| 标题 | Qlik：后事实时代的数据素养培育 |
| 范文 | 程梦瑶 对于Qlik而言，2017年将是培养数据素养的年代，也是对业务发展很关键的一年。在后事实时代，对数据泛滥所带来的的困惑和质疑，要寻求更稳健的解决方式。 强调数据素养的Qlik公司，2017年在中国市场获得了太多赞誉。这并非一种偶然现象，更确切地说，是天时地利人和所致。 何谓天时？在中国，从2015年到2017年，大数据上升为国家战略层面，从中央到地方政府，自上而下地掀起了数据化浪潮，数据成为重要的基础性战略资源。何谓地利？由于国家在政策层面的极大傾斜，中国市场已不需要重新培育，在各行各业涌现出诸多数字化转型成功案例。何谓人和？在政策和市场的双重激发下，越来越多的管理者逐渐具备了数据素养，并将数据作为转型升级的驱动力。 识别关键数据 让数据说话 事实上，在数据海洋中，识别关键数据带来的业务洞察对所有行业用户来说，都变得至关重要，而帮助用户实现数据驱动的商业价值正是Qlik的使命所在。近年来，在Qlik的客户和合作伙伴名单中，我们看到了像百度、神州数码、联想、海尔等知名企业，而在不久前举行的Qlik Sense Tour 2017北京峰会上，这些知名企业的高管代表也分享了如何通过释放数据，让数据说话，并从中受益。 作为以用户为驱动的商业智能领域的先锋企业，Qlik基于云端和本地的解决方案涵盖报表、自助式可视化分析、引导型分析、嵌入式分析以及定制化分析需求，在数据市场的角逐中捷足先登。Qlik中国区总经理潘应麟表示：“我们处于数据分析的新时代，以前那种有局限性、直线性的模式已经一去不复返。企业需要一款强大的工具，能够对庞大的数据源进行深度分析，将数据真正应用于现实并基于此做出真正有影响力的商业决策。” “上卷下钻”+“数据联想” Qlik的两大核心产品QlikView和QlikSense采用的是俗称的“上卷下钻”和“数据联想”的关联数据索引核心引擎技术。在QlikView中，开发者们将设计好的QV程序提供给用户使用，其实包括了数据建模、ETL处理、前端报表的展现样式等。用户可以自由地按照自己的需求来选取数据、钻取数据，并很方便地发现问题和找到答案。但是，问题在于用户不能非常方便地按照自己的需求创建新的报表，其实这也是传统BI一直以IT驱动为中心所带来的问题。 但在Qlik Sense中，用户可以按照自己的意愿创建可视化报表，实现自助式的分析，往往这些报表很可能都是开发者们所想不到的，并且在Qlik Sense中的界面、控件以及任何设置都在向鼓励用户进行这种自助式的分析方向努力。除此之外，Qlik Sense更适合在各种触摸型的设备上使用，并可以自动地适应不同大小的屏幕，可以说，Qlik Sense是一款非常时髦的BI分析工具。 经过多次迭代，Qlik Sense加强了基于云产品、绘图和地理分析能力，以及智能可视化、高级分析整合以及数据准备等功能。在2017年5月，Qlik宣布发布2017年6月版Qlik Sense，这是自助服务商业智能（BI）和可视化分析下一代应用的最新版本。Qlik Sense采用全面集成的云就绪平台进行开发，并由获得专利的QIX关联索引引擎提供支持，具有直观的可视化和探索、高级分析及自助服务数据准备功能，同时满足了企业准备与管理需求，其广度和深度使企业能够采用一个平台适应多种BI应用情形，从而做出高度一致的数据驱动决策。 数据可视化，让传统行业乘风破浪 Qlik正在逐渐完善自动辅助实现数据探索和数据分析的能力。潘应麟说道：“我们会在未来跟一些有解决方案或者在云平台上有应用方案的合作伙伴展开合作，从而帮助我们的用户，提升应用场景的数据分析的灵活性，以及加强他们在数据分析和探索方面的功能性。” 据潘应麟介绍，在行业方面，传统制造业仍然是Qlik营收保持增长的行业，但是在过去一年里，在零售、餐饮、地产等行业，在一些相对传统的行业，Qlik都在做数据分析和数据探索的应用场景。 在传统制造业，供应链管理的核心是平衡运营效率、客户满意度和质量。现在企业的供应链正变得日益庞大和复杂，来自多个来源的庞大的数据让其管理难度增大，从而影响到企业的利润和收入。此外，由于客户需求变化范围大，供应链经理们需要在海量的全新数据源中“钻取”出有效数据价值，从而实现需求管理和供给执行，辅助供应链决策制定。 针对供应链领域，通过Qlik Sense即可实现对于供应链所有环节的数据可视化，并实现实时安全的数据分享，这个平台将企业内外部的各类数据同步整合到一个工作流中，用户根据不同的分类选择获取所需要的信息，快速地搜索、可视化、重新混合和整合数据，同时完成工作协作。 事实上，在商业智能市场中，没有其他任何一家供应商能够提供将免费和付费数据通过基于云的数据服务进行整合而成的数据图书馆。这一点，Qlik做到了。 对于Qlik而言，2017年将是培养数据素养的年代，也是对业务发展很关键的一年。在后事实时代，对数据泛滥所带来的的困惑和质疑，要寻求更稳健的解决方式，这就需要更文明地加强数据平台的建设，利用到真正好的数据，来帮助企业做决策。 |
| 随便看 |
|
科学优质学术资源、百科知识分享平台，免费提供知识科普、生活经验分享、中外学术论文、各类范文、学术文献、教学资料、学术期刊、会议、报纸、杂志、工具书等各类资源检索、在线阅读和软件app下载服务。