来自“Qlik 2018商业智能趋势网络研讨会”的精彩问答

在上个月底举办的“Qlik 2018商业智能趋势网络研讨会”上，Qlik全球市场情报负责人和Gartner前任分析师Dan Sommer为大家展示了商业智能在2018年的10大发展趋势。我们对出席的人数之多以及参会者高涨的热情感到惊讶。很多参会者表示此次研讨会使他们获益匪浅，并积极参与了会后的互动问答。

针对大家的问答内容，我们整理了最热门最具代表性的精彩提问。来看下Dan Sommer对这些问题的独到见解吧！

Q1：商业智能中自然语言生成的叙述是否打败或违背了可视化的初衷？

A1：这是一个很好的观察点。在一定程度上，确实如此，但它也是对可视化的一种补充，因为我们同样需要语境。我过去曾用地图作为比喻：当我们小的时候，和父母一起乘坐汽车旅行——他们需要一本厚厚的地图册，你必须通过浏览去找到正确的页面。随着GPS技术的发展，现在你可以通过仪表盘的屏幕获取正确的语境。在某些情况下，只要有一个声音、一个箭头指向你下一步该做什么就足够了。但是，我们仍然希望将屏幕放大，因为它为我们所在的数据点提供了更好的上下文。唯一的区别是可视化已经变得更加情境化和准确。我认为用声音和叙述，道理也是一样。也许你能够与数据进行对话，然后它可以告诉你正确的答案。但你可能想问一下这个答案是如何与更广泛的语境联系起来的，比如，你可以说一句“告诉我它是怎么相关的”或者无关的，那么它会把答案放到一个情境化、关联的可视化结果中。因此我认为改变将是，自然语言将进一步推动可视化的发展，而不是可视化去试图呈现自然语言所驱动的发现。

Q2：Qlik在会话式分析方面处于什么阶段？ 我们什么时候才能在行业里看到实质性进展？

A2：Qlik是分析领域最早创建机器人的厂商之一，好消息是我们已经将它放在Qlik Branch上，供所有人使用。

Q3：即使在今天，我们依然看到可视化与分析之间存在一定的差距。如何看待这种认识差距在2018年扩大或是缩小？ 而像Qlik这样的工具将如何为此做出贡献？

A3：很好的问题。对我来说两者是交叠的。分析可以没有可视化，可视化也可以没有分析，但是好的分析工具会两者兼具。我认为这是大多数可视化供应商所“跌倒”的地方。Qlik是一个数据发现工具，你可以在应用中执行分析，通过仪表板、可视化以及越来越多的文本/语音进行展示。分析是在发现和工作流中，因此，工具越容易使用，可做的分析就越多，因为在数据的摄取、组合、分析和通信中，工作流程变得更加容易。对于消费者而言，用来进行发现/分析的分析应用也同样重要。但Qlik关联模型的存在，使发现、交互和分析依然很强大。或者，你可以将一项发现纳入你所在的工作流中，如果它是高度情境化的，那么它仍然是分析性的，因为它在用户所处的“决策时刻”契合了他们的需求。

Q4：Qlik产品将如何发展以满足商业智能的变化趋势？

A4：Qlik正在积极应对这些趋势：

Qlik拥有独特的数据素养计划，不仅适用于Qlik用户，而且适用于所有人；Qlik Continuous Classroom中有许多课程都是免费的(欢迎登录访问：https://www.qlik.com/us/services/training/continuous-classroom)；

Qlik正在积极推行混合云服务，您可以在2018年期间看到其发布；

微服务将使Qlik能够更好地逐步解决边缘计算问题；

大数据索引是Qlik正做的一项重大举措；

Qlik正在为目录和大数据开展重大举措；

API对于Qlik而言至关重要，因为我们是以平台故事进入市场；

除了研究实验室活动之外，区块链领域还没有太多内容，只有一些Qlik合作伙伴在构建区块链连接器；

会话分析是Qlik的一项重要创新举措，Qlik是分析领域最早创建机器人的厂商之一，好消息是我们已经将它放在Qlik Branch上，供所有人使用；

Qlik在重新定义报告方面正在做很多工作，请拭目以待；

沉浸式分析也是一个重要的发展领域。请拭目以待，尤其当涉及到协作。

Q5：Qlik提供什么样的机器学习功能？它们能够很容易地应用于非常大的数据集吗？

A5：在我们的引擎和洞察仪表盘里，你将看到Qlik提供的越来越多的机器学习功能。Qlik的技术在我们创新UI范例和将人与机器连接在一起的经验基础上得到了增强。我们的愿景不仅是“以机器智能增强人类智能”，还包括“以人类智能增强机器智能” (即“增强智能”)。Qlik的认知引擎从用户与数据的交互中学习，并且是情境式的。这就是它如何为特定用户的分析意图生成特定的、相关的见解。

我们的技术是关联性的：关联索引解决了创建支持所有数据资产全面集成的企业级模式的需求。

我们的技术是智能化的：Qlik认知引擎利用先进的算法和机器学习为更广泛的用户提供见解。