增強企業的數據素養

時至今日，我們應該對大數據有重新的認識，它不僅僅是一個新的提升工作效率的工具，更是國家的基礎性戰略資源，是重要的生產力。在我國，大數據已經被提升到國家戰略層面，是“十三五”規劃的重點。已經公布的《大數據產業發展規劃（2016-2020年）》（以下簡稱艦劃》）中明確指出，到2020年，大數據相關產品和服務業務收入將突破1萬億元，年復合增長率保持在30%左右。

如果2016年以前可以稱之為大數據發展的“上半場”，其核心工作是大數據市場的教育，那么從2017年開始，大數據將進入“下半場”，其核心任務是全面推進大數據的應用，特別是行業應用。和云計算一樣，大數據也是企業業務轉型升級的一個重要“抓手”。國家的重視與扶持為大數據產業的發展提供了一個良好的契機，那么大數據廠商和企業用戶又該如何利用好這一契機，加速大數據應用的落地呢？

大數據是能力，更是一種素養

提到Qlik公司，可能很多人都不會感到陌生。2016年2月，Qlik再次位列GarLrteT商業智能與分析平臺魔力象限報告的領導者象限，這已經是Qlik連續6年位列領導者象限。用Qlik大中華區董事總經理潘應麟（Aries Poon）的話說，Qlik是商業智能（BI）領域顛覆性的力量。

大數據概念的普及、云計算的應用，以及社交網絡、移動應用在中國的快速興起，促使中國企業用戶更加關注大數據應用，同時也推動了商業智能在中國的迅猛發展。“2017年，可視化分析平臺的探索將成為大數據應用的重點和熱點之一。每個員工對大數據的認知和數據素養的提升，將進一步推動企業的大數據實踐?！芭藨氡硎?。

2017年是數據化元年，這是Qlik給出的判斷。未來，整個社會是以數據為驅動的，企業的決策是以數據為依據的。這是數據化帶來的最大變化。實現數據化需要一個過程，不僅需要“趁手”的大數據工具，更需要具有數據素養的人。這里說的人既包括那些專業的大數據工程師和科學家，也包括企業普通的員工。毫無疑問，數據化將引領信息化的新風尚。

在數據化時代，有哪些新的趨勢、熱點值得關注呢？

在大數據剛出現時，很多人認為大數據可以取代商業智能。其實，大數據與商業智能并不矛盾，大數據只是一種實現商業智能的更先進、更有效的手段和方法。

傳統的商業智能應用通常部署在企業內部，比如部署在企業本地的數據倉庫。Qlik認為，2017年是云計算的一個爆發點，大量的商業智能應用將部署在云端，而且混合云的應用方式更受企業青睞。傳統的商業智能主要工作是制作讓領導看的各種報告和報表。傳統的商業智能是管理層專享的。但是隨著大數據技術的發展，以及可視化分析功能的增強，數據分析的效率持續走高，而數據分析的成本不斷降低，即使是普通員工也可以做一些力所能及的數據分析和挖掘工作?，F代化的商業智能成了大眾的“福利”。

以前，企業出于集中管理的需求而采用商業智能系統，看重靈活性與規模化，有時可能會為了達到管理的目的而犧牲敏捷性。潘應麟表示，從2017年開始，現代化商業智能將逐漸取代傳統商業智能，追求彈性和開放平臺，讓更多的員工受惠。

大數據分析再也不是少數管理層和專家的專利。客觀上，自助式的可視化分析工具的成熟促進了大數據應用的“平民化”發展，讓那些希望自己掌控信息的處理、分析和挖掘的企業有了更多的主動權和選擇權。以前，企業為了分析而分析，分析是目的。現在，分析是面向用戶和需求的，分析的焦點轉向了定制分析應用和應用中的分析。大數據工具漸漸變成了一個易于獲取的商品，一些桌面的可視化應用已經是免費的。未來，人們將以更低的成本、更快的速度實現可視化的分析，探討數據，獲得更深入的商業洞察。

大數據是一種能力，更是一種素養。大數據的概念剛出現時，很多人理所當然地將大數據認定為是“陽春自雪”，是只有大數據科學家才玩得轉的技術和應用。但是，當人們發現大數據應用無處不在，給人們的工作和生活帶來翻天覆地的變化時才逐漸認識到，大數據不應該被當成一門深奧的學科，只供理論研究，而應該成為每個企業甚至每個員工的一種能力，或者說應該具備的一種專業素養。

現在，許多大數據企業得到這樣一種共識——人人都是數據科學家，它的意思是，即使你不具備高等數學、數據建模等專業知識，也可以輕松自如地應用大數據的工具、方法，快速獲得想要的分析結果，并以此作為決策的依據和行動的指南。

