权威报告出炉,数据素养的缺失正在妨碍你的企业发展和个人绩效!

权威报告出炉,数据素养的缺失正在妨碍你的企业发展和个人绩效!

“当下,数据是企业获取洞察并掌握市场竞争力的基础。数据素养的缺失不仅会危及决策者的领导地位,还会妨碍整个企业的数据文化变革进程。组织需要立即采取行动来响应这种危机。” ——Jordan Morrow,Qlik数据素养总监. 数据素养已经成为了企业发展业务以及个人提升绩效所不可或缺的必要素质,并逐渐被越来越多的企业和员工所认知并重视。那么,在分析经济时代,全球企业的数据素养现状究竟如何?商业决策者们又是否对自身数据素养感到自信呢? 为了回答这些问题,数据分析领域的领导者,Qlik,发起了一项有关数据素养的全球调查。该调查历时半年之久,覆盖了欧洲、亚洲以及美国7,377名商业决策者 (初级经理及以上),揭示了有关当下”数据文盲”的洞察。 结果显示,由于技术差距不断扩大,越来越多的业务决策者难以对数据和机器提出正确的问题。因此,Qlik在报告中为企业提供了实用建议,告诉他们该如何以数据,工具和学习为所有员工赋能,从而把握前所未有的经济机会并实现员工的个人成功。 报告的主要结论包括: 数据是事业成功的秘 85%具有数据素养的商业决策者表示,他们在工作中有着非常好的表现,而其他同事中则只有一半 (54%) 人这样认为。此外,在当前工作角色中使用数据的人中,有94%同意数据有助于更好地完成工作,82%的人认可更高的数据素养会增加他们在工作中的信誉 。 无限的学习热情 78%的商业决策者表示愿意投入更多的时间和精力来提高他们的数据技能。其中,印度高管的学习兴趣最高 (95%),其次是中国(93%)。 各地区数据信心水平不同 46%的印度的商业决策者表示对自身数据素养感到信心,其次是美国 (33%)。而中国只有12%的商业决策者表现出数据自信。 需要数据怀疑者审视来自机器的数据 需要更多数据怀疑者审视来自机器的数据:48%的被调查者表示难以操作数据并识别数据真相,这表明他们迫切地需要提升数据相关技能并支持员工取得成功。 随着组织转型为由数据驱动,那些能够阅读、处理、分析和挑战数据的员工将能做出更多贡献。企业应该充分利用员工的热情,并找到能够推动数据素养计划实施的数据冠军。企业由不同人员和部分构成,因此需要在多个层面上采取行动,为跨部门的不同数据个性定制支持政策。最终以强有力的指导和管理创造一个任何人都可以茁壮成长的正确的数据文化。 ——Jordan Morrow,Qlik数据素养总监 报告中提供了一系列行业专家和数据领导者的观点与建议,包括: 数据是主要的动力来源,也是企业通过人工智能、自动化和先进的预测分析进行变革的基础。目前,大多数企业已经通过发掘洞察取得了巨大进展,实现了效率提升并改善了客户体验,但数据信心的普遍缺乏阻碍了进一步增长。 数据战略家   Bernard Marr   我们鼓励员工查看数据并提出以前不曾问过的问题。员工能够将洞察转化为行动,并体验积极的成果,这意味着他们愿意继续依靠数据来实施新的工作方式。我们正在建立跨越整个组织的数据技能和能力培训,员工们不必依赖BI团队获取所需答案。 WWL NHS 信托基金        商业智能主管       Mark Singleton   在数字经济时代,所有的员工都是数据用户。作为企业,我们需要员工大量掌握数据素养能力来支持工作。因此,我们不该对提升技能感到羞愧或害怕,而是应该认真对待。特别是在面临着激烈竞争压力的行业,我们需要利用数据来尽可能高效地运营。 伦敦劳埃德保险公司    BI及数据产品主管    Nick Blewde 若要想在未来激烈的竞争环境中生存下来,无论处于哪个级别的员工都应具备数据素养。现在,是做出改变的时候了,企业和员工应该共同承担责任,为提升数据素养以实现企业和个人价值做出努力!Read More »
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。Read More »