Qlik关联模型 | 为自由交互式分析而生,让你看到蕴藏在数据中的完整故事!

Qlik关联模型 | 为自由交互式分析而生,让你看到蕴藏在数据中的完整故事!

人与人之间相互接触,才能形成一张通讯网,从而获取与彼此相关的信息。数据亦是如此,只有数据与数据真正关联起来,才能揭示出的前所未见的洞察。

不同于基于查询的可视化工具和传统 BI,Qlik 的关联引擎专为自由形式的交互式探索和分析而生,让用户看到数据背后的完整故事。

大多数基于查询的可视化工具允许经验用户通过创建或编辑可视化和查询来进行分析。但是,即使这些可视化工具附带的声明中宣称“自助服务”简单易操作,这种方法也需要彻底理解数据模型和如何构造分析才可行。那么,当不构建分析的大型社区的业务用户,想要进一步搜索和探索数据时又该如何解决呢?

Qlik 关联模型提供了一种简单而有效的方法来探索和改进上下文,发现新的数据关系和洞察。这种基本的、交互的方式是 Qlik 的应用所特有的,由 Qlik 关联模型和 QIX 引擎来实现。

Qlik 关联模型三大亮点

Qlik 关联模型允许不同层级的用户通过简单的搜索和选择自始至终探索和细化上下文。每当用户点击时,QIX 引擎就会立即响应,根据新的上下文以动态形式重新计算所有分析,并突出显示所有数据源中的数据关联。这种以思维的速度进行的快速响应鼓励用户思考新的问题,并继续自身的探索和发现。

1、覆盖全部数据

Qlik 关联模型完全集成了多个数据源的数据,不会在加载时因连接或过滤信息而丢失数据。QIX 引擎实现了“多对多的完全外部连接”,这意味着用户可以在所有数据源中访问全部数据,而不会丢失任何数据。这使得用户能够在没有盲点的情况下获得完整的分析结果,或者避免因为丢失数据或重复计算数据而得到错误的洞察。

2、支持无界探索

  • 关联探索

使用 Qlik 关联模型,用户可通过逐步的提问和理解过程来探索分析和关联。用户通常以开放式问题对任意图表、图像或其他对象进行交互选择,通过自身选择获取洞察。整个探索分析和关联的过程其实是自主建立起来的——随着用户提出更多问题,添加更多上下文,每深入一步,用户就会获取更多有价值的信息。

  • 上下文是关键

Qlik 关联模型在整个应用中维护所有分析的单个上下文。当用户与对象对接,进行选择或搜索以细化上下文时,所有的分析和数据关系都会立即更新以反映新的上下文。这使得用户以“思考的速度”探索有潜在价值的利益领域,获得启发,进而部署下一步计划。

  • 不受限制

Qlik 关联模型没有对用户施加任何限制。用户可自由探索和搜索可能的数据关系和关注的关键领域。尤其是需要从多角度和不同层次来查看信息以了解整体情况的时候,这种灵活性至关重要。

3、以思维的速度响应

QIX 引擎可快速以动态形式计算所有分析和突出事物之间的关联性,其快速程度直逼“思考的速度”。这种即时的响应让用户注意到隐藏在数据背后的更多信息,思考更多问题。一如用户提问问题的速度之快,该引擎持续响应用户提问,迅速提供答案,最终为用户揭示出深入的洞察,从而做出更明智的决策。Qlik 核心技术优势 QIX 引擎包含压缩二进制数据存储、逻辑推理和动态计算,能够简化高度复杂的任务,让用户更易理解。经过15年的创新,Qlik 的 QIX 引擎为40,000多名客户创造了前所未有的价值。

新版本攻略丨Qlik Sense September 2018 全新功能抢先看!

新版本攻略丨Qlik Sense September 2018 全新功能抢先看!

作为数据分析领域领导者,Qlik,始终致力于通过产品创新来帮助企业客户撬动数据力量。近日,Qlik Sense September 2018如期而至,不仅对原有版本进行了众多优化,还发布了一系列能够提升分析体验的全新功能。

接下来,本文将逐一为你介绍Qlik Sense September 2018中的重要更新内容,赶快来一探究竟吧!

