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身處數(shù)據(jù)洪流的時代，幾乎每一家企業(yè)都在試圖從數(shù)據(jù)中找到指引業(yè)務(wù)發(fā)展的方向，提升商業(yè)價值。然而，數(shù)據(jù)資產(chǎn)能否被有效挖掘和分析則需要被慎重審視。從被動應(yīng)對到主動智能，企業(yè)可以通過實時信息來觸發(fā)即時行動，建立即時業(yè)務(wù)意識，這一特性在面對不斷變化的IT市場時至關(guān)重要?！皩τ赒lik來說，我們會通過數(shù)據(jù)服務(wù)能力包去釋放數(shù)據(jù)的獲取性，然后把數(shù)據(jù)遞送到分析端，由分析服務(wù)能力為用戶提供對數(shù)據(jù)的解讀，最終的結(jié)果可能是儀表盤，可能是預(yù)警，也可能是用戶的自助功能，為之后的數(shù)據(jù)使用提供行動支持?！盦lik大中華區(qū)及韓國區(qū)售前產(chǎn)品總監(jiān)張海鵬說。

Qlik大中華區(qū)及韓國區(qū)售前產(chǎn)品總監(jiān) 張海鵬

Qlik基于云的主動智能平臺提供了端到端的實時數(shù)據(jù)集成和分析解決方案，以縮小數(shù)據(jù)、洞察和行動之間的差距。主動智能的特點是更具實時性，可以幫助企業(yè)做出更好的決策，提高收入和盈利能力，并改善客戶關(guān)系。Qlik Replicate能夠?qū)痈黝悢?shù)據(jù)源，并且有著SAP等數(shù)據(jù)庫的接口認(rèn)證，可以通過目錄服務(wù)為用戶提供選擇數(shù)據(jù)的窗口，結(jié)合業(yè)務(wù)就緒的能力帶來儀表盤類的引導(dǎo)式分析，或是讓用戶自助進(jìn)行分析，或是借助一些算法型、預(yù)測型的分析滿足不同的用例。

(資料圖片僅供參考)

主動智能趨勢分析

Qlik的主動智能產(chǎn)品可應(yīng)用于自助式銷售管理與分析、銷售商機(jī)Closure預(yù)測、客戶流失預(yù)測與挽回、及時分享預(yù)警消息，以及觸發(fā)CRM系統(tǒng)進(jìn)行相應(yīng)行動等場景，比較有代表性的功能包括增強(qiáng)分析（Augmented Analytics）、預(yù)警（Alerting）、Qlik AutoML和應(yīng)用自動化（Application Automation）。其中，增強(qiáng)分析可實現(xiàn)智能化自助分析，以及關(guān)聯(lián)分析、對話式分析和各種高級分析。以關(guān)聯(lián)分析為例，可以讓用戶有更自由的交互方式和空間，通過儀表盤看到KPI、銷售、利潤、成本等信息，獲得業(yè)務(wù)洞察。

分析能力演示

像是追蹤利潤數(shù)據(jù)的話，用戶會看到相應(yīng)時間段上的利潤基點，從中挑選所需的信息來拖拽展示，找到影響企業(yè)經(jīng)營活動收入的原因?！凹僭O(shè)選擇這幾個月份，看到這些月份之下的利潤率有了小幅下滑，銷售狀況也會有不同程度的變化?！睆埡ｙi在演示中介紹稱，“如果不了解之前發(fā)生了什么，可以點一下取消，可以看到原來平均利潤水平是20%，平均的銷售增長大概這么多。但是經(jīng)過篩選之后，會發(fā)現(xiàn)利潤率有了一點點下滑。但其實總銷售額是增加的。所以當(dāng)我再切換到另外的頁面，體驗是連貫的、一致性的，包括看數(shù)據(jù)的篩選條件也會被帶過來?！?/p>

數(shù)據(jù)看板

數(shù)據(jù)看板可以顯示銷售人員的業(yè)績狀況，并基于各類數(shù)據(jù)提供精準(zhǔn)的用戶畫像進(jìn)行個性化的服務(wù)觸達(dá)。如果用戶沒有足夠的數(shù)據(jù)支持用于分析，也不了解產(chǎn)品的使用情況，則可以通過智能搜索功能找到相應(yīng)的業(yè)務(wù)策略。例如，體育用品公司的業(yè)務(wù)經(jīng)理可以找到運(yùn)動品牌的狀態(tài)，包括折扣、利潤、客戶分類等等，查看業(yè)績達(dá)成情況。如果想了解細(xì)節(jié)，像是門店在NBA賽季時與體育用品相關(guān)的銷售情況，只需要搜索某一款產(chǎn)品就能展現(xiàn)出相關(guān)的市場情況。

