四问Qlik，企业如何实现数字化转型？

Qlik连续11年成为Gartner“分析与商业智能平台”魔力象限领先者象限，成为企业商业智能和个人职场成功的必然选择。Qlik Sense是一个完整的数据分析平台，为新一代分析奠定了基准。凭借其独一无二的关联分析引擎，完善的AI和高性能云平台，您可以使组织中的每个人每天都能做出更好的决策，从而创建真正的数据驱动型企业。

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Qlik大中华区技术总监张海鹏与毕马威管理咨询数字化业务合伙人季刚展开对谈，以“从原始数据到业务洞察的敏捷之路”为主题，汇总企业数字化五大问题，生动诠释数据驱动型企业在时代的先发性优势，揭秘企业向以数据为中心的整体架构转型升级的诀窍。

一问：CIO要重点关注企业数据的哪些要素？

首先我们要看，什么是数据资产？我认为，对企业有经济价值的内容才是资产，数据也一样。

现在，企业很多问题不在于是否开启数字化转型，而是对已经存储的海量数据如何利用的问题。基于对业务的理解，IT团队需要利用技术、工具，实时地获取数据，以数据服务的方式将数据进行安全的共享，让数据变成有价值的分析内容，从而形成数据资产。

作为企业的重要资产，从CIO角度，数据有四个方面值得关注：第一是盘点企业里的资产。企业需要对所有数据做清点、分类，不是所有数据都是资产，需要把有价值的数据作为资产进行管理。第二是对资产做保值。首先认识到数据有保质期，数据质量问题也需要治理。第三是对数据做增值。如何把离散的数据提炼成信息，从信息提炼出知识，此过程需要很多的业务专家和技术专家，利用数据挖掘算法、内外部数据结合，从而对资产做增值。第四是把资产变现。通过业务+IT协同项目，深度挖掘数据价值，例如现在的大数据营销，就是把数据提炼成信息再变成知识。

二问：金融业与零售业如何应对数字化转型

金融和零售行业在数据领域应用得最早最深。Qlik虽然是一家做产品做技术的公司，但我们做的是分析BI（商业智能），专注于数据获取、数据整合的解决方案，也积累了金融、零售业大量的成功案例和应用场景。

以金融行业为例，Qlik会带着企业的IT、财务或管理运营部门去应用数据及BI，将有价值的内容传递给用户，或者支持内部的销售、理财经理等其他部门的运营决策。通过数据技术的相互补充，创造更好的应用，更好地帮助客户，帮助实现业务创新价值。 

保险行业有一个非常重要的业务领域：累计风险保额。当客户向保险经纪提出购买保险的需求，保险机构需要通过申请者的履历背景、经济、购买历史等情况，规划出一个适合的方案。但是这些复杂公式的输入不仅仅是来自于某一项保险计划，还有可能来自于客户的寿险、财险、车险，甚至一些临时意外险等等购买历史。

金融行业基础较好，AI机器人、智能营销等新技术落地应用在行业内部走得比较靠前，但也面临着比较突出的挑战。例如这次受疫情影响，大家去银行柜台端办理理财、保险等业务都会受限制，业务更依赖于线上，但线上的业务活动会面临金融业强监管的一些限制，必须得符合相关法律法规。

零售行业信息化总体程度不如金融，但在线上业务尝试更加灵活，电商、直播、短视频等线上业务表现都非常突出。未来，我们认为这两个行业的趋势会逐渐融合，大家都需要利用数据去做好客户服务，做好客户触达，做好数字营销，做好数字化转型。

三问：金融企业数据治理有哪些痛点？

痛点：数字化转型一定要系统性地看待，数字化转型的本质是打破现有的业务流程，去让业务流程更加高效。企业CIO等管理者需要更深层次的思考去选型产品、应用技术，真正去做到为业务服务。

怎么治：最近有个热词——不仅Qlik，还有很多厂商都在提——「数据素养」。我们在为客户去做数字化赋能时，发现很多企业不只上一个系统、买一个产品，但他们数字化转型都还没做好，企业的数据基础非常薄弱，可能连基本的BI、仪表盘等都不熟练，数据治理工作推进不下去，更不用说从这些系统或产品上获益。

我们的CIO、CDO需要有「数据素养」的意识，需要从上而下推行；同时，也需要结合资料、课程等对业务用户进行意识培养、文化输入，我们需要调动业务用户利用数据去支持决策，让大家都逐步培养起「数据素养」的思路，以便项目推进更为高效。

痛点：金融行业数据管理的主要挑战在于，各部门在用自己的视角思考问题：我有什么样的数据和需要。但这会导致很多部门之间的数据没有完全打通，在业务应用上会有边界，存在重复建设的风险。

怎么治：金融行业应该要自上而下地做整体的数字化规划和转型，整个应用场景不是由每个部门独立去做，而是从顶层规划入手，分配到不同的部门、不同的人员上，把资源形成合力去行动。

四问：未来新技术应该是什么样子

经历了云、大数据、统计算法、Devops等工具的迭代和尝新，对CIO或企业主而言，工具越来越多，如何选型成为新的命题。

聚焦于BI领域，我们从更长远的角度来思考技术趋势：BI工具的使用会更加便捷，技术或产品一定是既融合又敏捷，同时还能够适配未来长期的用例。

随着科技进步，新的业务模式也在不断衍生，我们看到技术将来会朝三个方向去演进：

第一个趋势是更强，我们管理数据的能力变强，结构化、半结构化的数据吞吐、流媒体识别处理等会越来越复杂，这些对信息技术提出了更高的要求和期待。未来技术会往这些方向去提升，处理能力、处理类型的复杂度都得到提升。

第二个趋势是更快。超海量级计算预计能实现毫秒级别的响应。

第三是更加智能和友好。科技向善，未来更多的是模块化封装好，适用性更强、更加智能。

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