A Qlik 2025-ben is vezető az analitikai és BI platformok versenyében

A piac meghatározása/leírása

A Gartner szerint az analitikai és üzleti intelligencia platformok (ABI) olyan platformok, amelyek lehetővé teszik a szervezetek számára az adatok modellezését, elemzését és vizualizálását a megalapozott döntéshozatal és értékteremtés érdekében. Ezek a megoldások megkönnyítik az adatok előkészítését, valamint interaktív dashboard-ok, jelentések és vizualizációk létrehozását, hogy észrevegyük a mintákat, előre jelezhessük a trendeket és optimalizáljuk a tevékenységünket. A felhasználók ezáltal képessé válnak az eredményes együttműködésre és a szervezetüket mozgató dimenziók és intézkedések hatékony kommunikálására.

Az ABI platformok több forrásból (adatbázisokból, táblázatokból, felhőszolgáltatásokból és külső adatfolyamokból) származó adatokat integrálnak, hogy egységes képet nyújtsanak az adatokról. Lehetővé teszik továbbá a felhasználók számára az adatok tisztítását, átalakítását és elemzésre való előkészítését, valamint a különböző adategységek közötti adatmodellek létrehozását.

Több mint 20 éve a vizuális megjelenítésen alapuló dashboard-ok és jelentések jelentik a felhasználók számára az adatok nyomon követésének és feltárásának elsődleges módját. Az előre meghatározott dashboard-okkal töltött időt azonban kiegészítik, sőt részben ki is szorítják az automatizált, beszélgetéses és dinamikusan generált meglátások.

A modern ABI-platformok generatív AI (GenAI) használatával egyre inkább növelni tudják a fejlesztők és a felhasználók termelékenységét a nyers adatokból a betekintésig tartó munkafolyamat során. A fejlesztők számára a GenAI funkciók közé tartozik a mérőszámok, modellek, vizualizációk, riportok és dashboard-ok készítése; a felhasználóknak pedig a megalapozott döntéshozatalt támogató, az adatokból származó meglátások és jelentések kinyerésében segít.

Az ABI platformok használatának tipikus előnyei:

• Működési hatékonyság: Ezek a platformok jelentősen csökkentik az információk gyűjtéséhez, feldolgozásához és értelmezéséhez szükséges időt. Az összetett adatok vizualizálására szolgáló intuitív dashboard-ok és riportok segítségével az érintettek gyorsan azonosíthatják a trendeket, feltárhatják a lehetőségeket és kezelhetik a potenciális kockázatokat.
• Skálázhatóság és rugalmasság: A modern analitikai és BI-platformokat úgy tervezték, hogy a szervezet növekedésével együtt skálázhatóak legyenek. Legyen szó növekvő adatmennyiségről vagy bővülő felhasználói bázisról, ezek a platformok rugalmasan alkalmazkodnak a változó üzleti igényekhez.
• Fokozott együttműködés és kommunikáció: Az ABI platformok az adatokhoz és a meglátásokhoz való közös hozzáférés biztosításával elősegítik az együttműködési környezetet. Ezek a platformok lehetővé teszik a különböző forrásokból származó adatok integrálását, lebontva a silókat, így egységes képet nyújtanak a szervezet adatairól.
• Irányítás és bizalom: Az ABI fokozza az adatok és elemzések irányítását azáltal, hogy lehetővé teszi az egyes felhasználók számára a platformba betöltött adatok elfedését vagy titkosítását mind sor-, mind objektumszintű biztonsággal, biztosítva, hogy a védett és érzékeny információk rejtve maradjanak.
• Vizualizáció: Támogatja az egyéni megjelenítéseket, lehetővé teszi a felhasználók számára a grafikonok megjelenítését és elemzését, valamint integrálódik a grafikonkönyvtárakkal, támogatja a földrajzi térképezést, és javaslatokat tesz, hogy a különböző adattípusokhoz milyen megjelenítési típus a legmegfelelőbb.
• Tartalomkezelés: Ez a képesség lehetővé teszi a rendszergazdák és az adatminőségért felelős szakemberek számára az analitikai tartalmak biztonságának, életciklusának, valamint tanúsítványainak kezelését.
• Riportkészítés: Ez a képesség tömörítetlen, oldalszámozott riportokat biztosít, amelyek ütemezhetők és megoszthatók egy nagy felhasználói közösség tagjaival.
• Adatelőkészítés: Támogatja a különböző forrásokból származó adatok drag-and-drop alapú összekapcsolását és az olyan analitikai modellek létrehozását, mint például a felhasználó által meghatározott mérőszámok, data pipeline-ok, halmazok, csoportok és hierarchiák.
• Automatizált meglátások: Rendelkezik gépi tanulási (ML) technikák alkalmazásának képességével, mellyel a végfelhasználók számára tud automatikus meglátásokat generálni. Ilyen például a legfontosabb attribútumok azonosítása egy adathalmazban, idősor-előrejelzés és az adathalmazokon belüli klaszterek azonosítása. Ezek a funkciók lehetővé teszik továbbá a felhasználóktól származó használati és visszajelzési adatok beépítését annak érdekében, hogy a szerepük és a felhasználási esetük szempontjából legrelevánsabb tartalmakat jeleníthessék meg.
• Természetes nyelvi lekérdezés (NLQ): Ez a képesség lehetővé teszi, hogy a felhasználók  keresőmezőbe beírt vagy hangosan kimondott kifejezésekkel kérdéseket tegyenek fel egyenesen az adatoknak.
• Adatforrás-konnektivitás: Olyan képességek, amelyek lehetővé teszik hogy a felhasználók különböző típusú tárolóplatformokhoz csatlakozzanak, és az ott tárolt adatokat használják on premise és felhős architektúra esetén is.
• Analitikai katalógus: Az ABI-tartalmak portálszerű felügyelete és együttműködése amivel, megoszthatóvá, kereshetővé, kommentálhatóva és hitelesíthetővé tehetők a  különböző platformokról származó dashboard-ok, riportok és adatkészleteket.