Insight Advisor  洞察顾问

自Qlik Sense June 2018发布以来,关于洞察顾问 (Insight Advisor) 的积极反馈纷至沓来,用户对其推荐最佳分析和洞察的能力极力认可。因此,Qlik Sense September 2018仍专注于增强智能 (Augmented Intelligence),扩大了洞察顾问的使用范围。即使不是创作者,用户也可以在已发布到流的Qlik Sense应用中使用洞察顾问获得洞察,实现企业内部进一步的数据探索。

这只是Qlik利用认知引擎 (Cognitive Engine) 重塑分析社区的起点,在未来的版本中将会有更多关于增强智能的内容!

Advanced Authoring   高级分析创作

Qlik Sense September 2018还提供了更为丰富的高级分析创作能力,使用户能够构建复杂的数据布局,同时通过易用性来提高应用的开发速度。这些能力具体包括:

1、客户端 (Client)

对于既能触摸控制,又能鼠标操作的混合设备,新版本增强了其客户端的控制,用户可以自由切换模式进行分析操作。同时,Qlik Sense客户端内的信息密度也得到了更好的控制。

2、默认书签 (Default Bookmarks)

允许设置默认书签,即可以将选中的特定分析设置为应用打开时所显示的初始状态。

3、工作表尺寸 (Sheet Size)

能够关闭表格自动响应客户端大小的选项,同时支持对工作表尺寸以及可视化的位置进行自定义。

4、可视化控制 (Visualization Control)

在可视化控制方面,用户可以对可视化的度量进行定制,根据具体的值或百分比来设置独立区域的颜色。另外,新版本还在数据透视表中增添了显示/隐藏的条件选项。

 

5、表达式编辑器 (Expression Editor)

新版本对表达式编辑器进行了多项增强,包括优化在线帮助、重组功能分类以及增强对功能表达式的搜索。

Improved Management     增强管理

新版本的另一个高价值功能增强满足了客户的关键需求。Qlik Sense September 2018提供了将多个应用从一个流转移到另一个流的功能,从而消除了之前Qlik管理控制台(QMC)的相关限制。此外,我们还对开源前端框架进行了升级,以提高性能和稳定性。

Mapping  地图

Qlik Sense September 2018还对地图功能进行了增强,其中包括一个新的密度地图。该地图在数据具有高度本地化和详细级别时将发挥巨大作用。密度地图是一个多色渐变背景,颜色强度取决于点的权重和紧密度。这个地图可视化能够有效帮助用户进行犯罪指数、房屋价值等数据统计。

另外,新版本还通过新增控件和数据输入对其他地图进行了优化。

 

Qlik NPrinting

增值产品方面,我们加强了Qlik NPrinting的管理功能,扩展了编辑功能,提高了报告使用的安全性。例如,现在可以从LDAP源导入用户/角色,如果需要,还可以替换TLS密码套件。此外,Qlik NPrinting还新增了会话过期注销、.xlsm格式的报表输出和报表级别的密码保护等功能。

Associative Big Data Index   关联大数据索引

备受期待的Qlik联合大数据索引也于本月通过Early Access (EAP) 计划发布。这种高性能技术能够在大数据环境下为用户提供Qlik专有的关联性差异,在数据被分析前消除数据转移和准备的需要。EAP将帮助该产品的最初使用者与Qlik保持紧密沟通,以掌握这项新技术的最佳实施方法。

新零售浪潮来袭,别再让利润从你的实体门店中悄然流失!

新零售浪潮来袭,别再让利润从你的实体门店中悄然流失!

