文章讲的是Qlik潘应麒:大数据时代下的现代分析学,大数据时代的来临同时意味着我们将进入人工智能化的时代。我们所面对的数据容量,数据种类,数据变化的数据同之前都大不相同。但是,在面对这样庞大的数据量多变的场景下,对于企业来说对每一位企业的员工在每天工作的时候做出的决定有很大的变化。
从业务掌握数据,利用数据做出最优的业务决定,利用数据来帮助我们企业做出最优化的业务经营。最终做出决策的是靠我们的员工、靠人,所以,提供给每个员工先进的技术,来掌握数据,使每个企业员工在共同优化的环境下面,为企业做出最大的贡献。
大数据时代的实时经济
数据化时代带动的实时经济,尤其是在互联网、移动、云等等技术变革过程中带来的不断的变化,企业的应变能力来得更快、更准。如果不能适应这个大环境,就不能生存,就会被淘汰。
快速地变革的环境之下,传统的决策方式已经不能满足要求了,慢慢地变为一个即时的决策方式,不能拍脑袋,局部的了解,或者是在信息孤岛的环境下来面对这样激烈的竞争。但是,当把所有的数据拉进来,投入非常庞大的商业智能项目,来进行梳理,建立大型数据仓库的时候,都没有为企业的员工带来数据上的价值。
Qlik,从数据到智能服务
数据是为我们服务的,对我们每天在工作岗位上的,无论是总裁,到工程师,销售人员,维修人员,提供实时的数据发现和展示,进行分析,来帮助他们决策和判断才是正道。对于Qlik来说,工作不单单是把全部数据关联在一起,最关键的是帮助每一个企业员工数据。
一直以来,Qlik都有一个信念,数据展示,发现和分析,真正的商业智能的最高点是在实施的企业里面,集中了整个人类智慧信息进行优化,掌控智能展示带来的碰撞,开启真正的智能。
在当下数据可视化工作的发展带来的商业智能技术、服务的变革下,灵活性,可用性,对于未来商业智能的发展,有新的指示,也同时鼓励企业的员工问更多的问题。
可视化工具带来的力量推动员工问更多的问题,进行进一步的数据发现。但是这些可视化的问题都是非常个人化、随意的,都是利用自己采集的数据,从不同的报表中集成起来的。
但是对于这些数据源,本身是带有质疑的
数据来源的可靠性,数据分析结果出来的可信度,都可以避免,利用IP管制的策略,提供一套完整的管理环境,去赋权给每个用户,有信心地利用可靠的数据源,利用可靠的数据模型,分析出来的结果,会得到认可。
过去传统的ERP企业应用系统,基础的数据植入,都是有非常完善的管制的政策来管理每一个员工怎么拿到这个数据,怎么样看到这个数据,但是今天已经不单单是企业内部的企业管理系统了,个别的部门有非常广泛的数据应用,无论是在线上还是线下。线下很多不同的部门都在用云服务,尤其是电子商务企业他们有很多在线上的数据,这些各类的部门性的数据,我把它嵌入到本身已经建立好的这方面的数据库,有提供和管理好的平台来给所有的员工看和共享这些数据,为达到一个方便的智能可视化。
Qlik将分析价值最大化
从最基础的描述性的报告,和描述性的分析,还有一些比较高端的预测分析,诊断性的预测分析,在协同的环境下,都可以在统一的平台,统一的管理层面,给IT带来整个企业管制方面的条件之下,满足每个部门,每个用户的分析需要。
第一,Qlik可以让大家看到所有的数据。第二Qlik用一个平台来解决所有用户的需求,不是以单一的工具给大家一个很好的、可视化的工具,作为一个分析平台,来满足所有数据源,所有不同用户的分析场景,不同部门未来在移动方面的分享,移动方面的一些要求。给IT带来一个安全、可优化,也可以达到一个规模化环境,来进行一个企业的数据分析。
Qlik可以把所有的数据关联起来,提供给每一个员工可用的平台,它是通过长期追踪,带来一个全面的解决方案,可以在整个行业里面是独一无二的,除了创新以外,给企业建立一个以数据为主,以人为本的数据分析可视化的平台,同时,提供了很多和不同行业合作的经验和解决方案,通过合作的过程,为客户,为社区以及合作伙伴带来一个整体的数据可视化的分析平台。
对于Qlik来说,有一个非常全面的产品线,可以满足不同分析的场景,不同交互方式,全面的数据源,不是过滤过的。这个平台是基于Qlik独有的关联数据的技术,开放的接口,还有很多工具包,来满足现有客户的需求和未来客户面对数据膨胀、数据扩充的一些需求。所以是一个现代化的平台,也是创新的平台。
作者: 信雪蕊
来源:IT168
原文链接:Qlik潘应麒:大数据时代下的现代分析学