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Schnelle Adoption von Machine Learning Qlik AutoML entschärft Fachkräftemangel

Von Martin Hensel |

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Seit wenigen Wochen ist AutoML von Qlik verfügbar. Die Lösung für die Machine-Learning-Modellierung in Unternehmen ermöglicht nicht nur die Entscheidungsfindung per Predicitive Analytics, sondern füllt auch wichtige Personallücken.

Qlik AutoML entlastet Data Scientists durch automatisch generierte Modelle.
Qlik AutoML entlastet Data Scientists durch automatisch generierte Modelle.
(Bild: Qlik)

Laut Qlik sind für 90 Prozent der Anwendungsfälle im Bereich von Predictive Analytics keine Fachkenntnisse professioneller Datenwissenschaftler erforderlich. Letztere sind immer noch schwer zu finden. Qlik AutoML entlastet daher die vorhandenen Data Scientists, indem es seinen Nutzern automatisch generierte Modelle ohne Programmierungsaufwand an die Hand gibt.

Analysen und Entscheidungen unterstützen

Dazu identifiziert die Lösung Schlüsselfaktoren in historischen Unternehmensdaten und generiert auf Basis von Algorithmen Machine-Learning-Modelle. Spezifische Zielfelder lassen sich auswählen und gewonnene Erkenntnisse weiterverwerten. Teams können somit Daten zur Vorhersage untersuchen, mögliche Szenarien in Qlik Sense testen und auf dieser Grundlage Entscheidungen für ihre Analytics-Anwendungsfälle treffen.

Ein wichtiger Faktor sind dabei gängige AutoML-Anwendungsfälle, die sich im Grunde in jeder Fachabteilung finden lassen. Dazu zählen etwa die Analyse der Mitarbeiterzufriedenheit in der Personalabteilung, Nachfrageprognosen im Marketing oder Risikomanagement und Investitionsoptimierung bei den Finanzen. Im Bereich Logistik sind etwa Bestandsvorhersagen oder die Optimierung von Transportwegen zu nennen.

„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“, erklärt Josh Good, Vice President des Produktmarketings von Qlik. „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“, ergänzt er.

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