众所周知,电商行业的迅猛发展曾给传统线下零售门店带来了前所未有的巨大冲击,由此引发的大规模闭店潮则使零售行业一度处于线上线下冰火两重天的极端环境中。然而,新零售概念的提出,又让人们重拾起对于线下门店的重视。随着实体零售的迅速回暖,如何能建立一套高效完善的门店经营模式,成为了零售商们当下最为迫切的诉求。

在这场新零售浪潮中,实体门店作为供应链枢纽的角色愈发突显,需要时刻保持充分的产品可用性来满足顾客于各种渠道的购买需求。但是,充足的库存往往会导致那些要求苛刻储存条件的新鲜食品临近保质期限还未被售出,只能进行降价处理。因此,实体零售店的盈亏很大程度上受到库存以及降价决定的影响,门店管理者需要找到一种不过度挤压利润的同时还能快速售出保质期较短产品的方法。

作为领先的数据分析工具,Qlik致力于帮助客户通过捕获有价值的数据洞察来应对经营中的各种挑战。针对实体零售店正在面对的挑战,Qlik开发了一款用于优化降价决策的应用程序——零售利润流失分析应用。该应用虚构了一个专门销售新鲜食品的零售商,将其50多家门店信息、产品类别以及降价历史记录等数据进行了关联,为零售业客户优化门店运营、提高营业绩效与实现利润最大化提供了丰富见解。

在应用的主仪表盘中,我们能看到这家零售商的50家门店基于降价促销,实际取得了56,500,000英镑,占其产品以正价销售价值的95.1%。也就是说,由于保质期临近而发生的降价措施给企业带来了高达近290万英镑的损失。

那么,究竟是哪些门店的哪些产品导致了如此高昂的利润流失?我们又是否能找到降低这些损失的突破口呢?为了解答这些问题,我们将通过该应用的关联能力来对重要信息进行钻取,从而挖掘数据背后所隐藏的重要价值。

如下图所示,地图映射中显示了50个门店的地理位置以及降价情况,系统根据降价幅度对各个门店进行了颜色标注,越接近红色表明该店的降价比例越高。我们可以清晰地看到50家门店主要集中在英格兰的中部和南部,其中位于中部地区的门店普遍具有较高的降价比例。而降价比例最高的门店则是位于南部的伦敦—大理石拱门店。

而左侧的散点图显示了所有门店降价幅度以及正价销售价值之间的关系。在该可视化上,我们能够轻松识别出两个比较特殊的门店,一个是降价比例最大的伦敦—大理石拱门店(London-marble arch),另一个是正价销售价值最高的斯托克波特(Stockport)门店。我们可以通过在图上点击特定的门店来获取与之关联的全部数据。

点击London-marble arch,我们可以看到门店所售的全部产品类别的降价比例以及因降价产生的利润损失。其中,欧式和美式食品的降价比例远低于其他类别的产品,只有3.6%,但是利润损失却达到了15,100英镑。其原因可能是顾客对该类产品需求较大,从而对降价比例敏感度不高。因此,该门店可以适当减少对该类产品的降价处理,从而降低利润流失。

另外,印度食品、家禽以及亚洲和中东食品拥有很高的降价比例,但由此产生的利润流失却不高。这表明门店经理可以通过下调这几类产品的降价比例来控制整体的利润损失。

在门店及产品降价分析工作表中,我们发现Stockport既是正价销售价值最高的门店,同时也是减价损失最严重的门店,基于降价产生的利润流失高达95,540英镑。而从门店类型上来看,城外的大型商店是利润流失情况最为严重的类别,共计利润流失145余万英镑。

在条形图上点击Stockport,应用中的所有可视化图表将进行关联变动,为我们提供该门店的详细洞察。关联后的数据显示,Stockport的实际营业额占正价销售的95.2%,由降价产生的利润流失约9万5千英镑。

在Stockport所销售的所有产品类别中,印度食品的降价比例和数额都最大,降价比例为10%,而由降价带来的总利润流失为23,200英镑。点击该产品类别,我们将获得更为详细的产品降价信息。

我们发现,导致印度类别利润流失严重的主要产品是印度膳食解决方案(Indian Meal solution),其减价幅度超过了全额零售价的20%,并产生了将近7万英镑的利润流失。

至此,我们已经找到了导致零售商整体利润流失的主要门店和产品,接下来,我们将在门店与时间降价分析工作表中对Stockport的Indian Meal solution产品进行深入分析,看看如何通过数据分析来获取减轻降价损失的明智洞察。

在仪表盘左侧的过滤器中选择Stockport门店—Indian产品类别—Indian Meal solution产品,仪表盘中的可视化图表将进行自动关联,生成对应门店和产品按月份发生降价损失的图表。

