MASCHINELLES LERNEN OHNE PROGRAMMIERUNG

Prognose-Power für alle Analysten

Analysieren Sie nicht nur, was passiert ist, sondern sagen Sie voraus, was passieren wird. Mit Qlik Predict™ kann Ihr Team Machine Learning nutzen, um Daten in erfolgreiche Maßnahmen umzusetzen. Programmieren überflüssig!

Die Power von Predictive Analytics für Ihre Analyseteams

Klicken Sie hier zur Wiedergabe des Videos „Qlik Predict“ via Vidyard.

Leistungsstarke Vorhersagen ohne Programmieraufwand

Ob Umsatz- oder Abwanderungsprognose, mit Qlik Predict können Teams in kürzester Zeit präzise Modelle erstellen, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen.

Maßgeschneiderte Modelle erstellen

Prognosen erstellen

Qlik Predict unterstützt die unterschiedlichsten Modellierungsanforderungen: Klassifizieren Sie Ergebnisse wie Kundenabwanderung, treffen Sie Prognosen zu Umsätzen oder erstellen Sie Trendprognosen. Der intuitive Workflow nimmt Ihnen die Komplexität ab und wählt automatisch den besten Modellansatz für Ihre Daten aus.

Qlik-Dashboard mit Daten zur Kundenabwanderung, einschließlich Abwanderungsprognosen nach Zinssatz und Produktgruppe sowie Umsatzzahlen.
Jedes Ergebnis verstehen

Ergebnisse erklären

Hier gibt es keine Blackbox. Qlik Predict zeigt mit SHAP-basierten Visualisierungen, die sich bei der Datenauswertung fortlaufend aktualisieren, welche Faktoren die jeweilige Prognose beeinflussen. Dadurch schaffen Sie Vertrauen, ergreifen bessere Maßnahmen und sorgen für die nötige Transparenz beim Einhalten von AI-Governance-Standards.

Qlik-Dashboard mit Diagrammen, die erläutern, welche Faktoren die Kundenabwanderung beeinflussen.
Direkt Maßnahmen ergreifen

ML operationalisieren

Integrieren Sie Prognosen in Workflows, legen Sie Alerts fest, testen Sie Was-wäre-wenn-Szenarien und halten Sie Modelle mithilfe von Feedback-Schleifen aktuell. Vom Dashboard bis zur Entscheidung: Mit Qlik Predict können Teams Erkenntnisse nicht nur analysieren, sondern auch in Maßnahmen umsetzen.

Qlik-Dashboard mit einem Was-wäre-wenn-Szenario für Lieferungen, in dem alte und neue Prognosen zu Lieferverzögerung auf Basis eines hinzugefügten Inventars und der Auswahl von Transportpartnern verglichen werden.

Intelligente, schnelle Prognosen im gesamten Unternehmen

Leistungsstarke Prognosen ohne Komplexität

Modellerstellung ohne Programmierung

Erstellen Sie im Handumdrehen Klassifizierungs-, Regressions- und Zeitreihenmodelle mithilfe eines geführten No-Code-Workflows – ganz ohne Data-Science-Kenntnisse. 

Forecasts für das Business

Generieren Sie multivariate Zeitreihenprognosen mit automatischer Saisonalitätserkennung und Trendanalyse, die Sie sofort in der Praxis umsetzen können.

Integration in Qlik Cloud

Stellen Sie Prognosen direkt in Dashboards und Apps bereit, um die Performance zu überwachen und Entscheidungen abteilungsübergreifend zu automatisieren.

Qlik-Predict-Grafik mit vier wichtigen Features: Associative AI, Qlik-Cloud-Integration, Nachvollziehbarkeit und Vertrauen sowie MLOps-Funktionen.

Transparent und vertrauenswürdig

Erklärbare AI mit SHAP 

Erfahren Sie, worauf jede einzelne Prognose basiert mithilfe dynamischer SHAP-Visualisierungen, die in Echtzeit auf die Auswahl der Anwender reagieren. 

Integrierte Governance

Durch automatisierte Dokumentation und lückenlose Nachvollziehbarkeit können Sie die Erstellung, Trainingsdaten und Entwicklung jedes Modells nachvollziehen und Compliance sicherstellen.

