Qlik：打造“人无我有 人有我优”的新一代BI

        现阶段，零售企业面临着内部和外部多重压力，如何提供更好的产品和服务，怎样提升消费者体验和优化业务流程是零售企业在转型期面临的主要问题。在这一过程中，现在越来越多的零售企业开始采用BI工具来完成各项复杂的零售数据分析。BI工具能够进行灵活自主的智能零售数据可视化分析，甚至支持按需分析，因此更能辅助零售企业合理配置资源，优化资源使用，降低成本、提高盈利能力。

　　在Qlik大中华区及韩国区售前产品总监张海鹏看来，主动智能将引领新一代BI的发展方向。通过对数据全生命周期的协同分析，企业可以获得实时的洞察力，而在洞察力之上，企业还可以把决策模型输入到业务系统中，从而优化业务决策。

　　在此基础上，Qlik还在解决方案中融入了AI、机器学习等技术，以实现真正的主动智能。“对于Qlik来讲，我们为客户提供的是包括数据采集、分析、决策反馈在内的全生命周期的数据服务能力。同时，凭借广泛性的数据兼容能力，还能够整合不同数据源、不同类型的数据，透过引导式及自动化分析，能够帮助企业把数据结果真正应用到实际的业务系统当中，从而将数据洞察力转化为数据行动力。”张海鹏如此说道。

“整合”是Qlik主动智能的一大优势

　　张海鹏表示，在人工智能这样一个比较专注的领域，Qlik希望将更多机器学习方面的能力嵌入到自身的产品中。一方面帮助用户快速掌握BI工具，另一方面，通过联合机器学习的算法，帮助用户快速获得数据洞察，完成关单、客户流失率，以及仓储销售重点等方面的预测。“与原有机器学习算法的联合，以及本身所具备的开放API能力是Qlik主动智能区别于传统人工智能解决方案的重要方面。”张海鹏进一步说道。

　　为了更清晰的展现Qlik主动智能在开放集成方面的技术创新，张海鹏还进行了实时的操作演示。以增强分析功能为例，在他的演示中可以看到，Qlik增强分析功能的关键点在于核心关联分析。透过这种关联分析，能够让用户从多个维度和时间线上，以数据仪表盘的形式观察到KPI、销售、利润、成本等业务指标的实时变化，从而为客户提供更加自由的交互方式和空间。

　　他进一步提到，基于现有的销售表现，当客户想要进一步触达自身市场时，他们可能会提出要做更为精准的用户画像。针对这一要求，Qlik通过数据聚类分析的形式，为不同类型的客户制定不同的策略。另外，当为那些没有太多数据分析能力，也不了解产品如何使用的客户服务时，Qlik会提供智能搜索的能力，客户只需输入想要了解的问题，借助Qlik的关联分析能力，能够向用户快速展示多维信息，例如产品折扣、利润、客户分类、业绩达成情况等。

　　在张海鹏看来，Qlik增强分析的主要目的是帮助客户通过数据回答业务问题，从而成为客户的洞察顾问，而不仅是为了构建可视化的仪表盘。

　　对于Qlik来讲，增强分析功能的优势在于：除了嵌入聚类分析、时间序列预测等机器学习算法之外，最重要的是它的集成整合能力。一方面是面向自身产品能力的整合，例如与Qlik AutoML产品的整合，可以帮助用户自动训练模型，迭代发布模型。另一方面面对那些已经应用了像AWS Sagemaker、阿里云等行业主流机器学习产品的客户，Qlik能够与和这些云端机器学习做集成，并把这些预测能力通过Qlik的可视化平台展现出来。

　　进一步来讲，Qlik增强分析不只是局限在构建算法模型上，更重要的是帮助客户从不同的数据库，不同的远端表格中进行数据整合，并实现关联数据分析。“所以，我们的增强分析功能更多的是致力于帮助客户能够自由的、容易的实现数据分析，获得数据的洞察和行动力，而不仅仅是嵌入预测算法。”张海鹏如是说。

围绕三大目标 持续为客户创造数据价值

　　张海鹏提到，Qlik的定位主要是理解客户业务，并且把数据分析能力应用到日常决策当中，帮助客户重塑流程，降低成本，提高利润。

　　一直以来，Qlik都在探索如何将主动智能技术与客户的业务相结合，为客户创造数据价值。因此，在服务客户的过程中，Qlik会向客户分享主动智能的技术概念，更重要的是结合客户自身需求，提供相应的解决方案。而在具体实施方面，Qlik会携手本地合作伙伴，帮助客户把产品变成方案，并把方案真正落地到具体的项目当中。

　　以中信建投的服务为例，从业务角度来看，他们主要面临三大痛点：一是需要实时了解客户资产的移动情况，以此来优化自身的投资策略;二是面向投资客户不同渠道的应用，实时向用户展示他们最新的资产状况;三是数据来源广泛，且交易规模巨大。

　　针对中信建投的业务痛点，Qlik首先通过数据实时捕捉方案Qlik Replicate实现了数据库之间的自动化同步，其次帮助用户迅速的从不同的投资交易当中进行数据的抓取及整理，最后将这些交易数据，实时反馈到用户的下游业务端。“对于中信建投来讲，他们远期目标是要构建自己的数据湖，为此他们利用一个流处理平台Kafka进行数据对接，Qlik Replicate可以把数据从业务系统中迁移到Kafka中，这也为中信建投下一步构建大数据平台做了数据归集方面的准备。”张海鹏解释道。

　　张海鹏提到，未来Qlik将围绕三大目标，不断进行技术创新，提升客户服务能力。一是通过产品云化的方式，满足众多用户上云的需要以及混合云的需要。二是重视客户对于数据的理解和选择，满足客户对于数据安全性及掌控力的期待和需求。三是坚持以客户为中心的原则。为此，Qlik主动智能的愿景除了体现在产品及服务上，通过组建客户成功团队，帮助客户结合实际需求，将主动智能的能力应用在具体业务上。

(本文不涉密)
责任编辑：路沙

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