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企業趨勢

可視化 BI 工具攻港 Qlik 創新總裁:現在商業智能一點都不聰明

近年企業都想應用 Big Data 來開拓業務,能從數據中找出價值的方案很多,但如果要聰明易用的話卻是不多,如要免費就更是鳳毛麟角。自助式 BI 工具 Qlik Sense 早前正式攻港,Qlik 創新和設計副總裁 Donald Farmer 直指坊間很多 BI 應用其實一點也不 Smart,商業智能其實可以更智能。

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用更簡單方法呈現商業數據

相信很多 IT 人都嘗試過,向非 IT 人講解一些他們覺得入門的東西時,對方卻顯得一頭霧水。有時就算大家同樣是使用同一種語言溝通,也可以互相不明白對方所指,因為有些「語言」其實背後代表不同的知識,而這在 IT 世界好像特別明顯。

很多機構 IT 工具的管理者和使用者都是 IT 人,因此就算界面操作較複雜也無礙使用。但 BI 明顯不屬此列,BI 工具實際使用者往往是日理萬機的老闆和銷售人員,這些人不僅不會懂得複雜的操作,也不會願意長時間等候數據慢慢分析。因此 BI 工具不僅必須功能強大,更要介面易用、反應快速,否則將難以符合這些使用者的需求。

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數據可視化及儀表板提高數據分析能力

而今次攻港的 Qlik Sense 正是以數據可視化為標榜。Qlik Sense用戶可由不同裝置,包括 PC 電腦、iPad、iPhone 和 Android 裝置,輕易創建數據可視化(Visualizations)、儀表板(Dashboard)及互動報告(Interactive reports)等全面功能,能加強的企業數據分析和管理能力。

Qlik Sense 為不同規模的企業而設,讓缺乏 IT 經費的中小企也能免費使用到 BI 工具開拓業務,達到企業級管理及表現水平。而且它透過以 Web App 界面運作,從而做到跨裝置、跨平台運作,使用者能在任何時間地點或平台,都能立即運用其 BI 功能協助分析,即時作出業務策略。

Qlik 亞洲副總裁 Terry Smagh 表示,愈來愈多不同行業機構已意識到,善用數據能提高市場競爭力。但現在坊間很多公司在賣 Big Data 和 BI 方案,雖然希望能在數據中找出價值,但 Big Data 並不等於 Smart Data,Qlik Sense 的數據可視化功能可用更快、更智能的方式分析數據,協助大小規模機構也能作出更快的決策。

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商業智能工具本身也必須聰明

Qlik 創新和設計副總裁 Donald Farmer 更直指:現在商業智能一點都不聰明。自助式 BI 工具一直存在『魚與熊掌』的缺陷,產品可能具備強大的商業智能功效但不夠方便,或者容易上手但分析能力有限。其他公司的 BI 產品也許分析能力很強,但無法用更聰明的方式呈現。

數字本身很難明,容易理解的是經過視覺圖像化處理的圖表。Qlik Sense 就可讓機構每位員工都可輕鬆使用動態儀表板(Dynamic Dashboards),並分析數據背後的意義。「Qlik Sense本身建基於公司第二代專利的關聯數據索引引擎,並同時配合豐富的現代化網絡平台,提供強大支援之餘,介面亦能讓用戶更容易掌握。」他說。

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Web 介面達到跨平台效果

為了更容易達到跨平台跨裝置的效果,因此 Qlik Sense 以網頁介面來呈現,不管使用者使用電腦的瀏覽器還是用 iPad、iPhone 或 Android 裝置,同樣能很使用相同的功能。

Donald Farmer 表示:「我們著手設計 Qlik Sense 時,希望世界各地的知識工程師可以利用任何裝置快速創建豐富的視覺分析,經過不同的假設及推論中探索最新趨勢,從而得出業務發展的創新決策。」

在記者會上,Donald 實際演示了 Qlik Sense 的操作,不僅數據本身以圖表來呈現,只需簡單的拖放動作便可進行個人化的分析,實時解構數據之間藴含的潛在關係。而使用者如希望放大或集中顯示特定的範圍,只需用滑鼠劃一圈就能智能做到,而且反應非常快速。

Donald 表示會用 BI 工具的人都著重工作效率,因此 Qlik Sense 自然也必須反應快速,如每次分析都得等上數秒、數十秒,這樣只會令使用者減少對 BI 工具的使用。

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更靈活產品授權方式

Qlik Sense 同時宣佈一款更靈活的產品授權模式(Token-based Licensing Model)。新設計以識別碼為基礎,可以提高系統彈性。Qlik Sense識別碼可分配到指定帳戶,或者允許一位到多位用戶在多個地方同時登錄。客戶因此亦可以利用不同地域的多組伺務器優化系統性能,而且無需支付額外費用。

除了整套 Qlik Sense 數據可視化的功能,Qlik 亦將繼續營運 QlikView 這備受市場驗證的平台,即使經驗較少的用户均能開發、構建和發佈功能強大的分析應用程式。Qlik Sense Desktop 也將繼續提供免費下載。

 

Tags : BIbig dataBig Data Analysis
Catabell Lee

The author Catabell Lee

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