接下来,在降价与时间图表中点击时间维度上的月份条目,我们将得到每个月内该产品按单日统计的降价变化。

我们惊喜地发现,该产品的降价数额呈现出了明显的周期性变化,在周四至周六会显著增加。根据这项规律,我们能够推测顾客在周末对于这一产品的需求量会上涨,并由此从两方面入手来提高门店的盈利表现。

首先,我们可以根据预测来调整对该产品的补货流程,通过在周三或周四进行补货来减少需求高峰阶段的降价库存,使产品尽量以正价出售。另一方面,为了避免顾客以过低价格买到他们十分想要的产品,对那些临近保质期限不得不采取降价措施的产品,我们可以适当降低它们的降价比例。

那么,调整某类产品的降价比例将对零售商的整体利润产生怎样的影响呢?进入产品降价调整工作表,我们可以查看降低各类产品的降价比例具体能够为企业节约多少浪费。例如,将印度类产品降价比例下调10%,该零售商将能避免超过6万英镑的利润流失。如果所有6类产品都减少10%的降价比例,该零售商所节约下的利润将超过29万英镑!

毫无疑问,在新零售时代,数据将发挥越来越重要的作用。Qlik能够帮助零售商打破数据孤岛,从完整的数据视图中获取有价值的数据洞察。利用这些洞察,零售商们将能驱动更快速、更明智、更适应新零售趋势的经营决策,在充分满足顾客需求的情况下实现利润最大化。

Qlik宣布收购Podium Data!一场分析与数据管理的强强联合

Qlik宣布收购Podium Data!一场分析与数据管理的强强联合

2018年7月24日,Qlik宣布其对Podium Data完成了收购。Podium Data是一个企业级别的数据管理公司,其解决方案简化并加速了客户管理、准备以及在不同数据环境中向各个业务用户交付分析就绪的数据的能力。这次收购扩展了Qlik的使命,使其超越了分析,提供一种解决方案来实现触及每个用户的数据民主化,从而创建一个更具数据素养的世界。

企业数据策略目前很大程度上依赖于数据湖的创建,然而,客户们意识到这些和其他数据源的设计初衷并非是将数据轻松地、快速地交付给业务用户。在很多情形下,数据湖只是增加了客户数据的复杂性和管理难度。根据Gartner公司提供的信息,“到2018年,90%已部署的数据湖将变得无用。因为那些为不确定用例而抓取的大量信息资产使数据湖不堪重负。” (来源于:Gartner,使用分析设计模型从数据湖中获得价值,2017年9月26日)

Qlik首席执行官Mike Capone表示:“我们与客户密切合作并构建了一种分析策略,能够使客户业务中的许多部分都通过Qlik实现转变,但仍有大部分数据中还存在着巨大的未开发价值。作为商业智能的领导者,你无法忽视数据管理的复杂性。收购Podium Data将促使我们帮助客户处理最困难的数据挑战,并同时推动他们分析和数据策略的发展。”

Qlik认为,只有当一个组织的分析策略与强大的数据策略相结合时,才能达到其最优水平。然而,大多数分析供应商在这方面的表现都不尽如人意。客户对他们已经拥有的数据不甚了解,并难以将数据价值发挥至最大化。Qlik的多云功能和即将发布的关联大数据索引旨在帮助用户挖掘他们的全部数据,探索任何方向上的海量数据,并发现全新洞察。联合Podium Data,Qlik将为客户提供一个不断扩展的企业数据管理解决方案,将其原始数据转换为受治理的、可分析的信息资源。Podium Data与Qlik的结合将有助于打破企业不同数据环境中固有的瓶颈和孤岛,并在整个企业中扩展数据的价值。

Podium Data帮助客户将被动数据湖转换成一种高效管理数据流程的自助数据资源,减少了数据准备时间,并将数据更快地交付给业务用户。像是安斯泰来制药公司(Astellas)、多伦多道明银行(TD Bank)、特许通讯公司(Charter Communications) 和信诺医疗保险 (Cigna) 这样的企业客户依赖于Podium Data转向敏捷的数据管理策略,通过自动采购、编目、分析、准备和发布数据来大规模地为业务用户提供云端或本地的可消费信息。

