométrés en conditions réelles et aux explications détaillées pour chaque réponse.

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