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Qlik打造企业“主动智能”三叉戟:数据集成、分析及素养

来源:财讯网 2022-01-18 10:56:28
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从80年初期开始引入企业管理软件至今,中国企业在30多年的信息化历程中积累了海量的数据。近年来,数字化转型的快速推进,使得数据赋能于业务的价值日益显性,数据资产化也已成为数字经济时代企业的共识。

但是,数据价值发挥的成果跟企业的期待之间还有着很大的鸿沟。据Qlik与第三方调研机构发起的全球企业调研结果显示,只有44%的企业认为有足够的数据支持制定商务决策,只有29%的企业实现了数字化转型。这个不甚乐观的调研结果背后,Qlik大中华区董事总经理刘智宏总结其主要原因,是缺乏主动推进数据商业价值实现的数据素养,或者没有找到合适的数据价值转化工具。

当下,数字化新基建与工业互联网应用的双重加速,在为中国企业智能转型加速提供驱动力的同时也提供了良好的发展机遇。在这个过程中,企业能否充分释放数据潜能,赋能业务创新及发展,成为其是否能够抓住机遇的重要前提。

那么,如何解锁数据利用率低之困、让数据支撑的智能转型理想化为现实?

三个关键组件:打开企业主动智能之门

“主动智能”主要对应传统BI需预先计划、预先配置、预先准备等特性。这使得传统BI工具在满足企业业务实时创新需求、对市场作出快速反应,尤其是应对像疫情这样不可预测的状况时,已经明显捉襟见肘。这被称为被动智能。

在Qlik的定义中,主动智能有三个关键环节:第一、数据集成,将不同来源的原始数据整合在一起。第二、数据分析,将企业数据转化为有洞察力的数据。第三、基于这两个步骤,借助Qlik提供的数据素养服务,让企业管理人员和业务人员能够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。

对应“主动智能”定义,Qlik提供的主动智能平台,为企业提供端到端的数据集成与分析解决方案,帮助全球企业更快更灵活地开展业务,将原始数据转化为商业价值。Qlik的主动智能平台为不同技能的人员都提供了开放的、好奇心驱使的数据探索能力,赋予企业全部员工以发现业务价值的洞察力,从而从整体层面实现真正的成果和变革。

· 打造数据素养,不具有排他性

然而,作为决定企业数字化转型成功举足轻重的要素,数据素养在企业的形成和推动并不理想。同样据Qlik与第三方调研企业提供的调研结果显示,尽管有超过35%的高管认为培养企业员工的数据素养非常重要,但只有32%的企业高管自身具备一定的数据素养,同时只有24%的企业高管表示有信心推动团队的数据素养提升。

尽管帮助企业打造数据素养是Qlik的核心优势之一,但这其中并没有排他性。刘智宏介绍道,Qlik提供的提升数据素养的方法论,并非是要建立在Qlik的产品之上。数据素养方案的主要功能,是要帮助企业将一些成功的数字化转型方法论用于自身的实践,并产生成果。

Qlik主动智能平台,即端到端的数据集成与分析平台,缩短了数据、洞察与行动之间的距离,让数据与分析更加及时、更加智能、更加协作并且更具有行动力。主要包括两大产品,Qlik Sense 数据分析平台与 Qlik 数据集成平台。

Qlik Sense 数据分析平台基于AI,让用户可以理解数据,更高效地使用数据,减少认知偏差,发现更多有价值的洞察,提高数据素养。其先进的分析能力包括:AI生成的分析和见解,自动化创建和数据准备,搜索和自然语言交互,机器学习与预测性分析。

Qlik 关联引擎是专门为交互式、自由形式的探究和分析而设计的,与简单查询和数据库功能不同,即使合并了很多不同的数据源,也不会丢弃任何数据,或者妨碍分析性能。企业用户可以轻松利用Qlik的关联引擎,简单拖拽就能创建可视化视图。除此外,用户还自由研究、分析各种来源数据,而不会受制于基于查询的工具,或者依赖专家、等待答案。

2019年,Qlik收购Attunity公司,数据集成能力得到加持。Qlik 数据集成平台以 DataOps方法论为核心,通过数据流自动化(CDC)、数据摄取、企业级数据目录编目与发布等,实现企业级数据在多个云环境和数据湖中的实时移动,提供真正实时、分析就绪的数据。除此外,它还能提供基于 AI的预测性分析功能,为整个企业扩展实时洞察力。

Qlik加持 让SAP系统数据价值得到充分释放

截至到今年Qlik连续11年位列Gartner分析和商业智能平台魔力象限之领导者象限,并且被FastCompany评为社会公益领域十大最具创新性公司。主要产品包括:QlikSense,QlikView, QlikNprinting,Qlik Alerting, Qlik Replicate,Qlik Compose,QlikApplicationAutomation,Qlik AutoML,Qlik Active Intelligence Platform

