Qlik Connect 2025 – Catalyst Cloud 的人性化数据案例
快速阅读: 《Diginomica （数码化）》消息，Catalyst Cloud通过简化复杂性，使非技术人员也能轻松使用数据分析。其融合数据门户提供直观、定制化的体验，结合AI增强功能，专注于提高效率而非复杂性。这一创新强调用户体验，减少技术摩擦，为企业分析提供了新的方向。
**彻底简化复杂性：Catalyst Cloud的创新之路**
当大多数分析平台提到用户赋权时，它们通常指的是自助式仪表盘、可视化工具和拖放界面。这是多数供应商努力的方向——构建假设用户乐于并能够直接使用分析工具的平台。然而，Catalyst Cloud选择了一条更激进的道路——彻底简化复杂性。
这家专为企业打造定制数据分析门户的公司，专注于将有意义的数据洞察传递给非技术人员，无论是企业内部还是外部人员。随着数据量不断增长，尤其是在与人工智能结合之后，关于企业分析究竟面向谁的问题变得比以往任何时候都更加紧迫。Catalyst Cloud致力于改变数据如何传递给非分析师的方式，例如手术室里的护士、询问物流配送的供应商以及应对监管要求的环保产品经理。
该公司提出的融合数据门户基于一个简单却强大的理念：“如此直观，连你妈妈都能用。”从抽象到行动，Catalyst Cloud的董事总经理马库斯·亚当斯（Marcus Adams）和销售与联盟总监大卫·斯内尔森（David Snelson）认为，他们的使命是让非技术人员大规模使用Qlik的分析功能。这并非通过教育实现数据民主化，而是彻底消除学习曲线。
无论是内部还是外部的应用，融合功能都可以启用高度定制的角色门户，只展示最关键指标，并以让用户感觉像是自己熟悉的数字环境的主题化界面呈现。正如斯内尔森所说：“这不仅是表面功夫的宣言。” Catalyst Cloud避免重度定制，转而采用高配置，使其既经济实惠、可复用，又灵活，无需大量管理员。结果是一个结构上可预期但展示形式多样的产品，以及一个感觉原生而非附加的门户。
**结构化分析与微小改进**
许多分析供应商专注于提供可视化灵活性，而Catalyst Cloud则在探索行为分析以改善决策前的情况。通过在用户交互上叠加热图——鼠标路径、手指点击和滚动模式等——融合客户可根据实际使用情况调整门户布局，而不是基于设计假设。这是一种从构建美观仪表板转向构建高效仪表板的转变。正如亚当斯所说：“这种持续优化的理念——在布局、可访问性和速度上的细微优化——借鉴了精英体育和危机应对等领域，其中1%的改进可能就是成功与失败的区别。”
**低调创新，实用至上**
在市场中充斥着各种大胆声明和模型展示的情况下，Catalyst Cloud正采取一条更低调的路线。团队正在整合AI，以增强用户体验而不让用户感到压力。Catalyst Cloud已将聊天机器人嵌入面向供应商的门户中，允许用户用自然语言提问关于物流或安全法规的问题，而不会触发电子邮件链或呼叫中心工单。在后端，生成式AI用于处理自由文本调查反馈——将杂乱的定性数据转化为结构化分析。在这两种情况下，重点在于成果，而非新奇性。亚当斯解释说：“公司还在尝试AI驱动的内容创作。”
亚当斯在周末的努力下，利用ElevenLabs、ChatGPT和Lumen5等工具制作了40个产品营销视频——所有内容均由AI撰写、配音和剪辑。人工审核仍是流程的一部分，但在过去难以想象这种规模和速度的生产。
像汽车车队部门和英国某大型化工制造商这样的客户采用融合技术表明客户需求的变化。过去，集成和功能集主导了RFP流程，如今，可用性、合作伙伴赋能和价值创造速度成为关键。斯内尔森解释说：“这种模式影响着从供应商-客户关系到合作伙伴生态系统的方方面面。如果数据无障碍、有品牌且可操作，它便成为一种杠杆。”
**拥抱AI，以人为本**
尽管拥抱了AI，亚当斯和斯内尔森对“自主AI”的热潮持怀疑态度。亚当斯警告说，对多数客户而言，挑战并非建立自主工作流，而是第一天就能上线一个有用的门户。斯内尔森进一步阐述：“即便在开发阶段，公司也优先考虑人类赋权而非自动化。其培训与发展策略为每次冲刺预留20%的时间用于开发者技能提升——不仅是为了学习AI工具，更是为了指导其使用方式。”
**我的看法**
Catalyst Cloud的分析方法解决了即使是像Qlik这样投入大量资源进行自助分析的现代平台仍未完全解决的长期可用性问题。Qlik自己的材料强调了他们通过可视化数据准备、拖放界面和AI支持的见解赋予各技能水平用户权力的目标。对于许多岗位而言，这些功能已足够满足需求。但正如Catalyst Cloud的创始人所明确指出的那样，仍有一大类用户不想在数据工具方面变得更加熟练——他们只是想要更快、更相关的信息来更好地完成工作。融合满足了这一需求，不是通过简化分析界面，而是通过完全抽象化它们。
那么，企业分析中的真正突破是不是不是更多功能，而是更少摩擦？如果获胜的公司不是那些拥有最聪明模型的公司，而是那些记住数据应该服务于用户而不是相反的公司，那该怎么办呢？
(以上内容均由Ai生成)