Podium Data的首席执行官Paul Barth表示:“大数据向整个企业交付的价值取决于企业组织数据,以及使数据随时可分析的能力。我们很高兴能加入Qlik,将我们的数据管理能力交付于分析领导者,将数据带入每个企业用户的生活中。”

Podium Data 将成为Qlik数据中心供给的基础,内含的全面功能将更好地管理、理解和操作数据。在Qlik的设想中,数据中心不仅仅存储数据、准备数据并收集元数据。企业需要为数据生产者和消费者打造一个动态的生态系统,并包含一个覆盖所有来源和位置的数据资产智能目录。

Qlik设想了一个完整的数据中心,能够将原始数据转换为就绪数据。该数据中心包括以下关键功能:

  • 智能数据分析和入门:拥有分析并注册整个组织中任何来源或位置数据的能力,提供对每个数据元素的全面理解,应用模式匹配,基于规则的元数据扩展,以及自动模糊处理规则来保护敏感数据。
  • 自动化数据质量:通过验证、格式化和加密来检查、改进并记录传入数据的质量。
  • 数据准备和发布:无需额外编程就能扩展和转换数据,有能力将数据发布到下游系统并提供给更广泛的用户群体使用,包括数据科学家、分析师和商业智能用户。
  • 智能数据目录:由标签、业务定义和数据沿袭组成的可搜索数据目录,使业务用户能够快速、轻松地查找、理解和“购买”数据。

于Podium Data

Podium Data是一家致力于帮助企业客户改变数据使用方式的公司。其团队拥有数十年的数据仓库构建经验,在短短几年内就实现了目标和核心使命:为企业在准备、管理和分发数据方面找到了更好的方法。与此同时,吸引了众多《财富》500强企业使用Podium Data的数据市场平台,为广泛的企业级数据湖、ETL的重新托管以及分析项目提供服务。

想为你的Qlik Sense增值?Qlik启动TED项目,你需要的优质扩展都在这里!

想为你的Qlik Sense增值?Qlik启动TED项目,你需要的优质扩展都在这里!

2018年7月10日,数据分析领域领导者,Qlik宣布了其信誉扩展开发者(Trusted Extension Developer ,TED)项目正式面世,该项目将使开发人员能够更轻松地创建并交付创新的可视化扩展到商业生产环境中。

TED项目是Qlik对开发者社区——Qlik Branch进行持续投入的最新证明,Qlik Branch是一个拥有3万名注册成员的论坛,汇聚了全球各地的开发者在此分享与合作开源项目并激发创新。目前,Qlik Branch中存在大量由开发人员驱动的开源扩展,企业客户和技术合作伙伴们都渴望利用这些创新来为Qlik Sense增值。在此情况下,Qlik TED项目将帮助开发人员将现有以及未来的扩展转换为企业的准备度。

“一直以来,开发人员都在不断地扩大分析的价值,试图以全新的独特方式使用数据并寻找新用例。在将开发人员的努力转变为现实的过程中,扩展起到了关键作用。我们的TED项目将帮助开发人员搭建起开源扩展与商业可用性之间的桥梁,并满怀信心地将这些创新带向更广泛的企业用户。”

——James Fisher,

Qlik战略营销高级副总裁

在企业部署开放源代码或自定义应用程序时,如若没有一种符合其IT组织治理和安全政策的认证形式,企业就会受到挑战。然而,许多客户表示不知如何找到高质量的合作伙伴和开发人员来构建和支持他们能够信任的扩展。开发人员的声誉和曾经的工作在确保客户扩展准备以及未来升级等方面均存在局限性。客户和开发人员都表示非常需要在扩展安全性、代码稳定性和整体质量方面有更大的透明度。

TED项目将确定和审查那些积极开发高质量、高商业可行性扩展的合作伙伴。通过该项目,开发人员可以根据Qlik授权的一系列有关质量、支持、安全和维护方面的需求来获得扩展认证。同时,认证过程还将提供有用的工具和测试,使开发过程本身更容易、更安全。

