在上个月底举办的“Qlik 2018商业智能趋势网络研讨会”上，Qlik全球市场情报负责人和Gartner前任分析师Dan Sommer为大家展示了商业智能在2018年的10大发展趋势。我们对出席的人数之多以及参会者高涨的热情感到惊讶。很多参会者表示此次研讨会使他们获益匪浅，并积极参与了会后的互动问答。
针对大家的问答内容，我们整理了最热门最具代表性的精彩提问。来看下Dan Sommer对这些问题的独到见解吧！
Q1：商业智能中自然语言生成的叙述是否打败或违背了可视化的初衷？
A1：这是一个很好的观察点。在一定程度上，确实如此，但它也是对可视化的一种补充，因为我们同样需要语境。我过去曾用地图作为比喻：当我们小的时候，和父母一起乘坐汽车旅行——他们需要一本厚厚的地图册，你必须通过浏览去找到正确的页面。随着GPS技术的发展，现在你可以通过仪表盘的屏幕获取正确的语境。在某些情况下，只要有一个声音、一个箭头指向你下一步该做什么就足够了。但是，我们仍然希望将屏幕放大，因为它为我们所在的数据点提供了更好的上下文。唯一的区别是可视化已经变得更加情境化和准确。我认为用声音和叙述，道理也是一样。也许你能够与数据进行对话，然后它可以告诉你正确的答案。但你可能想问一下这个答案是如何与更广泛的语境联系起来的，比如，你可以说一句“告诉我它是怎么相关的”或者无关的，那么它会把答案放到一个情境化、关联的可视化结果中。因此我认为改变将是，自然语言将进一步推动可视化的发展，而不是可视化去试图呈现自然语言所驱动的发现。
Q2：Qlik在会话式分析方面处于什么阶段？ 我们什么时候才能在行业里看到实质性进展？
A2：Qlik是分析领域最早创建机器人的厂商之一，好消息是我们已经将它放在Qlik Branch上，供所有人使用。
Q3：即使在今天，我们依然看到可视化与分析之间存在一定的差距。如何看待这种认识差距在2018年扩大或是缩小？ 而像Qlik这样的工具将如何为此做出贡献？
A3：很好的问题。对我来说两者是交叠的。分析可以没有可视化，可视化也可以没有分析，但是好的分析工具会两者兼具。我认为这是大多数可视化供应商所“跌倒”的地方。Qlik是一个数据发现工具，你可以在应用中执行分析，通过仪表板、可视化以及越来越多的文本/语音进行展示。分析是在发现和工作流中，因此，工具越容易使用，可做的分析就越多，因为在数据的摄取、组合、分析和通信中，工作流程变得更加容易。对于消费者而言，用来进行发现/分析的分析应用也同样重要。但Qlik关联模型的存在，使发现、交互和分析依然很强大。或者，你可以将一项发现纳入你所在的工作流中，如果它是高度情境化的，那么它仍然是分析性的，因为它在用户所处的“决策时刻”契合了他们的需求。
Q4：Qlik产品将如何发展以满足商业智能的变化趋势？
A4：Qlik正在积极应对这些趋势：
Qlik拥有独特的数据素养计划，不仅适用于Qlik用户，而且适用于所有人；Qlik Continuous Classroom中有许多课程都是免费的 (欢迎登录访问：https://www.qlik.com/us/services/training/continuous-classroom)；
Qlik正在积极推行混合云服务，您可以在2018年期间看到其发布；
微服务将使Qlik能够更好地逐步解决边缘计算问题；
大数据索引是Qlik正做的一项重大举措；
Qlik正在为目录和大数据开展重大举措；
API对于Qlik而言至关重要，因为我们是以平台故事进入市场；
除了研究实验室活动之外，区块链领域还没有太多内容，只有一些Qlik合作伙伴在构建区块链连接器；
会话分析是Qlik的一项重要创新举措，Qlik是分析领域最早创建机器人的厂商之一，好消息是我们已经将它放在Qlik Branch上，供所有人使用；
Qlik在重新定义报告方面正在做很多工作，请拭目以待；
沉浸式分析也是一个重要的发展领域。请拭目以待，尤其当涉及到协作。
Q5：Qlik提供什么样的机器学习功能？它们能够很容易地应用于非常大的数据集吗？
A5：在我们的引擎和洞察仪表盘里，你将看到Qlik提供的越来越多的机器学习功能。Qlik的技术在我们创新UI范例和将人与机器连接在一起的经验基础上得到了增强。我们的愿景不仅是“以机器智能增强人类智能”，还包括“以人类智能增强机器智能” (即“增强智能”)。Qlik的认知引擎从用户与数据的交互中学习，并且是情境式的。这就是它如何为特定用户的分析意图生成特定的、相关的见解。
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