在增強(qiáng)分析中，不止有數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，還有洞察顧問的功能，點擊界面后會為技術(shù)背景稍弱的用戶提供多種可選模塊。例如搜索，選擇業(yè)務(wù)指標(biāo)由Insight Advisor找出要探查的部分，把產(chǎn)品的銷售成本等信息通過可視化展示，并找到背后的影響因素。利用提問的功能，用戶可以用自然語言與Qlik的平臺溝通，快速找到想要的答案。即使是儀表盤尚未支持的內(nèi)容，也能獲得可視化的數(shù)據(jù)結(jié)果。用戶在創(chuàng)建分析時會看到不同的選項，支持高級的分析類型，由自動化的方式來呈現(xiàn)。例如在集群分析時，會建議用戶進(jìn)行聚類分析的角度和指標(biāo)選擇等，實時輸出相應(yīng)的分析圖表。

Qlik的增強(qiáng)分析集成了豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)能力，包括算法、聚類分析、時間序列預(yù)測等，一方面整合了自家的Qlik AutoML，幫助用戶自動訓(xùn)練模型、迭代發(fā)布模型，另一方面可以對接AWS（SageMaker）、阿里云等第三方平臺的AI服務(wù)。利用Insight Advisor等技術(shù)產(chǎn)生的關(guān)聯(lián)性，用戶可以在平臺中找到個性化的答案，發(fā)現(xiàn)問題時及時進(jìn)行修改，Qlik的機(jī)器學(xué)習(xí)引擎則會輔助做記錄。如果用戶要從不同的數(shù)據(jù)庫、表格中進(jìn)行關(guān)聯(lián)，Qlik也能用自動化的方式滿足，用戶則無需具備編寫CQL語句的能力。Qlik的增強(qiáng)分析旨在幫助用戶自由、便捷的分析數(shù)據(jù)，而不止是進(jìn)行預(yù)測。

Insight Advisor

Qlik的主動智能支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動的自主化，可實現(xiàn)自助式預(yù)警，以及異常值檢測和復(fù)雜條件、語境下的鉆式分析。用戶可以自由訂閱信息，像是在商機(jī)管理中，追蹤銷售的成單率、成單額、客戶分類等。假設(shè)要關(guān)注丟單風(fēng)險的話，就會在“forecast”中找到相應(yīng)的規(guī)避方法，對于預(yù)測贏單率較低的訂單，可以設(shè)置預(yù)警條件，例如定義“丟單風(fēng)險大的機(jī)會商機(jī)”，結(jié)合相關(guān)的數(shù)據(jù)信息給出指導(dǎo)意義。這些預(yù)警可以添加額外條件和用戶共享，終端用戶只需簡單加載、刷新數(shù)據(jù)后即可啟用。數(shù)據(jù)更新后，預(yù)警引擎會評估滿足條件、有潛在丟單風(fēng)險、額度較大的訂單進(jìn)行消息推送，隨時掌握訂單情況，并在APP中展示。

Dataset選擇

上文曾提到Qlik AutoML，其可以對模型進(jìn)行分類預(yù)測，以及自動化訓(xùn)練、迭代和發(fā)布，協(xié)同Qlik關(guān)聯(lián)分析，實現(xiàn)公民數(shù)據(jù)科學(xué)家。該軟件能夠把數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊的能力擴(kuò)展到預(yù)測型分析場合，快速構(gòu)建新項目，定義預(yù)算分析和機(jī)會預(yù)測，根據(jù)訓(xùn)練目的選擇相應(yīng)的數(shù)據(jù)，用戶可以基于需求選用系統(tǒng)推薦模型和算法。例如在增加預(yù)測維度之后，通過快速分析可以看到贏單或丟單的概率。這一過程中，用戶可以隨時調(diào)整字段和條件，對模型進(jìn)行迭代優(yōu)化，并且可以調(diào)用外部的BI接口。

