如果說眼下的發生的事能證明什么，那就是基于實時可信的數據分析正在變得越來越重要。但是要是想要在需要的時候準確地獲取中肯的洞察，我們所需要的可不只是漂亮的可視化。

如何讓你的員工都有能力和機會都做出最好的決策，不管這個決策會有多大？

無論你是商業智能的領導者，業務分析師，IT經理，還是剛接觸數據的人，人們越來越期望你能更好地利用數據來推動商業價值和競爭優勢。在本指南中，你會發現分析學可以提升每個人的決策水平，以及你的組織如何授權更多的人采取更明智的行動的七個關鍵方法。

免費試用Qlik

數據史學家 vs. 數據與預言家

傳統商業智能和預置籌謀的數據集的設計以收集歷史數據為依據，然后預判下一步的行動。雖然歷史數據十分重要，但是已經不足夠了。

這些天，人們需要對不斷變化的數據進行實時反應和回應的能力。下一代的數據分析正在迅速發展，包括 "運動中的數據"。這涉及到在正確的時間提供正確的數據，并有實時的態勢感知。簡單地說，這是一種狀態，在這種狀態下，用戶被授權在任何給定的時刻，根據他們的數據中發生的事情采取行動。

如今，人們需要能夠對不斷變化的數據進行實時反應和回應。下一代的數據分析，正在迅速發展，其中包括“動態的數據”。它涉及在正確的時間，提供正確的數據，并具有實時的形勢認知。簡單來說，這是一種狀態，它能賦能用戶根據情勢做出行動，而這一切都基于他們的數據。

什么是積極智能?

積極智能指一種持續的智能狀態，它的技術和流程支持根據實時更新的數據做出即時行動。

機械取代 vs. 機械賦能

當商業客戶需要依賴技術專家來使用可視化工具時，它們的生產力就會下降，隨之疲軟的還有洞見能力和明智決策的能力。而更糟的是，計算機算法隨著時間的推移，會限縮你的視角，最終導致孤立的信息回音壁。

為了讓每個都有能力驅動商業價值，我們必須以協同的方式將人工智能等技術和人類的直覺結合起來。挖掘人工智能的能力可以放大人類的思維，讓人們從他們的數據中得到他們想要的答案，其中不需要專業的介入。

什么是增強分析?

增強分析是人工智能和機械學習的結合，它能夠增加整個數據的生命周期，從創建到洞察到落地。它通過自動化任何來實現用戶需求，讓每個人都能使用數據分析.

隧道視野 vs. 發散視野

 以調查為基礎的線性數據開發常常是僵化的，耗時的，效果也相當有限。這種“問詢，等待，回復”的循環給數據分析師帶來了不必要的負擔，最終限制了洞察能力，因此，該方法并不利于跟上業務的步伐。

不僅僅是專家，如果所有不同技能水平的用戶想要發揮像專業人士一樣的洞察力，他們需要在所有的數據中進行交互的、自由的數據探索。沒有界限，不需要等待。這要求一個將不同的大型數據資源集成在一起的數據分析平臺，并在用戶使用。時提供高性能的計算能力和關聯框架。有了這種擴張的視野和與之隨行的能力，人們可以做到知行合一。

專家本位 vs. 自給自足

從行政班子到業務用戶，每一個在你組織中的人都應該能輕松和直觀地與數據互動。但是，如果大多數用戶不得不依賴專家的幫助，效率就會大大降低——從而忽略掉有價值的見解。

當涉及到賦能更多用戶、無需專家幫助的數據問詢分析，自然語言處理就顯得尤為重要。它通過自動處理人類語言的細微差別來理解用戶的意圖。這種與數據專家以更為直觀方式進行互動的自由，為更多的普通商業用戶釋放了數據的力量。更重要的是，自然語言處理讓他們能更快地獲得答案，做出數據驅動的決策。

Qlik是一家私有SaaS公司，提供端到端實時數據集成和分析云平臺，以縮小數據，洞察力和行動之間的差距。通過將數據轉換為Active Intelligence，企業可以制定更好的決策，提高收入和盈利能力并優化客戶關系。Qlik在100多個國家/地區開展業務，為全球50,000多個客戶提供服務。

作為Qlik官方的中國合作伙伴，我們為Qlik的中國用戶提供產品授權與實施、定制分析方案、技術培訓等服務，歡迎。我們旨在讓中國企業的每個Qlik用戶都能探索出數據的價值，讓企業形成分析文化。