而其在收集、转换与分析SAP数据方面也已经拥有超过10年的专业经验。这两者之间很难讲有必然的关系。但SAP用户所具有的企业品质高,拥有海量高价值数据,且系统复杂、线上线下数据源种类多,以及业务创新实时性要求高等特性,为Qlik集成能力和分析能力的充分发挥提供了丰富的场景。

不过,Qlik基于SAP系统系列解决方案形成的过程也并非一帆风顺。由于SAP系统专有数据格式、复杂数据模型等特点,要将其数据纳入云端是一个比较大的挑战。

近年来,得益于与各大云供应商的深度合作,Qlik端到端平台的发展及核心能力迅速加强,针对52%的SAP用户认为数据集成是数据工作最大难题的现状,Qlik推出了优化利用SAP数据的一系列解决方案,这个方案叫做“Qlik SAP数据和分析现代化加速器”,它主要针对企业快速增长的对现代分析的需求,充分释放企业海量数据的价值。它主要包括Qlik Order-to-Cash(从订单到支付)加速器、Qlik财务加速器(Qlik Financials Accelerator),Qlik库存管理加速器(Qlik Inventory Management),旨在充分提升SAP数据与现代分析的投资回报率(ROI),降低总拥有成本(TCO)。

通过“Qlik SAP数据和分析现代化加速器”,用户可以对SAP系统数据和其他系统的原始数据,进行“数据提取、复制和数据仓库自动化”,从而进入Qlik云生态伙伴组成的云上数据仓库,再通过数据分析方案,最终形成企业可执行的洞察。

另外,得益于Qlik“松耦合”架构的特点,除了对接SAP系统原有功能,对于一些已有的定制化开发,比如税务系统,也可以实现无缝对接。

让利为先:打造云时代的伙伴生态

Qlik于1993年,由Bjorn Berg和Staffan Gestrelius在瑞典隆德成立,2016年8月,由私募股权合伙人Thoma Bravo私人持有。现总部位于美国宾夕法尼亚州,在全球25个国家设立了办公室。Qlik的业务遍及100多个国家,为全球38,000多家客户提供服务。

为了持续优化自身“主动智能”的能力,Qlik近年来针对集成与分析领域进行了频繁的收购。2017年,Qlik收购Idevio,实现了地理分析功能;2018年,Qlik收购Podium Data,提升数据管理水平,并提供分析就绪的数据;2019年,Qlik收购Attunity,以增强企业数据集成与管理能力;2019年,Qlik收购CrunchData,实现了基于AI的分析对话功能;2020年,Qlik收购RoxAI,实现了QlikSense的预警功能;同年收购了 Knarr,增强了在云端的协作能力,并收购Blendr.io, 实现了应用自动化;2021年,Qlik收购NodeGraph, 实现了数据质量管理;同年收购BigSquid,增强了主动智能的能力。

正是基于在数据集成及分析领域的专注,以及对于优化和创新的坚持。Qlik在行业和市场都赢得了良好的口碑。2021年2月,Qlik连续11年被评为Gartner魔术象限分析与商业智能领域“领导者”。称Qlik在增强分析、多云环境、功能和可扩展性、客户体验与用户社区活跃度、产品愿景和大数据处理能力等方面具备领先水准;2021年8月,Qlik连续被评为Gartner魔力象限,数据集成工具领域的“挑战者”,因在实时数据捕获和复制场景、易用性和强大的技术合作伙伴系统等方面的领导地位而被认可。

2021年3月,在Ventana Research2021年发布的分析和数据值指标排名榜单中,Qlik是典型的模范供应商,总排名第四,并在管理和可用性、客户体验、总拥有成本(TCO)/投资回报率(ROI)等方面是强大的领导者;2021年10月,BARC 商业智能和分析调查

BARC 年度商业智能调查被誉为“世界上最大的BI软件用户调查”。在其 2021年度调中,Qlik Sense荣获了6个第一名,占据了45个领导者席位,并在包括在大型国际BI供应商的商业价值、项目长度和分析等榜单中排名第一。;2021年,Qlik连续7年荣获 CRN五星合作伙伴计划指南奖。

此外,在Qlik的全球布局中,包含了5万多客户及1700多位合作伙伴。其中不乏大家耳熟能详的埃森哲、德勤、微软、亚马逊、谷歌等知名企业。这些咨询或者方案合作伙伴在Qlik推动企业主动智能的过程中发挥了非常重要的作用。

而在深耕中国市场的这13年间,Qlik也与许多本土企业在渠道、方案或者服务方面进行了深度的合作。同时,Qlik也鼓励本土的合作伙伴参与一些大型项目,并且给予强有力的支持。

此外,为了使合作伙伴成为帮助企业打造数据素养的“良导体”,Qlik也为伙伴提供了一系列数据素养的课程、咨询服务以及资料。同时,Qlik在生态建设方面还有一个更大的举措,即与大学合作的学术计划。这项计划已经在多个国家得以推广。作为Qlik大中华区掌门人,刘智宏也希望这项计划能尽快在中国推广,在企业和学校等更大的范围内,实现数据素养理念在中国的推广。

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