像拳王阿里一样令对手无法击中视野之外:Qlik与众不同的数据模型

像拳王阿里一样令对手无法击中视野之外:Qlik与众不同的数据模型

今年四月,LinkedIn上展开了一场以关系数据库、连接以及它们是如何影响用户的数据分析体验为主题的重大讨论。 令人震惊的是,尽管有充足的证据表明关系数据库存在革新路径,但有些阵营依旧对传统的关系数据库怀有执念,这让他们对新方法视而不见。 这样的场景不由得令人想起穆罕默德·阿里的一句名言:“像蝴蝶一样振翅,像蜜蜂一样叮刺。对手打不到我,因为看不见我。” 拳王阿里的意思是,他的速度快到让他的竞争对手看不见他——速度背后隐藏的正是差异所在。他不仅言出必行,更践行了一种完全不同的获胜方式:依靠速度对抗蛮力。 关系数据库与速度成本 在有关关系数据库和数据分析的讨论中,用户对讨论的核心阶段是知之甚少的。关系数据模型最有价值的是过去50年。它们的弱点已有详细记录,整个会议旨在帮助开发人员了解关系数据模型存在的风险并解决它们的弱点。 来自SQLbits.com的BI专家Alberto Ferrari在一小时的会议中深入研究了充斥双向连接、空值和模糊关系的“危险”世界。 在这场讨论中,他提出了一个名为“欢迎来到地狱”的解决方案,这非常有趣。Albert探究了复杂的关系数据库主题,例如:过滤方向、关系类型、无效关系、空值、模糊关系等。 方案真正关注的是速度和准确性——所有这些变通方法创造了大量额外的开发人员工作,并降低了整体分析的速度和向许多用户扩展快速分析的能力。 现在,许多BI和数据分析专家与传统的关系数据库技术联合起来消除了这些担忧。他们迅速改变观点,做出“无法在RAM中容纳PB数据”的声明。这是基于对关系数据库盲目崇拜的错误叙述。 初始Qlik团队在初期就遇到了这一问题。传统关系表中存在的危险在典型的Qlik场景中并不存在,因为Qlik数据模型提供了所有工作者都可以使用的洞察系统,且不会影响系统的治理、完整性和安全性。 为什么Qlik没有其他平台遭遇的挑战? 1 Qlik根据公共字段名称自动加入数据(实际上是完全外部联接) 2 所有表中的所有详细信息都驻留在数据模型中(不需要预先聚合,因为聚合是即时计算的) 3 BI开发人员可以选择在必要时锁定关系   Qlik的平台提供了无数强大的选项,可以解决在整个数据、数据分析和供应链中的任何数据挑战。我们不会强迫您以某种方式执行此操作,您可以自由地组合应用最适合您用例的选项。   就像拳王阿里的速度之拳一样,Qlik数据模型不是商业用户(甚至是经验丰富的数据,商业智能和分析专家)明确能够看到的东西,但它是平台的真正差异所在——它是如此之快以至于大多数人甚至都不能理解他们刚才所看到的东西。 Qlik数据模型的核心已经解决了我们作为一个产业一直在努力应对的挑战——就像拳王阿里在1964年首次击败Sonny Liston那样。 Qlik平台的搜索功能是怎样的? 新的竞争对手“无法击中眼睛看不到的东西”。类似谷歌的搜索引擎已经很成熟,并且与Qlik一样颇具创造性。当数据模型的问题被解决并且可内置搜索引擎重复使用时,无需再引入另一种技术。 Qlik产品副总裁Henric Cronström在Qlik最近的Qonnections全球会议上展示了Qlik的一系列功能和优势: Qlik中的关系基于共同维度自动连接,实际上是完全外部连接。与前文Alberto Ferrari警告的不同,数据模型开发人员不必担心:过滤方向、关系的类型、无效关系、空值与模糊关系。 这不是“危险的”、“被反对的”或“为精英保留的”数据关系。相反,它确保数字是正确的并且可以信赖。   下面是一个演示搜索过程的精彩视频,有助于您了解Qlik中的基础数据模型。Read More »
数据分析市场瞬息万变?Qlik助力企业数据转型的理念一直未变!

数据分析市场瞬息万变?Qlik助力企业数据转型的理念一直未变!