Közös jellemzők

• Metrikai réteg: E virtualizált réteg jelenléte teszi lehetővé, hogy a felhasználók kódként létrehozzanak és szabályozzák az üzleti mérőszámokat, valamint kiszolgálják a későbbi analitikai, adattudományi és üzleti alkalmazásokat.
• Beágyazott analitika: Ezek a képességek közvetlenül az üzleti alkalmazásokba, weboldalakba és portálokba integrálják az elemzési képességeket, lehetővé téve az kollaborációt és a meglátások kommunikációját. Támogatják továbbá az interaktív és testreszabható jelentéseket és dashboard-okat, robusztus API- és SDK-integrációt kínálnak, lehetővé teszik az adatok visszaírását különböző forrásokba, és automatizálják az üzleti tevékenységek elindításhoz elengedhetetken adatvezérelt munkafolyamatokat.
• Platformadminisztráció: Ez a képesség a platformhasználati statisztikák felügyeletében segít, valamint a költségek kezelésében a kapacitás vagy a kreditek nyomon követésével, valamint a a feladatok szüneteltetésével vagy priorizálásával elősegíti a közebelépést. Emellett méri a lekérdezések teljesítményét, és visszajelzést ad a tartalom készítőinek, ajánlásokat kínál az adatkészletek és jelentések optimalizálására, hogy a nem hatékony vagy lassú lekérdezések minimalizálhatóak legyenek.
• Természetes nyelvi generálás (NLG): A felhasználónak lehetősége van a részletesség, a szóbeliség és a hangnem meghatározására. Az NLG támogatja az összetett elemzéseket is, például a varianciaelemzést és a kiugró értékek felismerését, és az aktív metaadatok, a háttér és a preferenciák felhasználásával kontextusba helyezi a felhasználói személyiségek alapján készült elbeszéléseket.

MQ

Qlik

A Qlik ismét vezető lett ebben a Magic Quadrantban. A Qlik SaaS platformként kínálja a Qlik Cloud Analytics-et, ami tartalmazza a Qlik Sense, a Qlik Predict és a Qlik Automate termékeket. A Qlik olyan átfogó megoldást kínál, amely integrálja a mesterséges intelligenciát és az automatizálást az adatok teljes életciklusa során, az adatbeviteltől az elemzésen át egészen a döntéshozatalig.

A Qlik nemrégiben egy új ügynöki AI keretrendszert mutatott be, hogy fokozza a felhasználói élményt. Olyan funkciókat válnak elérhetővé, mint a társalgási analitika, az automatizált programkészítés és az autoML. Emellett egy új alkalmazással, a Qlik Answers-szel is bővült, amelynek célja, hogy betekintést készítsen strukturálatlan adatokból így megkönnyítve a valós idejű döntéshozatalt. Ezen túlmenően a Qlik 2025 januárjában felvásárolta az Upsolvert, aminek fő előnye a valós idejű streaming és a kód nélküli adatelőkészítés. Az akvizíció célja az adatfeldolgozási folyamat egyszerűsítése.

Erősségek

• Megújult Customer Success: A Qlik erős ügyfél-elégedettséget és -megtartási arányt mutat, amit a Gartner Peer Insights értékelései is bizonyítanak, ahol a felhasználók szívesen ajánlják a Qliket. Ez a hajlandóság jelzi, hogy a leendő vásárlók üzleti igényeik alapján esetleg más Qlik termékeket, például a Qlik Talend Cloudot is meg akarják vizsgálni. Bár a Qlik könnyen kiaknázhatná az upsell-ben rejlő lehetőségeket, sok előfizetés továbbra is elsősorban az analitikára koncentrál.
• Asszociatív modell előnyei: A Qlik asszociatív modellje olyan asszociatív indexet hoz létre a rendszerbe betöltött összes adatból, ami lehetővé teszi az adatok szabad felfedezését előre beállított útvonalak vagy lekérdezések okozta korlátozások nélkül. Az asszociatív modellt a Qlik színkódolása teszi félreérthetetlenné, a felhasználók ezért gyorsan megtalálják a kérdéseikre a válaszokat, és sok egyéb felismerést is.
• Felhő- és alkalmazás-agnosztikus: A Qlik szolgáltatása az összes ismertebb felhőben elérhető, és számos jelentős vállalati felhőalkalmazással integrálható. Ezért válik megbízható választássá a több felhőből álló implementációk és sokféle vállalati alkalmazással rendelkező leendő vásárlók számára.