Qlik 用主动智可以引领新一代BI
发布时间:2022-07-26 15:17 所属栏目:124 来源:互联网
导读:尽管很多企业已经意识到数据的重要性,并加大在数据处理、分析方面的投资,但是大部分企业收效并不理想。IDC数据显示,44%的企业有足够的用于市场分析的数据,而仅有29%的企业经营者获得了有效的业务产出。 导致这些问题的原因是:很多企业将数据集成和业务
尽管很多企业已经意识到数据的重要性,并加大在数据处理、分析方面的投资,但是大部分企业收效并不理想。IDC数据显示,44%的企业有足够的用于市场分析的数据,而仅有29%的企业经营者获得了有效的业务产出。 导致这些问题的原因是:很多企业将数据集成和业务智能分割为两个独立的领域,形成了数据孤岛,导致团队缺少一致性,在使用数据方面出现了问题。这种孤岛效应使得IT调用的数据没有被用在业务上,业务方面也没有使用到有效的数据。只有把这两个孤岛结合在一起,提供端到端的数据分析管道,才能从被动BI转变为主动智能BI,才能让数据真正地为业务服务。在Qlik的定义中,主动智能包括数据集成,数据分析,以及在此基础上借助Qlik提供的数据素养服务,让企业从整合的数据中找出有业务价值的信息,从而及时做出正确决策。 用主动智能驱动最佳分析 近日,Qlik大中华区及韩国区售前产品总监张海鹏在媒体沟通会上,展示了Qlik是如何利用主动智能为企业级客户带来价值的。 在主动智能驱动最佳分析实践中,纵轴是数据层面的及时性、实时性。横轴是分析、应用就绪的水平。也就是说在纵轴,位置越往上,企业对于数据的获取和使用就越及时,支持业务、市场的决定就会越精准。在横轴上,位置越向右,说明分析业务就越偏向业务就绪的状态,也就意味着业务分析是分布在各个业务部门的,如财务部门、HR部门或者供应链部门的仓储管理员,以及门店经理等等,这就是更加民主化的BI或者自助式状态的BI。 Qlik通过数据服务能力包来释放数据的获取性,进而把数据传递到分析端,由分析服务能力为用户提供对数据的解读,最终的结果可能是显示在仪表盘,也可能是预警或者是用户自由使用的自助功能,为后续数据使用提供一些行动。 接下来,张海鹏从增强分析(Augmented Analytics)、预警(Alerting)、Qlik AutoML和应用自动化(Application Automation)四个板块,详细介绍了Qlik主动智能的过人之处。 赋能金融和食品行业的数据驱动力 采访中,张海鹏向51CTO记者分享了金融和食品两个行业的案例。 首先是金融行业的证券公司--中信建投。中信建投面临着三大痛点:需要实时了解客户资产的移动情况,来优化自己的投资策略;面向投资客户不同渠道的应用,能够实时地向用户展示其最新的资产状况和收益情况;数据来源广,且交易规模很大。 Qlik利用数据实时捕捉方案Qlik Replicate实现了数据库之间的自动化同步,帮助用户从不同的投资交易中进行数据的抓取和整理,如黄金交易、债券、股票、期权等。之后,Qlik将这些交易数据实时地反应到用户的下游业务端。中信建投的长期目标是要构建自己的数据湖,中间利用KAFKA的流处理平台进行数据对接。Qlik Replicate可以把数据从各个业务系统中放到KAFKA中,使得KAFKA的对接更加广泛,这也为中信建投下一步构建大数据平台的数据归集做好铺垫。 通过这些方案,中信建投的终端投资者可以从APP端实时看到自己投资组合的效益情况。并且,这种业务原先是一个小时级别的数据更新,借助Qlik Replicate,现在已经达到了亚秒级别。同时,Qlik Replicate产品非常易于使用,扩展性和运维非常友好,这就降低了企业IT和数据团队的工作量。 第二个案例是食品行业客户--华御结。华御结诸多的门店交易都是通过POS系统来完成,他们希望有分钟级别的数据收集方案,能够从100多家连锁店收集数据,以更好管理和平衡库存和供应水平。因此,一款体验比较好,易于使用的工具,使得门店员工可以自己操作的系统是他们急需的。 Qlik利用分析产品,帮助华御结实现了全香港POS数据自动化收集和分析,Qlik的客户成功团队还帮助华御结组建了其门店运营团队。通过Qlik的方案,华御结可以及时了解产品供应、销售的情况。同时,基于这些数据,构建了需求预测系统,能够让供应紧跟需求,极大程度的避免了产品的浪费和短缺。据悉,华御结近50%的员工已经可以将Qlik的分析报告作为日常工作中进行运营和决策的工具。 张海鹏表示,Qlik在中国发展多年,一直对中国市场有着广泛的投入投资。除了制造领域,Qlik在高科技、汽车、零售领域都有很多大型客户。此外,生物制药、快销等行业也是应用BI非常好的场景,这是Qlik未来将要去赋能的领域。 (编辑:ASP站长网) |
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