商海动态,波诡云谲。企业的动向预示着行业的发展趋势。在过去的四个月里,数据分析市场从热门走向了狂热。 今年六月,谷歌宣布以26亿美元收购Looker,深入研究该公司生产的用于数据分析的商业智能软件,以便理解和可视化大量复杂数据。 时隔不久,CRM厂商 SalesForce宣布以157亿美元收购数据分析和可视化平台Tableau,此项收购预示着SalesForce计划为客户关系领域带来新的技术和工具,帮助用户理解数据。 对于任何密切关注数据分析行业的人来说。这样的收购交易并不令人惊讶。拥有大量繁杂数据的企业渴望进一步在其各项业务中对数据进行更好的、战略性的使用——这意味着企业需要具备能够实时大规模访问、管理和分析数据的能力。 而Qlik此前收购Attunity和引入Qlik Data Catalyst的举措为我们提供了数据分析市场中唯一的端到端数据管理平台。   Qlik首席执行官Mike Capone曾表示,“ Attunity在复杂云环境中实时数据传输的优势将使Qlik能够独一无二地帮助客户获取数据并调整其企业分析策略。” 而Qlik Data Catalyst (原为Podium data,于2018年第4季度重新命名)则是Qlik为了能够不断扩展企业数据管理而推出的解决方案,助力企业级客户加速向现代化数据管理模式过渡,通过将原始数据转换为受治理的、可分析的信息资源来打破不同数据环境中固有的瓶颈和孤岛,以在整个企业中扩展数据的价值。 基于此,Qlik已经成为最大的独立现代数据分析平台。这对我们目前的客户和潜在客户来说有着巨大的区别,原因如下: 原因一 本土云供应商还要花时间验证客户的本地部署需求——上述两家被收购公司也不例外。这对Qlik来说是个好消息,因为我们拥有稳固的客户组合,每天都要使用我们的云部署和本地部署。 Qlik希望您随时需要时都能访问和分析数据,无论这些数据是在云、数据湖还是传统的数据仓库环境中。这是我们一贯的宗旨,也是我们多云战略的核心。随着Qlik Data Catalyst与Attunity数据集成平台的进一步结合,平台的能力将变得更加强大。 原因二 企业数据争夺战正在打响,并且已经逐步走向白热化。不管这两宗收购的声明是怎样的,这两项交易昭示出大型的云优先供应商意图将您的所有数据锁定到他们的云盘之中。 这样的意图与多云灵活性和便捷选择性的宗旨是相违背的——理解这一点对客户很关键。垄断数据本来是云应该帮助您避免的事情,但似乎一些供应商却正在寻求重复过去的数据垄断模式。 客户和潜在客户希望在企业规模和速度上跨跃多云环境和数据湖——包括他们自己的数据中心以完成移动、集成、管理和分析他们的数据。想要实现这样的目的,您有一个明智的选择,那就是Qlik。 Qlik的理念一如既往的坚定。在数据、用户和分析用例不断增长的形势下,Qlik将给予企业多方面的帮助:构建真正的混合云和多云架构、管理并实现覆盖所有数据的视图,从而提升企业的数据素养,实现由数据驱动的转型,助力更多企业以数据领导未来。Read More »
还在为如何选择数据分析平台苦恼吗?Qlik白皮书为您解惑

