Qlik：当BI从被动变成主动

“根据IDC在2021年做的一项调查显示：企业在大数据的世界里，依然面临很多的挑战：尤其是那些龙头的企业，虽然他们投资了大量的成本去解决这些挑战，但效果非常有限。”刘智宏，Qlik大中华区董事总经理日前在一次媒体活动时，分享的IDC的数据显示：目前在应用企业当中，自认拥有足够的可用于市场分析的数据的企业，只占被调查企业的44%：而且只有29%的被调查企业管理者认为，当他们在做业务决策时，现有的数据和数据分析工具，能够给出有效的支持。

Qlik大中华区董事总经理刘智宏

BI（Business Intelligence，商业智能），是与ERP一样“历史悠久”的企业管理软件之一，其最核心的价值，是通过对数据的挖掘、收集、管理和分析，从数据中发掘对企业业务有价值的决策依据。在软件信息化时代，BI凭借可量化定义的准确性特点，成为众多企业管理者相当信任的数字化手段之一。Qlik就是这一领域的代表厂商。

在刘智宏看来，虽然企业IT应用已经从软件时代走进了大数据时代，数据量获得了几何数量级的增长，但是对于应用企业来说，实际上对于数据的利用能力和应用效率并没有得到本质上的提升。对于众多的企业而言，虽然已经充分认识到了数据对于企业业务的价值，但是这种认识目前仅仅停留在理论层面，并没有真正在企业的现实业务层面发挥作用。这其中，主要是由于两方面原因。

首先，对于企业而言，“数据素养能力”的缺乏是发掘数据价值的第一道门槛。“当企业的管理者在反思，为什么花了那么多钱，用了那么多的工具、科技，还是难以从数据中真正获得对业务产生直接价值的能力？”刘智宏强调，这部分的企业管理者常常会发现：除了科技手段以外，他们自身的数据素养不足也是一个很重要的原因：“就算拿到了很多数据，大家还是很挣扎怎么才可以凭借商业的洞察力来做决定？”

其次，现在众多企业难以从数据中发掘价值的根本原因，与企业不同部门对于数据的理解和认识不统一有关。“我们看到：很多企业会把数据集成和业务智能分开成两个独立的领域，前者交给IT部门去实现，后者由业务部门来主导。而这从根本上来说，就使得在同一个企业中，在对数据的关注点、处理工具、应用机制等各个方面上，产生了差异，导致企业对于数据的应用缺乏一致性，产生了孤岛。”刘智宏分析说：一般来讲，IT部门关注的数据，通常都是历史数据、静态数据，IT部门的工作原则往往是被动处理这些静态历史数据；而对于企业业务部门而言，所谓业务智能，需要处理的是即时问题，因此业务部门除了要关注历史静态数据外，更多需要即时数据的支持。“例如，刚刚在零售门店产生的问题，需要管理层立即给出处理决策，那么管理层显然需要更多的即时数据。但是在现有的企业数据应用框架下：IT部门传统意义上的平台显然难以提供足够的支持——我们常常将其称为被动的BI，或者被动的商业智能。”

与被动商业智能相对，Qlik提出了一个“主动智能”的概念。“这并不是一个单一的产品，Qlik希望通过这样一个概念，帮助更多企业更新应用数据的观念，结合应用Qlik自1993年以来所拥有的技术，让数据真正在企业的业务中发挥更大价值。”刘智宏说。

从Qlik提供的相关资料看，其提出的“主动智能”概念，更多是强调在企业的IT和业务部门之间的融合、合作，弥合在企业中普遍存在的两个数据孤岛之间的裂痕。“我们称之为数据分析管道：这个管道可以打通IT和业务两个孤岛，帮助企业从被动BI转变为主动智能BI。”刘智宏解释道：“我们希望对于应用企业而言，数据分析不是在事后处理，而是在当时即时处理。而且，是通过整个数据生命周期来做分析、协同来产生洞察力。”他尤其强调：对于应用企业而言，一个完整的数据生命周期，应该是从数据产生的那一刻开始的，然后完成一个系统化、自动化的处理过程，最终落实在企业的现实业务中，并产生效益和成功。“这对企业来说，是提高投资回报最好的方法。”

作为“主动智能”数据全生命周期理论的支撑，刘智宏也重点介绍了Qlik在BI技术和产品工具层面所能提供的具体能力。

首先，Qlik能够为企业提供数据服务的能力，“针对数据整合，Qlik可以帮助客户把不同的数据源——包括结构性数据、非结构性数据、原始数据，以及最后的商业数据整合在一起。”刘智宏说：“我们采集数据的方法是实时的，而且是自动化的，从而最大程度减少了人工的参与。同时，我们会提供一些企业的数据指标或者企业数据目录。这对于客户来讲，他们就可以很清楚地知道数据是放在哪里，而且数据有什么样的用途，这样他们就可以针对这些数据进行管理、治理和访问，从而对这些数据进行下一步的分析。”

对于数据的分析服务，是Qlik“主动智能”的另一个重点。“使用Qlik Sense实现分析现代化主要表现在：关联差异、增强分析中的人工智能和主动分析。”刘智宏说，所谓“关联差异”实际上是Qlik在闯荡BI领域初期就已经掌握的专门针对关联分析的专利核心技术。“当然，现在已经有很多的新科技也加到了专利注册中去，不再像二十几年前的核心技术，而是增加了现在最常用的自然语言处理（NLP）。”至于“主动分析”，刘智宏强调，现在Qlik为企业客户提供的方案，“都可以实现主动分析，相比被动分析有一些差异：很多是自动化和采用实时数据。加之采用了关联引擎，所以可以为企业用户提供有洞察力的报告，不再只是仪表盘：让客户可以看到问题出现在哪里，以便及早做出业务决定，也就是数据驱动的决定。”

在接受记者提问时，刘智宏也谈到了关于企业提高“数据素养”的问题。他认为，所谓“数据素养”，从根本上说，是需要建立一种“数据驱动决策”的意识和行为模式：“在公司，上上下下的沟通，都需要养成用数据来沟通，用数据来说话，用数据来支撑一个决定的习惯。”他说。