在當下的大數據時代，如何讓數據價值最大化發揮已經成為企業競爭力的關鍵。隨著數據量的極速增長，接入系統的增多，對于企業來說，首要解決的是數據整合難題，把不同數據來源的數據收集、整理、清洗、轉換后，才能展開真正有價值的大數據分析和應用。
Qlik全球產品市場戰略高級總監PeggySue Werthessen表示，Qlik的優勢正在于此。從本地數據、數據湖到云端，Qlik以相互連接的方式連接用戶數據、受控數據和大數據。不管是私有云架構，還是公有云、本地基礎架構、邊緣計算平臺，Qlik都能把不同的數據源連接起來，實現數據的無縫整合，并支持自助式可視化分析，讓業務人員也可以輕松制作可視化界面，數據分析結果隨時隨地都能拿到，應用按需生成。
以強生為例，通過采用Qlik和Cloudera關聯來自機器傳感器和其他多個來源的的大數據，強生實現了數據的自助式探索、導航和按需應用生成而使用，并在需要時提供標準報告，用戶獲得了更為詳細的質量和生產效率數據，從而每年節省3500-4000萬美元的成本。
多維度的大數據關聯性分析
Qlik的愿景是對大數據來源的全面關聯式體驗，通過對關聯式查詢和速度提供漸進式索引優化，把數據留在原處。
面對不同規模的企業需求，Qlik分別提供了適應于本地部署環境的Qlik Sense企業版，以及基于 SaaS云環境 的 Qlik Sense Business 方案。
中化國際高級流程經理趙鈞在分享Qlik使用體驗時表示，過去很多數據需要手動收集，游離在外的分散數據要各自分別用Excel從sap系統中抓取和篩選，現在利用Qlik進行數據的整合加工，實現多維度的關聯性分析，業務人員從繁瑣的重復工作中解脫出來，可以更靈活地從各種維度分析數據，并自助分析創建圖表，快速滿足需求。而且這一切業務都可以在手機上完成。
上海通用汽車的BI經理楊萌萌則指出，Qlik實現了各系統數據之間的功能性聯動展示。借助這種有效的數據展示，在IT專業數據解析工具的幫助下可以及時發現業務的問題，優化業務流程，提升業務效率。
未來，Qlik將會探索在混合云環境中跨基礎架構提供服務，一套技術部署到整個分布式環境中。此外，Qlik還將積極探索人工智能技術，把用戶和機器智能緊密聯結。通過機器建議和自動生成的洞察，提供新的用戶體驗，并以認知規則引擎為驅動力，采用高級算法分析數據，利用機器學習獲取并解釋用戶交互。
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