还在为如何选择数据分析平台苦恼吗?Qlik白皮书为您解惑

信息时代来临,我们正处于数据驱动型经济之中。数据能够助力企业重塑客户体验、重新构想业务流程、发现新的收入源泉、找到获得优势的新方法。如果无法通过数据分析把握当前或者未来的趋势,任何企业都无法生存下去,更别说想要在行业中取得领导地位。 但企业在开展数据分析时往往会遇到一个棘手的问题:难以找到适合企业的数据分析平台。没有良好的数据分析平台,就无法开展行而有效的数据分析。 Qlik最近发布了《如何选择现代数据分析平台》白皮书,该白皮书致力于协助您更快捷地寻找到适合您企业的现代数据分析平台。 接下来,本文将为您解读这一白皮书,探讨数据分析的概况及重要性,选择数据分析平台时的主要考虑因素,以及如何进行实例分析、发挥数据分析平台的功能。 1 在您寻找分析平台之前,需要考虑以下相关问题:    √ 企业如何获取利润? √ 企业的利益相关者是谁? √ 企业的总拥有成本是多少? 2 该白皮书在数据分析实例中为您详细介绍了自助式分析、分析应用程序、自定义和嵌入式分析以及移动分析的概念、实现方法以及优点。 例如,在进行自助式分析时,首先,您应当寻找可以满足您所有用途的分析平台,这个平台应当包含统一于工作框架内的案例,并将具备不同职能的使用者考虑在内。其次,应当做好充足的数据准备,创造良好的自助分析环境,让用户和团队可以带着信赖感分析他们的数据并取得发现。最后,应让数据变得可视化以及具有创造性,便于用户协作与分享。  3 逐步完善并充分发挥数据分析平台的功能。检查用例框架后,请再确认一下能够奠定您成功之路的核心功能。数据访问的便捷性、选择的广泛性、管理的集中性是最佳现代数据分析平台的基础功能。除此之外,“云基地”部署、数据连通性、数据可扩展性、分析大小数据的兼容能力、高级分析和增强智能、安全性等功能也是数据分析平台应当具备的。 通过该白皮书,您可以获得有关其他几种分析模式和发挥平台功能的策略的更为详尽的介绍。 正确的商业智能方案将使企业走上更敏捷的道路、得到新的业务流程和机会、拥有更好的客户关系。同时,数据分析平台可以让企业中的每个人都能从数据中取得发现,促进企业提高数据素养和实现广泛的数字化转型。Read More »