Kontinuierliches Lernen

Modelle passen sich an veränderte Eingangswerte, Anwenderfeedback und neue Daten an, sodass manuelles Retraining oder Re-Engineering weitgehend entfällt.

Qlik-Predict-Dashboard mit einer Liste bereitgestellter Modelle mit Status, Besitzer und Genehmigungsdetails sowie einer Auslastungsanzeige für aktive Prognosegrenzen und einem Hinweis zu den für die Modellverwaltung erforderlichen Administratorrechten.

Vergleich der wichtigsten Unterscheidungsmerkmale gegenüber Wettbewerbern

Funktionalität

Qlik Predict

Punktuelle Lösungen

Zeitreihenautomatisierung

Natives multivariates Forecasting mit automatischer Saisonalitätserkennung 

Separate Forecasting-Tools/-Module erforderlich 

Modelltransparenz 

Update von interaktiven SHAP-Visualisierungen mit assoziativer Auswahl

Berichte mit statischen Erläuterungen

Governance-Integration

Lückenlose Nachverfolgung des Modelllebenszyklus innerhalb der Analyseplattform

Separate MLOps-Plattformen erforderlich

Kontinuierliches Lernen

Selbstoptimierende, sich an Anwenderinteraktionen anpassende Modelle 

Manuelle Retraining-Prozesse 

Für mehr Einblick überall im Unternehmen – proaktiv und skalierbar

Symbol einer Stoppuhr mit Bewegung und grünem Zifferblatt

Schneller Erkenntnisse gewinnen

Symbol für Korrektheit

Predictive Analytics demokratisieren

Symbol für strategisches Denken

Schneller und proaktiv Entscheidungen treffen

MUST-READ

Machine Learning erfolgreich im Unternehmen einsetzen

Keine Angst vor maschinellem Lernen: Mit klaren Zielen und einer starken Führung funktioniert die Automatisierung. Dieses E-Book behandelt reale Anwendungsfälle, typische Fehler und was für eine erfolgreiche Umsetzung nötig ist.

Machine Learning erfolgreich im Unternehmen einsetzen Background Image
Titelbild „Machine Learning erfolgreich im Unternehmen einsetzen“

WAS MIT QLIK PREDICT ALLES MÖGLICH IST

Im Rekordtempo von der Modellierung zur Umsetzung

Qlik-Oberfläche mit einem visuellen Workflow-Builder mit Schritten zur Datentransformation auf der linken Seite sowie einem Popup-Fenster zur Auswahl eines Datenverbindungsbereichs und Konnektors, einschließlich Qlik Predict.

Verschiedene Datentypen verknüpfen

  • Integrieren Sie mühelos die unterschiedlichsten Datenquellen mit Qlik Data Flow, um Datasets zu vereinheitlichen und aufzubereiten.

  • Iterieren und verfeinern Sie Ihre Daten schnell und präzise für maschinelles Lernen und stellen Sie so eine optimale Modell-Performance sicher.

Qlik-Predict-Oberfläche mit einer Tabelle der Datensatzfunktionen und Details wie Datentyp, Funktionsart, unterschiedlichen Werten, NULL-Werten und Beispielstatistiken für jede Spalte.

Ziele definieren

  • Definieren Sie Ihre Prognoseziele, indem Sie eine Zielvariable auswählen, die Ihren geschäftlichen Zielen entspricht.

  • Dieser Schritt sorgt dafür, dass die Modelle ganz auf die Bereitstellung aussagekräftiger, umsetzbarer Erkenntnisse ausgerichtet sind.

Qlik-Predict-Modellübersicht mit Leistungskennzahlen wie Fehlerfreiheit, Präzision, Recall und F1-Score, einer Zusammenfassung der Vorhersageergebnisse und einem SHAP-Balkendiagramm, das die wichtigsten Einflussfaktoren für Abwanderungsprognosen anzeigt.

Komplexität reduzieren

  • Erstellen Sie mithilfe geführter Workflows in Qlik automatisch Machine-Learning-Modelle, die auf Ihre Daten zugeschnitten sind.

  • Optimieren Sie die Genauigkeit von Algorithmen und reduzieren Sie gleichzeitig die Komplexität in der Modellentwicklung.

