想要應對消費者的行為，就需要從客戶分析中獲得見解，人工智能和分析技術(shù)是如何從客戶分析中獲得見解的重中之重，很多人都在這一領域進行投資。但是對于許多人而言，缺乏足夠的數(shù)據(jù)素養(yǎng)構(gòu)成了障礙。指示數(shù)字公司流程的數(shù)據(jù)集也被認為是一個問題。

從分析中獲得見解

Qlik的高級技術(shù)產(chǎn)品市場經(jīng)理提供了三種可能的解決方案，以解決通過分析從客戶數(shù)據(jù)中獲得可行見解的普遍問題：

• 利用DataOps

以Qlik的數(shù)據(jù)集成平臺Attunity為例，采用DataOps進行客戶分析的方法將推動可用于分析的數(shù)據(jù)，從而提高流程的生產(chǎn)率。DataOps還可以確保數(shù)據(jù)敏捷并且對數(shù)據(jù)的訪問是通用的。它還確保數(shù)據(jù)可以信任，從而改善了跨多個平臺出現(xiàn)的數(shù)據(jù)孤島和瓶頸問題。這種DataOps方法需要數(shù)據(jù)流傳輸，數(shù)據(jù)倉庫模型的自動化，ETL腳本的生成以及數(shù)據(jù)集市的創(chuàng)建（它們獨立于分析解決方案而工作）。

• 為用戶提供按需數(shù)據(jù)

回到通用數(shù)據(jù)的概念，至關重要的一點是，可以按需實時訪問數(shù)據(jù)。沒有此功能，任務將無法快速完成。這就是諸如Qlik的Data Catalyst之類的產(chǎn)品問世的地方。如Big Data LDN所示，該程序旨在實現(xiàn)自動化并包含三個角色：

• 數(shù)據(jù)工程師，負責處理數(shù)據(jù)質(zhì)量以及導致質(zhì)量差的數(shù)據(jù)的原因；
• 數(shù)據(jù)管理員，負責數(shù)據(jù)的完整性和合規(guī)性，并對敏感數(shù)據(jù)的處理進行檢查；
• 數(shù)據(jù)使用者，當數(shù)據(jù)足夠好時，它將在將數(shù)據(jù)發(fā)布到Qlik Sense應用程序之前搜索集合中的數(shù)據(jù)，例如聲明數(shù)據(jù)庫。

• 增強分析

在客戶分析方面，增強功能可以幫助激發(fā)更多數(shù)據(jù)驅(qū)動和數(shù)據(jù)素養(yǎng)的員工隊伍，并允許多種交付模式，并將所有數(shù)據(jù)都放在一個易于訪問的位置。增強的分析還可以減少購買多種工具的需求，從而使任務變得不那么復雜并降低成本。

Qlik的Insight Bot可以與聊天應用程序（例如Slack）集成，可幫助查詢有關公司分析（例如銷售數(shù)據(jù)）的信息，并立即獲得答案?？梢砸愿鞣N圖表類型的形式請求數(shù)據(jù)，可以通過“收藏夾”按鈕進行保存。

同時，Qlik Sense能夠顯示實時變化的分析表和圖表。它的認知引擎能夠顯示基于客戶數(shù)據(jù)的見解，并顯示用戶可能感興趣的其他相關結(jié)果。

第三代BI

這里介紹一下第三代商業(yè)智能（BI）的概念，以及在利用客戶行為數(shù)據(jù)方面如何指導決策者。Qlik的第三代BI涉及以下內(nèi)容：

• 數(shù)據(jù)民主化，使所有公司員工均可訪問信息目錄，并確保數(shù)據(jù)得到妥善管理。
• 關聯(lián)索引和增強智能（AI2）：將人類直覺與機器學習相結(jié)合，以提高數(shù)據(jù)素養(yǎng)水平和信任度。
• 在從邊緣到核心以及最高管理層的所有公司實踐中的嵌入式分析。

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關于Qlik

Qlik的愿景是一個數(shù)據(jù)素養(yǎng)的世界，每個人都可以使用數(shù)據(jù)來改善決策并解決他們最具挑戰(zhàn)性的問題。只有Qlik提供端到端的實時數(shù)據(jù)集成和分析解決方案，以幫助組織訪問所有數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)化為價值。Qlik幫助企業(yè)領導數(shù)據(jù)，以更深入地了解客戶行為，重塑業(yè)務流程，發(fā)現(xiàn)新的收入流以及平衡風險和回報。

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