ENTSCHEIDENDE ÄNDERUNGEN ERKENNEN, SOBALD SIE EINTRETEN

Änderungen auf der Spur mit Discovery Agent

Discovery Agent ist der KI-gestützte Agent von Qlik zur Erkennung von Anomalien und Ausreißern. Er überwacht Ihre Qlik-Apps, macht wichtige Veränderungen in Ihren Daten ausfindig und versorgt Ihre Teams mit eindeutigen, priorisierten Informationen, damit diese aktiv werden können, bevor Probleme eskalieren.

In Dashboards müssen Sie nach Abweichungen suchen, Discovery Agent informiert sie direkt.

Dashboards hinken hinterher. Alerts werden übersehen. Sie geraten in Rückstand.

  • Wichtige Veränderungen bleiben unbemerkt, bis sie teuer werden.

  • Langsame Verlagerungen und neue Basiswerte lösen keine Benachrichtigungen aus.

  • Analysten verbringen viele Stunden mit der Untersuchung von Dashboards.

  • SQL-basierte Überwachung versagt bei Skalierung.


Sie benötigen ein System, das ständig aktiv ist, die Daten überwacht und entscheidet, was wirklich wichtig ist.

Sammlung von Analyse-Dashboards mit Liniendiagrammen, die Trends und Kennzahlenvergleiche im Zeitverlauf darstellen.

Engine-gestützte Anomalieerkennung im gesamten Unternehmen

Discovery Agent setzt auf der Analyse-Engine von Qlik auf und wertet selbst komplexe Daten ohne aufwendige SQL- oder Abfrage-Erstellung aus. Er kann:

  • Daten mit assoziativer Technologie und hoher Dimensionalität analysieren,

  • umfangreiche Datensätze auswerten, ohne die Rechenkosten in die Höhe zu treiben,

  • den gesamten Kontext berücksichtigen, statt eine Kennzahl nach der anderen.


Hierbei handelt es sich um eine Anomalieerkennung, die sowohl statistisch intelligent als auch praktisch skalierbar ist.

Analyse-Dashboard mit einem Liniendiagramm, das eine Trendänderung anzeigt.

Nie wieder eine wichtige Nachricht verpassen

Schwachstellen frühzeitig erkennen

Analyse-Oberfläche, die die Umsatzentwicklung im Zeitverlauf darstellt, einschließlich eines Diagramms, das einen Anstieg von 24 % hervorhebt, und einer Seitenleiste mit den erwarteten und tatsächlichen Umsatzzahlen.

Probleme finden, bevor sie außer Kontrolle geraten

Erkennen Sie Probleme, noch bevor sie in Berichten auftauchen – von Nachfrageschwankungen bis hin zu Datenqualitätsproblemen.

Entwickelt für Führungskräfte und Analysten, die keine Überraschungen erleben wollen

Entscheider wollen Änderungen direkt sehen – ohne Dashboards. Analysten wollen weniger Fleißarbeit und mehr Zeit für Analysen. Daten-Profis wollen Änderungen zuverlässig erkennen ohne Aufwand für Überwachungslogik oder durch Benachrichtigungsüberdruss.

Bleiben Sie auf dem Laufenden über:

Spitzen bei Stornierungen oder Rücksendungen, Rückgänge bei Serviceleistungen oder Lieferquoten oder Verschiebungen bei Rückständen oder Auslastung.

Liniendiagramm, das einen Aufwärtstrend mit einem deutlichen Anstieg gegen Ende zeigt, was auf eine plötzliche Zunahme der Kundenabwanderung hindeutet.

Achten Sie auf:

Unerwartete Schwankungen bei Umsatz, Marge oder Kostenstellen. Suchen Sie nach Abweichungen im Cashflow oder in Fälligkeitsmustern oder auf Ausreißer bei Preisen oder Ausgaben.

Liniendiagramm, in dem die tatsächlichen Einnahmen über einem schattierten erwarteten Bereich liegen und somit eine über den Erwartungen liegende Leistung hervorheben.

Erkennen Sie automatisch:

Veränderungen in der Nutzung oder Interaktion, neue Basiswerte für Abwanderung oder Supportvolumen sowie Anomalien in wichtigen Produktabläufen.

Liniendiagramm, das eine stetige Verbesserung der Datenqualität zeigt, wobei ein starker Rückgang darauf hindeutet, dass fehlende Werte behoben wurden.

Achten Sie auf:

Lücken in den Quelldaten, Verschiebungen in der Werteverteilung oder den Codes sowie Kennzahlen, die sich anders als in der Vergangenheit verhalten.

Liniendiagramm mit verschiedenen Schwankungen und einem deutlichen Höchstwert, der einen Anstieg der gesamten Rückbuchungen darstellt.

Veränderungen erkennen, sobald sie eintreten

Erfahren Sie, wie Ihre Teams mit Discovery Agent Risiken und Chancen rechtzeitig erkennen – ohne zusätzliche Dashboards oder manuelle Kontrolle.