借助應(yīng)用自動化，用戶可以通過無代碼的方式，接入多種應(yīng)用，將洞察力轉(zhuǎn)化為行動，盡量預(yù)防丟單的事情發(fā)生，在CRM等系統(tǒng)中快速找到銷售機(jī)會、發(fā)起任務(wù)流，調(diào)用更多的營銷工具去影響更多的潛在目標(biāo)群體。Qlik希望將數(shù)據(jù)層面的觀察觸達(dá)到下游系統(tǒng)，由此帶來業(yè)務(wù)上的調(diào)整，像是在店門場景中，一些零售店出現(xiàn)庫存短缺的情況時，過去需要打電話給采購部門增加采購，或是把庫存轉(zhuǎn)移到就近的倉庫，現(xiàn)在只需要點擊一下就鼠標(biāo)能自動完成下單，在倉儲之間調(diào)度貨物。

張海鵬稱，Qlik會根據(jù)客戶的需求選擇是否為其部署主動智能的產(chǎn)品，以及相應(yīng)的落地路線。在實施的過程中，Qlik還會和本地的合作伙伴（如SI）協(xié)作，幫助用戶把產(chǎn)品變成解決方案，應(yīng)用到具體的業(yè)務(wù)場景中。在中信建投，該企業(yè)希望解決三個方面的問題：實時了解客戶的資產(chǎn)移動狀態(tài)來優(yōu)化投資策略；面向客戶不同渠道的應(yīng)用時，希望實時展示最新的資產(chǎn)和收益狀況；打通廣泛且復(fù)雜的數(shù)據(jù)源，從龐大的交易規(guī)模中獲得數(shù)據(jù)價值。對此，Qlik提供了數(shù)據(jù)實時捕捉方案，利用Qlik Replicate實現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫之間的自動化同步，從不同的投資交易中完成數(shù)據(jù)的抓取、整理等工作，并將交易數(shù)據(jù)實時反饋到下游業(yè)務(wù)端，幫助中信建投將數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)系統(tǒng)抽取到KAFKA平臺。由此，中信建投的客戶可以在APP端實時看到投資組合的收益，并且公司的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)更新也從小時級縮短至亞秒級。同時，中信建投的人工和時間成本得到大幅降低，減少了企業(yè)IT和數(shù)據(jù)團(tuán)隊的工作量，擁有了更好的擴(kuò)展性和運(yùn)維能力。

華御結(jié)是香港連鎖的日本品牌壽司店，旗下的門店交易由POS系統(tǒng)支持，考慮到生鮮產(chǎn)品供應(yīng)較多，超過100家的連鎖店希望獲得分鐘級別的數(shù)據(jù)收集方案，讓庫存管理和供應(yīng)保持在較為合適的水平。Qlik可以幫助華御結(jié)實現(xiàn)全香港POS數(shù)據(jù)的自動化收集和分析，并且還會通過培訓(xùn)服務(wù)對華御結(jié)的門店運(yùn)營團(tuán)隊進(jìn)行賦能。由此，華御結(jié)能夠?qū)γ刻斓臄?shù)據(jù)進(jìn)行及時的掌控，了解產(chǎn)品供應(yīng)和銷售情況，結(jié)合自身的需求預(yù)測系統(tǒng)維持供應(yīng)平衡，避免產(chǎn)品的浪費(fèi)和短缺。在企業(yè)數(shù)據(jù)文化的構(gòu)建方面，有近50%的員工把Qlik的分析報告作為日常工具，輔助完成運(yùn)營和決策。

除此之外，Qlik還服務(wù)于高科技、汽車、零售、生物制藥等領(lǐng)域的廣泛客戶，為他們提供關(guān)聯(lián)分析、洞察建議、自然語言等技術(shù)，并借助API整合機(jī)器學(xué)習(xí)等能力。未來，Qlik會持續(xù)推進(jìn)云化的策略，滿足企業(yè)上云和混合云的需求，加強(qiáng)數(shù)據(jù)能力的安全性和可靠性，通過客戶成功團(tuán)隊等專業(yè)人員的支持，幫助客戶更好的將主動智能與實際業(yè)務(wù)相結(jié)合，激活數(shù)據(jù)價值。

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關(guān)鍵詞： Qlik