<img src="https://secure.leadforensics.com/133892.png" alt="" style="display:none;">

Använder ditt företag fortfarande QlikView? Då kan det vara dags att gå över till efterträdaren Qlik Sense. Med Qlik Sense får du bland annat bättre gränssnitt och snabbare svar.

QlikView har länge varit en banbrytare när det kommer till datahantering. I två decennier har verktyget hjälpt företag att hämta, bygga och undersöka data. För många är det en avgörande hörnsten i det dagliga arbetet som gör det möjligt att snabbt se mönster och hitta avvikelser. 

År 2014 kom Qlik Sense, en uppdatering som har lagt till många viktiga funktioner och som är skapat för den moderna digitala världen. Är ni ett företag som vill hänga med i utvecklingen kan det vara dags att byta verktyg – men det finns fler anledningar. Här kan du läsa om några av dem! 

5 anledningar att byta till Qlik Sense 

1. Du väljer själv – helt molnbaserat eller dina egna servrar

Qlik Sens finns tillgängligt på Qlik Cloud, en Cloud-plattform där du kan samla all din data på ett säkert, effektivt och enkelt sätt. Det finns många fördelar med ett molnbaserat dataanalysverktyg, men eftersom Qlik Cloud är en hybrid kan du själv välja vad och hur mycket du vill spara i molnet. 

2. Det är mer användarvänligt

Qlik Sense har ett uppdaterat gränssnitt som är tydligare, modernare och mer användarvänligt. Du behöver därför inte vara en expert för att kunna använda verktyget och det går dessutom snabbare att hitta rätt data för att få svar på dina frågor. 

3. Du kan använda Offline mobile 

Du kan hämta apparna till mobilen och använda dem även när du är offline. I offlineläget kan du göra urval i data, men inte vidareutveckla apparna eller spara ändringar. 

4. Augmented Intelligence ingår 

Augmented Intelligence (AI) är en viktig del av all modern teknologi. I Qlik Sense får du stöd från AI i form av Insight Advisor, som hjälper dig att hantera och förstå din data på en djupare nivå än tidigare. Det gör att du och ditt företag kan hitta nya lösningar, se problem innan de uppstår och göra större upptäcker än någonsin tidigare. 

5. Migreringen skapar nya möjligheter

När du migrerar från QlikView till Qlik Sense så kan du dessutom göra en grundlig undersökning: Vad behöver ni för att kunna göra ännu bättre dataanalyser? Är det någon funktion som ni hittills saknat – eller någon som ni helst hoppar över? Under migreringen kan du även flytta över den data som du vill spara så att inget går förlorat. 


Vill du veta mer om Qlik Sense innan du byter? Eller är ett byte redan på gång och du vill förbereda dig? Vi har en kostnadsfri onlinekurs där du kan lära dig grunderna och få en känsla för hur allt fungerar. Du anmäler dig via länken här nedan – hoppas vi ses där! 

Anmäl dig

Ämnen

Diskutera detta inlägg

Rekommenderad läsning

If you organize your data and use AI strategically, you can make better decisions faster. You can for example improve your market understanding and forecasting, optimize your maintenance or reduce food waste. Choose what is most important for you!
Demand forecasters do the impossible — predict what products and services customers want in the future. Their forecasts inform decision-making about production and inventory levels, pricing, budgeting, hiring and more. "While crystal balls remain imaginary, machine learning (ML) methods can give global supply chain leaders the support they need in the real world to create more accurate forecasts." The goal is to produce exactly the amount of product to meet demand. No more. No less. Demand forecasting is used to anticipate the demand with enough time to manufacture the right stock to get as close to this reality as possible. The cost is high if you don’t get it right. Your customers will go to your competitors if you don’t have what they need. Unfortunately, capacity, demand and cost aren’t always known parameters. Variations in demand, supplies, transportation, lead times and more create uncertainties. Ultimately demand uncertainties greatly influence supply chain performance with widespread effects on production scheduling, inventory planning and transportation. On the heels of the global pandemic, supply chain disruptions and a pending economic downturn, many demand forecasters wish for a crystal ball. While crystal balls remain imaginary, machine learning (ML) methods can give global supply chain leaders the support they need in the real world to create more accurate forecasts.
If you have identified possible AI use cases for your business, the next step will be to test if they are possible to implement and if they will create great value. While there is a lot of momentum and excitement about using AI to propel your business, the reality is only 54% of AI projects are deployed. How do you ensure you’re one of the businesses that does unlock the new opportunities AI promises? Your success with AI begins by discovering AI use cases that work for your business. In the first blog of our Columbus AI blog series, we shared five areas where organizations should focus their efforts to generate ideas for AI implementations based on our experience. After generating some ideas for AI use cases that could potentially benefit your company from the first step of the Columbus AI Innovation Lab, the next step is to test which AI use cases could be operationalized by evaluating them. Columbus AI Innovation Lab
Only half of the companies starting an AI pilot project are actually executing it. The key is to choose an idea that will benefit your business. Read more about how! In 2022, 27% of chief information officers confirmed they deployed artificial intelligence (AI), according to a Gartner AI survey. Even though businesses across all industries are turning to AI and machine learning, prepare your organization before jumping on the AI bandwagon by considering a few factors. Ask yourself: Is AI necessary for achieving the project requirements or is there another way? Does your team have the skills to support AI and machine learning? How will AI impact your current operations if you adopt it? How will you integrate AI with existing systems? What are the data, security and infrastructure requirements of AI and machine learning? The Gartner AI survey found only 54% of projects made it from the pilot phase to production. After significant investment in AI, why aren’t companies deploying it? We found the problem begins when companies define a use case. Too often, companies are not identifying AI use cases that benefit their businesses and end-users will adopt. The question is then, how should companies unlock the value and new opportunities AI promises? It starts with a systematic approach for each stage of the AI life cycle. We developed the Columbus AI Innovation Lab, a comprehensive method to address and account for all challenges when adding AI to your business operations and bring stakeholders into the process at the right time to help you operationalize AI.
It doesn’t matter how good your artificial intelligence technology is. If you have bad data, you’ll get bad results. While AI is one of the most innovative and impactful innovations for businesses today, bad data can prevent AI projects from getting off the ground. Having high-quality data and following data preparation best practices are crucial for a successful AI project. In the Transform phase of the Columbus AI Innovation Lab, the one we detail here, data is collected and prepared for use by AI and machine learning (ML) algorithms. Major phases in Machine Learning Machine learning, frequently used synonymously with “artificial intelligence,” is about using predictive methods to simplify tasks. There are several essential steps to building ML models, and these steps can change based on the issue you are trying to solve and the kind of ML model you are building. However, in general, the steps involved in creating and implementing an ML model are as follows: Define: Different approaches for finding AI use cases Discover: Scope and prioritize ideas before developing an AI solution and implementation strategy Transform: Transforming the business case including data acquisition and preparation with AI/ML (current blog) Model and evaluate: Analyze and enhance the business use cases using AI/ML algorithms Deploy and support: Deployment of AI/ML models and support/monitoring to guarantee quality and effectiveness
right-arrow share search phone phone-filled menu filter envelope envelope-filled close checkmark caret-down arrow-up arrow-right arrow-left arrow-down right-arrow share search phone phone-filled menu filter envelope envelope-filled close checkmark caret-down arrow-up arrow-right arrow-left arrow-down