想要应对消费者的行为，就需要从客户分析中获得见解，人工智能和分析技术是如何从客户分析中获得见解的重中之重，很多人都在这一领域进行投资。但是对于许多人而言，缺乏足够的数据素养构成了障碍。指示数字公司流程的数据集也被认为是一个问题。

从分析中获得见解

Qlik的高级技术产品市场经理提供了三种可能的解决方案，以解决通过分析从客户数据中获得可行见解的普遍问题：

• 利用DataOps

以Qlik的数据集成平台Attunity为例，采用DataOps进行客户分析的方法将推动可用于分析的数据，从而提高流程的生产率。DataOps还可以确保数据敏捷并且对数据的访问是通用的。它还确保数据可以信任，从而改善了跨多个平台出现的数据孤岛和瓶颈问题。这种DataOps方法需要数据流传输，数据仓库模型的自动化，ETL脚本的生成以及数据集市的创建（它们独立于分析解决方案而工作）。

• 为用户提供按需数据

回到通用数据的概念，至关重要的一点是，可以按需实时访问数据。没有此功能，任务将无法快速完成。这就是诸如Qlik的Data Catalyst之类的产品问世的地方。如Big Data LDN所示，该程序旨在实现自动化并包含三个角色：

• 数据工程师，负责处理数据质量以及导致质量差的数据的原因；
• 数据管理员，负责数据的完整性和合规性，并对敏感数据的处理进行检查；
• 数据使用者，当数据足够好时，它将在将数据发布到Qlik Sense应用程序之前搜索集合中的数据，例如声明数据库。

• 增强分析

在客户分析方面，增强功能可以帮助激发更多数据驱动和数据素养的员工队伍，并允许多种交付模式，并将所有数据都放在一个易于访问的位置。增强的分析还可以减少购买多种工具的需求，从而使任务变得不那么复杂并降低成本。

Qlik的Insight Bot可以与聊天应用程序（例如Slack）集成，可帮助查询有关公司分析（例如销售数据）的信息，并立即获得答案。可以以各种图表类型的形式请求数据，可以通过“收藏夹”按钮进行保存。

同时，Qlik Sense能够显示实时变化的分析表和图表。它的认知引擎能够显示基于客户数据的见解，并显示用户可能感兴趣的其他相关结果。

第三代BI

这里介绍一下第三代商业智能（BI）的概念，以及在利用客户行为数据方面如何指导决策者。Qlik的第三代BI涉及以下内容：

• 数据民主化，使所有公司员工均可访问信息目录，并确保数据得到妥善管理。
• 关联索引和增强智能（AI2）：将人类直觉与机器学习相结合，以提高数据素养水平和信任度。
• 在从边缘到核心以及最高管理层的所有公司实践中的嵌入式分析。

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Qlik的愿景是一个数据素养的世界，每个人都可以使用数据来改善决策并解决他们最具挑战性的问题。只有Qlik提供端到端的实时数据集成和分析解决方案，以帮助组织访问所有数据并将其转化为价值。Qlik帮助企业领导数据，以更深入地了解客户行为，重塑业务流程，发现新的收入流以及平衡风险和回报。

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