Machine Learning ohne Data Scientists

Maschinelles Lernen lässt sich theoretisch in vielen Bereichen und Branchen einsetzen. Die Verbreitung und Anwendung ist aktuell jedoch noch häufig durch die mangelnde Verfügbarkeit von Data Scientists in Unternehmen limitiert. Qlik AutoML will diese Lücke füllen, indem die Lösung Unternehmen automatisch generierte Modelle ohne Programmieraufwand an die Hand gibt: Qlik AutoML identifiziert die Schlüsselfaktoren in historischen Unternehmensdaten und generiert basierend auf Algorithmen Machine Learning-Modelle. Spezifische Zielfelder in den Datensätzen lassen sich einfach auswählen und die gewonnen Erkenntnisse schnell weiterverwerten, verspricht der Hersteller. So können Teams Daten zur Vorhersage untersuchen, mögliche Szenarien direkt in Qlik Sense testen und darauf basierend Entscheidungen für ihre aktuellen Analytics-Anwendungsfälle treffen.

Als gängige AutoML-Anwendungsfälle nennt Qlik beispielsweise die Analyse der Mitarbeiterzufriedenheit in der Personalabteilung, im Marketing Nachfrageprognosen oder Analysen des Customer Lifetime Value, in der Finanzabteilung das Risikomanagement und die Investitionsoptimierung sowie optimierte Prognosen in der Logistik.

Josh Good, Vice President, Product Marketing bei Qlik: "Moderne Analytik, ergänzt durch Machine Learning hilft Entscheidern herauszufinden, was voraussichtlich passieren wird, warum dieses Ergebnis wahrscheinlich ist und – ganz wichtig – welche Parameter das Ergebnis beeinflussen werden. Qlik AutoML befähigt Unternehmen, mehr Wert aus ihren Daten zu schöpfen und versetzt Fachabteilungen in die Lage, bei ergebnisrelevanten Entscheidungen quasi um die Ecke zu schauen."