Qlik-Dashboard mit einer Simulation von Grundgebührenanpassung und Abwanderungszielen, einer Optimierung von Tariftypen anhand farbiger Punktmatrizen, einem Zeitverlaufsdiagramm und einer Zusammenfassung zur Kapazität und Anzahl von Wärmekraftwerken.

Prognosen erstellen und Entscheidungen treffen

  • Nutzen Sie diese Erkenntnisse, um potentielle Veränderungen zu erkennen und proaktive Entscheidungen zu treffen.

Qlik-Streudiagramme, die grafische Verteilungen für Grundgebühr, Strafzahlungen und Tarifart zeigen, wobei farbcodierte Datenpunkte unterschiedliche Werte oder Segmente darstellen.

Strategien optimieren

  • Erkennen Sie mit Grafiken auf Basis erklärbarer AI die Faktoren, die Ihre Prognosen maßgeblich beeinflussen.

  • Sorgen Sie für transparente Daten. Aussagekräftige Ergebnisse helfen Ihnen, Vertrauen aufzubauen und Strategien zu optimieren.

Qlik-Dashboard mit einem Liniendiagramm für eine Was-wäre-wenn-Analyse im Zeitverlauf sowie Schiebereglern zum Anpassen von Parametern wie Temperatur, Strahlung, Schneefall und Druck.

Entscheidungen unterstützen

  • Betten Sie Ihre durch Vorhersagen gewonnenen Erkenntnisse in bestehende Workflows ein und erzielen Sie so messbare Ergebnisse.

  • Treffen Sie unternehmensweit fundiertere Entscheidungen dank Automatisierung und Integration von Echtzeitanalysen.

Teil der Plattform Qlik Cloud Analytics™

Qlik Predict fügt sich nahtlos in Qlik Cloud Analytics ein und kombiniert Datenintegration, Analysen und Machine Learning in einer regulierten Umgebung.

Einheitliche Ergebnisse von End-to-End


  • Von Rohdaten zu Prognosen

  • Automatisierte Datenaufbereitung und Modellierung

  • Erkenntnisse gewinnen, wo Sie arbeiten

So meistern datengesteuerte Unternehmen ihre schwierigsten Herausforderungen

DATENMODELLIERUNG

Integra Financial Services integriert mit Qlik Predict automatisierte Analysen und erstellt so Prognosemodelle 80 % schneller.

Firmenlogo von Integra Financial Services
Person im Anzug, die ein Tablet bedient und mit einer Finanzgrafik auf dem Bildschirm interagiert

ANALYSE

Mit Qlik Predict sorgte National Credit Adjusters unternehmensweit für bessere Entscheidungsprozesse und mehr Agilität.

Firmenlogo von National Credit Adjusters
Eine lächelnde Geschäftsfrau präsentiert einem Kunden ein Tablet mit Diagrammen und reicht ihm dabei die Hand

DATENQUALITÄT

Appalachian Regional Healthcare nutzt Vorhersagen, um Terminabsagen zu verringern

Firmenlogo von Appalachian Regional Healthcare
Ein glücklicher Vater hält sein lächelndes Baby im Sonnenschein.

DATENANALYSE

Skullcandy nutzt Qlik Predict zum Entwickeln eines zukunftsorientierten Konzepts für Produkteinführungen.

Firmenlogo von Skullcandy
Nahaufnahme eines weißen Over-Ear-Kopfhörers vor blauem Hintergrund
Firmenlogo von IDC
AI ist in alle Lösungen integriert und die Art der Cloud spielt nach wie vor keine Rolle. Mit diesem Konzept holt Qlik die Kunden dort ab, wo sie sich aktuell auf ihrer AI-Journey befinden, und bietet gleichzeitig die Flexibilität, AI überall einzusetzen, wo und wie es sinnvoll ist.
Dan Vesset
Group Vice President, Analytics & Information Management, Bereich Marktforschung und Beratung, IDC

Mehr zu No-Code-Machine-Learning erfahren

Genug der Worte: Zeit für eine Demo!

Sehen Sie selbst, wie Ihr Team mit Qlik Predict innerhalb weniger Minuten Modelle entwickelt und erläutert – ganz ohne Data-Science-Kenntnisse.