看Qlik移动分析如何为诺华公司销售赋能

数据分析的重要性现已经成为各行各业的共同认知,借助先进的分析工具和技术,将数据转化为可指导业务决策的实时洞察,是现代企业变革经营模式,改善客户体验的重要一环。 通过以下诺华 (Novartis) 公司的案例,以及诺华公司可视化分析主管Pierre-Louis Usselmann的介绍,您可以了解Qlik如何为其销售代表赋能,变革其数据管理。 诺华公司致力于利用尖端的科学技术为一些社会最具挑战性的医疗健康问题寻求突破。基于远大的梦想、更高的目标和更深远的抱负,公司希望能够通过医疗来延长人们的生命,并成为引领医药行业变革的值得信赖的领导者。 为了改变人们的生活进而改变已知社会,必须首先要改变自己。对诺华而言,这种转变始于其处理数据的方式——构建业务洞察力的基石。 当您充分了解自身优势和需要改进的领域时,便可以为成功制定蓝图。诺华从事医疗健康转型业务,因此公司非常清楚,培育合作伙伴关系以及分享信息和最佳实践,是其取得进步的方式。这就是诺华与Qlik数据管理和可视化专家合作,帮助其改变数据管理流程的原因。 诺华自2011年第一次实施了QlikView以来便一直与Qlik紧密合作。2018年,诺华推出了Qlik开箱即用的可视化数据分析技术Qlik Sense,并在当年晚些时候迅速升级到增强的可视化分析,包括更多的可视化类型和扩展。在正实施的新举措中,诺华更专注于推出高级分析和嵌入式分析。从一开始,增强用户体验 (UX) 就是诺华的核心使命,特别是对于其销售代表而言。 在不断发展的全球组织中管理海量数据 诺华维护着庞大的数据集,需要销售代表和不同部门经理定期访问。在其QlikView和Qlik Sense引导式分析平台中拥有38亿条记录和410多个已发布的应用程序,每月可以吸引约9,000名活跃用户。 在诺华的Qlik Sense自助式分析平台中,拥有171亿条记录,超过830个已发布的应用程序,以及每月5,600个活跃用户,并且所有这些数字仍在不断增加。 考虑到超过20,000名销售代表和5,000多名一线或二线的部门经理能够访问Qlik Sense中的数据,有许多人需要进行管理。当涉及到用户访问管理时,肯定会带来一些挑战,例如数据安全性、数据准确性和数据管理。 作为一家不断发展的全球性组织,诺华的员工正在尝试使用他们自己的数据治理法律,以及不同级别的连接性来访问来自不同国家服务器的数据。随着公司发展,其用户量、数据量和离线连接的需求都在不断增加,因此诺华需要确保其框架是可扩展的。 诺华的销售代表面临的挑战是他们不会在固定的地点工作很长时间,他们会经常出差,因此他们需要能够在移动设备上随时随地访问必要数据。很明显,诺华需要提供更好的方式让用户可以轻松访问数据,以便他们能够在需要时获取关键业务洞察。 随时随地获取数据:移动化和简化业务洞察 世界已迅速变成以移动为中心,销售代表需要正确的工具才能在这种竞争激烈的环境中取得成功。这就是诺华决定在公司实施数据洞察客户体验 (DICE) 计划的原因。DICE是一个建立在其现有的、经过验证的大数据平台之上的商业分析平台。 Qlik的用户友好型和面向操作的仪表盘使每个人都可以更轻松地查看和理解数据,以便他们知道下一步应该怎么做。例如,诺华高管希望能够360度了解公司内部的情况。他们需要了解他们团队的表现,包括能够快速审查他们的顶尖人才数量,确定他们的主要市场,以及审查其他关键绩效指标,如客户覆盖率。 简洁明了的仪表盘减少了他们分析数据所需的时间——他们可以快速浏览数据并采取行动。简单地说,这种数据转换已经改变了诺华的数据管理和业务洞察能力。利用这种数据转换,诺华得到了更快、更具成本效益和更明智的决策。 数据民主化以促进商业智能和员工参与 诺华团队对不同框架进行了测试,以便要找到一个简单易用的框架来实现最佳工作状态。民主化数据意味着销售代表和经理可以在不损害数据完整性或安全性的情况下自由访问数据。他们可以从公司的各个领域获取原始数据,并将其转换为可视化的、易于分析的信息,从而使每个人都可以探索并深入了解他们的工作。 不得不说,这是诺华公司的一个变革性和决定性的时刻。每个成长中的公司都希望简化和精简提供业务洞察力的数据框架,尤其是需要应对预算限制和有限的时间时,需要找到更快的交付方法。诺华公司现在已经实现了这一点,借助相同的核心模板,他们已经在向11个国家交付应用程序。 由于诺华公司已经在使用Qlik进行商业智能和数据分析,因此继续构建这个现有框架对他们来说非常有意义。从最初的开箱即用分析解决方案发展到增强分析解决方案,他们创建了一个全面、安全和稳定的可视化华丽框架。 现在,诺华公司销售代表对他们的工作变化感到非常兴奋。虽然iPad数据管理尚未完善,但它的功能仍然变得更加强大、易于管理和直观,客户体验也随之提高。 诺华下一步的诉求是通过iPhone提供同等体验,并且每天都在接近所期望的水平。销售代表可以更轻松、更快捷的访问所需的重要且相关的数据,无论他们身在何处。这使公司能够将洞察管理从电话和会议转变为独立来源的即时洞察。这是诺华公司朝着全面数据管理转型目标迈出的不可思议的一步。 重新构想改变未来的可能性 诺华的下一步行动是利用Qlik GeoAnalytics实现更多的地理分析功能,在现有的地理测绘应用基础上将这些新功能分层。结合不同的数据源并为地图增加更多价值,将有助于销售代表做出更加明智的决策。 公司还在寻求改善用户离线混搭服务体验的方法。销售代表在移动过程中掉线的情况并不少见,但这不应影响他们获取数据的能力。公司希望离线体验与在线互联体验一样精简和友好。预计Qlik Sense iOS离线混搭服务很快就会推出,诺华将在它上线时加以充分利用。 最后,由于数据库正呈指数级增长,诺华还将改进其处理大数据的方法,专注于加快对CRM数据以及销售和市场份额数据的访问。 诺华的目标是到2020年完成这一旅程,并且志在必得。这并不是一个数据迁移项目,而是一项数据转换任务。借此机会,公司将彻底重新设计原始应用程序,为越来越多的活跃用户带来更多价值,并将分析提升到一个新的水平。 转型的发生并非偶然,它源自一种自然或被迫的因果关系。但是,通过控制特定的变量,以及雄心勃勃的战略和目标,诺华公司已经能够改变其数据管理,而无需删除已经构建的内容。相反,他们只需在已经扎实的数据分析工具和流程基础上进行改进。在该项目中,他们采取的是与其医疗健康计划相同的方法:第一步始终是重新构想可能的方案。Read More »
数据分析效率太低?您的数据集成工具需要更新了