企業要具備數據化運營的能力，員工要具備基本的數據素養。數據化可以解釋為閱讀、操作、分析和討論數據的能力。這也是Qlik認為的數據素養的基本內涵。

“我們嘗試建立一個大數據的培養體系，在普遍提升企業員工的數據素養的同時，更多更好地培養大數據工程師、大數據科學家?！迸藨氡硎?，“我們的最終目標是建立一個可信的數據化環境，讓用戶放心地使用數據。”

善于發現大數據商機

《規劃》中提出了大數據的七大任務：強化大數據技術產品研發，深化工業大數據創新應用，促進行業大數據應用發展，加快大數據產業主體培育，推進大數據標準體系建設，完善大數據產業支撐體系，提升大數據安全保障能力。大數據的發展可以從行業入手，抓住幾個熱點領域，比如工業大數據、政府大數據、制造業大數據、安全大數據等，率先取得突破。

“Qlik的成功經驗之一是在幾個行業做得非常深入，比如制造、科技、零售、醫藥等行業?！迸藨虢榻B說，“不過，我們做的是通用的產品平臺，并不受行業的限制。現階段，我們不會刻意走垂直行業發展這條道路。Qlik發展的主要推動力來自兩個方面。一個是客戶推動，我們會根據某個行業客戶的需求，比如汽車行業，為行業內的大客戶提供一個行業性的支持平臺。另一個推動力是技術創新。我們會進一步釋放自己在技術、平臺方面的創新能力，并與一些新興技術相結合，為客戶提供更多的選擇。”

舉例來說，全球的制造業都在向智能制造轉型。制造過程會產生大量數據，機器人的引入也會對數據產生很多需求。制造企業需要一個易于使用、低成本的分析平臺，將各種不同的制造數據進行匯集和分析。這就是大數據的一個機會。

另一個例子是金融行業，一方面，金融企業希望利用大數據進行風險分析和管控；另一方面，所有的企業都需要更精細地管理自己的消費，進行財務管理等。這也給大數據的應用提供了更加廣闊的天地。

“在行業內進行業務拓展時，我們首先要深入了解行業用戶的實際需求，或者借助行業合作伙伴的力量，通過建立一個生態系統幫助用戶解決問題。我們提供的不僅僅是一個數據可視化分析的產品，更是一種能力，在解決用戶實際應用問題的同時，不斷提升用戶的數據素養?！迸藨氡硎尽?/p>

數據的公開和共享也是大數據的一個熱點。2017年1月，中國數據共享公約組織正式成立，其核心任務是促進數據提供商、服務提供商、技術提供商、數據需求方，以及研究機構在數據基礎材料、技術研發、產品開發和數據服務、數據安全流通等領域進行深入合作，整合行業資源，建立新型大數據流通產業體系。

Qlik在數據公開和共享方面也做了很多積極的工作和有益探索。2016年底，Qlik將100多家金融機構的公開數據接入到自己的平臺上，企業用戶可以利用這些數據進行股票、證券，以及相關金融業務方面的預測和分析。另外，Qlik的平臺中也接入了一些聯合國、美國政府的公開數據。Qlik會把這些數據資源慢慢開放出來，供合作伙伴分享。Qlik也希望在中國與合作伙伴建立類似的合作關系，促進數據的公開與共享。

善于借力

作為可視化分析市場的領導者，Qlik近幾年一直在通過戰略性并購和自主研發，不斷豐富自己的大數據解決方案。

2016年7月，Qlik與百度的云計算事業部簽署合作協議，正式成為百度開放云在中國市場的數據分析合作伙伴。百度計劃利用Qlik獨一無二的可視化分析技術完善百度的云服務平臺，包括將Qlik的可視化分析平臺Qlik Sense與百度Palo整合在一起，在Palo OLAP引擎之上實現自助的可視化分析能力。同時，雙方還計劃聯手進行市場推廣。

“我們與百度云合作的第一步是，先建立一個接口，利用百度的結構化數據進行關聯性分析?！迸藨脒M一步解釋說，“我們的策略是按照不同行業的需求，進行應用場景化的探索，最終將這些真實的行業大數據應用場景嵌入到軟件中。我們與百度云先在技術層面進行合作，打通底層連接，實現數據的互通和自由獲取，同時測試性能，保證整個系統的可靠和穩定。未來，我們將進一步深化合作，建立生態系統，不僅僅著眼于內部數據的處理，還要實現與更多數據服務平臺的連接和數據交換?！?/p>

Qlik即將公布新的產品版本，不斷優化關聯分析功能。另外，像人工智能、機器學習、云計算等都是Qlik關注的技術方向。