28 februari 2022 Fan and chasm traps in Qlik Sense Deel dit bericht Every Friday at Bitmetric we’re posting a new Qlik certification practice question to our LinkedIn company page. Last Friday we asked the following Qlik Data Architect certification practice question about a sales and budget model. In reality, we wanted to teach you about fan and chasm traps in Qlik. This week’s question has triggered an almost unanimous response. The correct answer is D: budgets cannot be shown for customers who haven’t bought anything We can verify this by loading a small dataset and see what happens. In the following set we have two customers, A and B. Customer A has sales amounts of 50 and 100, and a budget of 200. Customer B has no sales and a budget of 200. If we load this data into Qlik Sense and visualize it in a table we see the following result: We can clearly see that there is no association between Customer ID B, on row 3, and the Budget Amount 200, on row 4. The reason for this is the way the data is modelled: The CUSTOMER table is associated with the SALES table through the Customer ID field. In turn, the SALES table is associated with the BUDGET table through the Budget ID field. As Customer ID B does not have any sales, it’s missing the ‘hop’ between the CUSTOMER and BUDGET table. Only once Customer ID B has entries in the SALES table will the data be correctly associated. This issue is known as a ‘Chasm trap‘, where a model may suggest the existence of a relationship between entities (in this case, CUSTOMER and BUDGET), but the pathway does not exist for certain entity occurrences (in this case, Customer ID B). OK, so the correct answer is D, but isn’t C also correct? If you come from an SQL background you may expect that budgets get multiplied for customers who have multiple sales. This issue is known as a ‘Fan trap’ and it would be a correct assumption if we were to JOIN the tables together. In this data model however, that is not the case. This article by Henric Cronström explains it very well. Henric also gives an additional example of a Chasm trap, and a suggestion on how to resolve it. How can we model this correctly? Now that we know what the issue is, how can we model this data correctly so that customers, sales and budget are all correctly related? We’ll leave that topic for another time, although we’re certainly interested in your take on it 😉 We look forward to seeing your comments and hope to see you again next Friday! More from the Bitmetric team Bitmetric Qlik Support Keep your Qlik environment running smoothly with proactive support that prevents issues before they appear. Available on flexible monthly plans. Learn more. Qlik vs Power BI Series See how Qlik and Power BI perform when theory meets reality. Three apps rebuilt, every step examined. Learn more. Datamodel Qlik examentraining Oplossing Hoe kunnen we je ondersteunen? Barry beschikt over meer dan 20 jaar ervaring als architect, developer, trainer en auteur op het gebied van Data & Analytics. Hij is bereid om je te helpen met al je vragen. Bel ons Mail ons 1 september 2026 Qlik Answers-review: wat we leerden van tests in de praktijk We testten Qlik Answers op een echt verkoopmodel in productie om te zien hoe het omgaat met analytics in de praktijk. De resultaten waren veelbelovend, maar voor betrouwbare antwoorden moesten we zorgvuldig werken aan het logische model, mastermetingen, dimensies en de bedrijfscontext. AI Data-analyse Qlik Semantic Layer 25 augustus 2026 Je semantische laag wordt de API voor AI Semantic layers zijn niet nieuw, maar AI geeft ze een nieuwe rol. Waar ze vroeger vooral dashboards voedden, worden semantic models steeds meer de laag waarmee AI betrouwbare businesscontext krijgt. AI Data Governance Microsoft Fabric Qlik Semantic Layer TimeXtender 18 augustus 2026 Datavisualisatie aan het begin van de 20e eeuw Verken samen met ons de oorsprong van datavisualisatie aan de hand van de baanbrekende boeken van Willard C. Brinton uit het begin van de 20e eeuw. Ontdek tijdloze principes en de ontwikkeling van technieken voor visuele datapresentatie. Een aanrader voor zowel liefhebbers als professionals. Volledig toegankelijk via het Internet Archive Datageletterdheid E-book Visualisatie
1 september 2026 Qlik Answers-review: wat we leerden van tests in de praktijk We testten Qlik Answers op een echt verkoopmodel in productie om te zien hoe het omgaat met analytics in de praktijk. De resultaten waren veelbelovend, maar voor betrouwbare antwoorden moesten we zorgvuldig werken aan het logische model, mastermetingen, dimensies en de bedrijfscontext. AI Data-analyse Qlik Semantic Layer
25 augustus 2026 Je semantische laag wordt de API voor AI Semantic layers zijn niet nieuw, maar AI geeft ze een nieuwe rol. Waar ze vroeger vooral dashboards voedden, worden semantic models steeds meer de laag waarmee AI betrouwbare businesscontext krijgt. AI Data Governance Microsoft Fabric Qlik Semantic Layer TimeXtender
18 augustus 2026 Datavisualisatie aan het begin van de 20e eeuw Verken samen met ons de oorsprong van datavisualisatie aan de hand van de baanbrekende boeken van Willard C. Brinton uit het begin van de 20e eeuw. Ontdek tijdloze principes en de ontwikkeling van technieken voor visuele datapresentatie. Een aanrader voor zowel liefhebbers als professionals. Volledig toegankelijk via het Internet Archive Datageletterdheid E-book Visualisatie