Qlik TED 项目包括以下内容:

  1. 扩展认证:减少由升级导致的代码失败风险,确保安全协议和数据收集的合规性,并允许对响应能力和mashup准备能力等其他功能进行认证。
  2. 最佳实践与实施:详细的需求文档、测试脚本创建指南、月度网络研讨会,以及像Slack这样的开放反馈渠道。
  3. 测试工具:Qlik支持自动化测试工具,并通过CLI支持Qlik Sense进行测试脚本验证,以提高提交质量。
  4. 推广与营销:专用的TED开发人员合作伙伴页面,Qlik Branch开发人员活动和市场营销活动推广(适时地),被纳入Qonnections Developer相关会议和推广中。
  5. 升级保证:TED成员注册时承诺为其认证扩展提供持续更新,并确保客户在使用期间可以获得支持。

由此,客户能够扩大对开发人员专业知识技能的采用。与此同时,他们还清楚地知道Qlik已经对这些扩展进行了审查,并且扩展的作者也签署了协议来满足Qlik规定的持续支持和质量标准,从而大规模部署这些扩展。Qlik的合作伙伴也将从中受益,他们知道这些扩展经过了安全性,性能和持续支持的验证,能够充满信心地为终端客户提供创新。

现有的Qlik市场将成为开发人员为客户提供扩展的既有途径。得到认证的扩展将被标记并公开列出,同时还会提供通向独立合作伙伴站点的链接。Qlik正在邀请拥有成熟的、经商业证明的扩展开发实践的合作伙伴加入到TED项目中。Vizlib是TED项目的第一个官方合作伙伴,目前在Qlik市场上已有五个TED项目认证的扩展。

“很长一段时间以来,扩展在Qlik Sense项目中发挥了不可或缺的作用,然而,大多数都是由第三方开发的。Qlik TED项目的启动正式承认了扩展为客户所提供的价值,并认可了同Vizlib一样的众多合作伙伴,他们致力于提供高质量支持扩展,并为已经非常强大的数据引擎进行增值。”

——Martin Mahler,

Vizlib CEO及联合创始人

借此项目,Qlik致力于与合作伙伴一同在未来实现扩展开发和部署过程的简化,并帮助企业客户更好地利用数据分析创造更为深远的商业价值。

Qlik Sense June 2018重磅发布,全方位创新功能大盘点!

Qlik Sense June 2018重磅发布,全方位创新功能大盘点!

炎炎夏日,Qlik在数据分析领域的创新实践也随之升温。近日,备受瞩目的Qlik Sense最新版本——Qlik Sense June2018正式发布。新版本内含诸多亮点,在增强智能、加速自助服务、可视化、协作、高级程序编写以及多重云部署等方面对产品进行了全方位的增强。借助这些新特性,Qlik Sense将帮助众多企业客户更轻松、更敏捷、更智慧地应对分析经济时代的数字化转型需求。 Read More »

GDPR来了!谁能帮你保护数据隐私?

GDPR来了!谁能帮你保护数据隐私?

我们生活在一个透明时代,似乎早已麻木了互联网对我们的了如指掌。然而,随着Facebook数据泄露事件发酵,人们对个人信息保护的呼声日渐高涨。就在下个月,欧盟即将推行GDPR,为保护个人数据隐私加上一道强有力的防线。 Read More »

Qlik连续八年位列Gartner分析和商业智能平台魔力象限之领导者象限!

Qlik连续八年位列Gartner分析和商业智能平台魔力象限之领导者象限!

如何在行业中脱颖而出?您需要改变做事的方式,使用数据助力整个业务转型 。当然,前提是您要有适当的平台来发现正确的洞察和见解,而 Qlik 正是这样的平台。

作为数据分析领导者,Qlik 宣布 Gartner 2018 分析和商业智能平台魔力象限报告已将 Qlik 列于领导者象限 (Leaders Quadrant)。这一评定标志着 Qlik 已连续八年位列领导者象限。

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Qlik Style下的智慧农业

Qlik Style下的智慧农业

人类的食品供应链正在出现一个危机:随着人口的不断增长,以及人类寿命的延长,未来是否还有足够的食物可供食用?研究表明,到2050年,我们需要将农作物的产量翻倍,以满足每个人对食物的需求。物联网 (IoT) 技术能否帮助我们实现这一目标,并改变我们管理粮食供应的方式,以实现更好的可持续发展的未来?

