在当下的大数据时代，如何让数据价值最大化发挥已经成为企业竞争力的关键。随着数据量的极速增长，接入系统的增多，对于企业来说，首要解决的是数据整合难题，把不同数据来源的数据收集、整理、清洗、转换后，才能展开真正有价值的大数据分析和应用。

Qlik全球产品市场战略高级总监PeggySue Werthessen表示，Qlik的优势正在于此。从本地数据、数据湖到云端，Qlik以相互连接的方式连接用户数据、受控数据和大数据。不管是私有云架构，还是公有云、本地基础架构、边缘计算平台，Qlik都能把不同的数据源连接起来，实现数据的无缝整合，并支持自助式可视化分析，让业务人员也可以轻松制作可视化界面，数据分析结果随时随地都能拿到，应用按需生成。

以强生为例，通过采用Qlik和Cloudera关联来自机器传感器和其他多个来源的的大数据，强生实现了数据的自助式探索、导航和按需应用生成而使用，并在需要时提供标准报告，用户获得了更为详细的质量和生产效率数据，从而每年节省3500-4000万美元的成本。

多维度的大数据关联性分析

Qlik的愿景是对大数据来源的全面关联式体验，通过对关联式查询和速度提供渐进式索引优化，把数据留在原处。

面对不同规模的企业需求，Qlik分别提供了适应于本地部署环境的Qlik Sense企业版，以及基于 SaaS云环境 的 Qlik Sense Business 方案。

中化国际高级流程经理赵钧在分享Qlik使用体验时表示，过去很多数据需要手动收集，游离在外的分散数据要各自分别用Excel从sap系统中抓取和筛选，现在利用Qlik进行数据的整合加工，实现多维度的关联性分析，业务人员从繁琐的重复工作中解脱出来，可以更灵活地从各种维度分析数据，并自助分析创建图表，快速满足需求。而且这一切业务都可以在手机上完成。

上海通用汽车的BI经理杨萌萌则指出，Qlik实现了各系统数据之间的功能性联动展示。借助这种有效的数据展示，在IT专业数据解析工具的帮助下可以及时发现业务的问题，优化业务流程，提升业务效率。

未来，Qlik将会探索在混合云环境中跨基础架构提供服务，一套技术部署到整个分布式环境中。此外，Qlik还将积极探索人工智能技术，把用户和机器智能紧密联结。通过机器建议和自动生成的洞察，提供新的用户体验，并以认知规则引擎为驱动力，采用高级算法分析数据，利用机器学习获取并解释用户交互。