数据分析效率太低?您的数据集成工具需要更新了

目前,数据分析驱动商业的趋势正呼唤着一种新的数据集成方法。 数据分析领域最近经历了一些非常有趣的阶段:物联网(IoT)、来自操作系统的流数据、人工智能(AI)和机器学习(ML)、预测性和预防性类型的分析,以及实时流分析。所有这些技术发展都改变了存储和管理分析数据的方式。而不断涌现的新兴事物——云数据仓库、数据湖、流媒体基础设施等——都是对新型数据分析需求的响应。 对数据分析的需求将会推动数据管理方式的升级,并且推动数据集成与转移方式的改变。传统方法越来越落后于新型集成。 新型的数据集成是指由移动端到云端的发展趋势催生出的更敏锐且更实时的集成,其通过将更多、更大的容量和更多种类的数据移动到数据湖中,以此为数据分析做好准备。这些进步源于新挑战和新技术的交织出现。随着创新步伐加快,以及挑战的不断增加,对数字转型和数据迁移到云的需求已经根本地改变了技术发展的局面。而对于企业而言,由于存在多种形式的数据和多种形式的技术,很难掌握解决数据集成的所有技能。因此,企业会更多地专注于分析数据得到信息,而不是花精力解决数据集成的难题。 Qlik收购Attunity后,我们为解决数据集成问题做出了努力: 1、自动化数据迁移和集成,为DataOps做出卓越贡献。我们致力于加快交付已分析数据的速度,进一步提高对业务变化的响应能力,并将其他数据集整合在一起,以不同方式和不同格式处理数据,以便使用不同的分析技术。 2、关注数据集成方法的现代化。企业会因为各种原因使用多个云环境,因此,借助Attunity,Qlik正在创建来自大型机、SAP应用程序和RDB等系统的数据流。这些系统虽然不是为了流式传输数据而构建,但其不仅支持流式数据,还允许在整个企业中实时使用这些数据。 3、结合Qlik Data Catalyst,构建现代数据集成技术。这样可以让用户能够实时地移动数据、编目数据,从而为用户解决分析数据的挑战,以便他们对数据进行管理。 解决了数据集成的挑战后,下一步我们应该考虑如何利用数据,以更协作的方式增强业务的智能化,从而形成一个完整的DataOps策略。 随着数据向云端迁移以实现流程自动化的趋势发展,数据湖也越来越得到用户认可。其实,将数据放入数据湖很容易,难的是如何从数据湖中获得数据,并重新构建数据、处理数据以便于进一步分析。例如,您可以从大型机获取相应信息并将其导入数据湖,但是如何针对数据给出一些分析性意见呢?如何确保添加到数据湖中的那些频繁更新的文件都可以被重建为可查询的数据集? 我们可以通过一个案例来了解数据分析自动化的实现方式。 案例:苏黎世保险公司 苏黎世保险是Attunity的客户,是早期将自动化应用于其数据库计划的创新者之一。苏黎世公司一直致力于转向现代化数据库,以更好地满足数据分析需求。在以前,传统的企业数据库的运营需要很多工作人员来运营,同时会构建了大量的ETL脚本。而当源系统发生变化时,直到脚本中断或用户发现报告中缺少链接时,企业才会知道这一点。 基于此,苏黎世保险公司意识到他们需要一种比过去更好的方法。最终苏黎世保险公司选择委托Attunity来进行其自动化集成过程的升级,将这个过程实时化,并自动构建数据库。结果就是他们为用户更新和构建新数据集的周期从45天缩短到2天,也可以通过自动化更好地满足业务用户的需求。 总之,在以前用户需要手动完成的一些操作,现在凭借Qlik Data Catalyst和Attunity的强大功能,我们可以将这一过程完全自动化。当我们通过Qlik Data Catalyst把业务端和IT端结合在一起,DataOps的方法可以利用已有目录,通过协作对其进行扩展,以此来帮助用户轻松找到他们所需要的数据。 Attunity和Qlik Data Catalyst在自动化数据集成领域的技术发展,顺应了数据分析驱动商业发展的大势。有了这些工具支持,数据处理的效率将事半功倍。Read More »