卫星影像早已被用于追踪土地利用以及土地从荒地到作物的覆盖。这对于大局而言是伟大的发现,但细节却不够明显。现在,我们可以利用无人机飞越作物上空来收集热图像形式的数据,以检测干旱地区和虫害。这可以提供更多有用的细节,但它需要预定的运行和额外的技能。我们如何才能知道对于种植作物至关重要的土壤背后究竟发生了什么?

是时候做出一些改变了。

mesur.io,一个令人瞩目的创业公司,从根本上改变了世界环境数据的测量与交互方式。mesur.io 公司拥有智能传感技术和全球最尖端的分析,已经让各类种植者——从高尔夫球场管理者到蘑菇种植农民——学会对其关注的领域进行监控并做出反应,这一做法彻底改变了农业和草皮管理市场。

mesur.io的设备配备了最先进的传感器和数据技术,帮助种植者使用地面传感器数据,结合天气、位置和光照数据,甚至与灌溉和施肥供应系统集成,实现流程自动化,从而提高作物生长效率,减少肥料和水资源浪费。这可以帮助种植者在各个方面获得更好的改善与提升。当然,这一切还离不开强大的数据分析技术。

值得一提的是,mesur.io使用的是Qlik来处理所有这些数据,并与其他数据,如土壤和作物数据库、卫星图像和天气预报等数据结合起来,以便于以容易理解的方式向种植者提供简明的建议。毕竟,这些种植作物的人不是数据科学家,但他们确实懂得如何种植作物。事实上,这就是为什么mesur.io选择Qlik Sense作为分析平台的原因。

mesur.io首席技术官兼创始人Mike Prorock表示:“Qlik Sense的一大优点在于其独特的QIX引擎,在我们试行IoT解决方案时,我们希望根据客户的反馈采取行动,基于Qlik Sense,我们可以快速更改行动方向,并且客户可以立即看到。如果没有Qlik Sense这一切就不可能实现。”

此外,利用其大型地下传感网络为公园、高尔夫球场、农场和排水设施监测环境数据,mesur.io公司分析物联网数据以帮助客户实时解决问题,并预防未来可能发生的问题。

物联网技术可以帮助我们通过使用来自太空的卫星数据在正确的地方种植正确的作物。类似像mesur.io这样的公司可以帮助种植者使用地面传感器数据,结合天气、位置和光照数据,甚至与灌溉和施肥供应系统集成,实现流程自动化,从而提高作物生长效率,减少肥料和水资源浪费。

展望未来,Mike希望使用Qlik平台和mesur.io来帮助减少径流对野生物种的影响,并建立与环境问题有关的新网络。

其实不仅是Qlik Sense可以助力农业发展,Qlik对地理数据的分析同样大有裨益。例如,使用GeoAnalytics可以对地理空间数据进行优化,以根据需求匹配食品的生长、储存和包装位置,减少运输过程中的食品供应时间,从而保持食品在交货时间内的新鲜度,最终减少变质食品的浪费。

在正确的地方种植正确的作物,缓解迫在眉睫的粮食短缺危机,这就是物联网技术下Qlik Style的智慧农业!

Qlik又放创新大招!助力实现数据驱动型企业

Qlik又放创新大招!助力实现数据驱动型企业

Qonnections 2018 – 北京 – 2018 年 4 月 27 日 – 日前,数据分析领导者 Qlik® 在年度客户与合作伙伴会议 Qonnections 上推出多个产品创新,并分享如何在分析型经济中加速数字化转型成功的公司愿景。大会以 Qlik 数据分析平台的关联性差异 (Associative Difference™) 为主题,让客户和合作伙伴了解到 Qlik 在如何扩展产品功能,以帮助每个业务用户都能更迅速、更轻松地将数据洞察转化为行动。 Read More »