Maschinelles Lernen in Datenanalyse integrieren
Qlik AutoML. Daten codefrei trainieren. Treiber identifizieren. Echtzeitsignale nutzen.
AutoML (Abkürzung für automatisiertes maschinelles Lernen) bezieht sich auf die Tools und Prozesse, die es einfach machen, benutzerdefinierte maschinelle Lernmodelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Es bietet ML-Experten als auch Data Scientists die einfache, codefreie Erfahrung, um Modelle zu generieren, Vorhersagen zu treffen, Geschäftsszenarien zu testen und ermöglicht durch einfache Handhabung, dass maschinelles Lernen schnell von Jedem in der Organisation angewendet werden kann. Datendemokratisierung. Die Verbreitung und Anwendung ist aktuell jedoch noch häufig durch die mangelnde Verfügbarkeit von Data Scientists in Unternehmen limitiert. Qlik AutoML füllt diese Lücke, um maschinelles Lernen in die Datenanalyse zu integrieren und macht auf Basis von traditionellen KI-Methoden, die Leistung von Low-Code-Machine Learning für Business-Analysten zugänglich.
Qlik stellt automatisch generierte Modelle bereit
Qlik® gibt Unternehmen automatisch generierte Modelle ohne Programmierungsaufwand an die Hand. 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. So können Teams Daten zur Vorhersage untersuchen, mögliche Szenarien direkt in Qlik Sense testen und darauf basierend Entscheidungen für ihre aktuellen Analytics-Anwendungsfälle in Qlik Sense On-Premise oder Qlik Sense SaaS treffen. AutoML-gestützte Predictive Analytics wird branchenübergreifend für alle Bereiche, Abteilungen, Themen eine große Bedeutung haben.
Der größte Mehrwert liegt in der Effizienzsteigerung und Demokratisierung von Daten(nutzung) durch maschinelles Lernen, was letztlich den Geschäftsgewinn steigern kann. Darauf ist der gesamte Prozess ausgerichtet und Nutzer:innen verwenden komplexe maschinelle Lernmodelle, ohne selbst umfangreiche Fachkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen zu haben.
Qlik hat eigene Lösung optimiert, sodass AutoML die Effektivität der Datenanalyse extrem erweitert und bietet eine
automatisierte Möglichkeit, maschinelles Lernen in die Datenanalyse zu
integrieren.
Ihr Ergebnis: Maschinelles Lernen in die Datenanalyse zu integrieren, ermöglicht eine schnellere Modellentwicklung und verbessert die Nutzung für Ihre datengesteuerten Entscheidungen.
Qlik AutoML
Qlik AutoML identifiziert Schlüsselfaktoren und trainiert Modelle
Qlik AutoML verwendet automatisierte Prozesse, um Modelle für maschinelles Lernen zu generieren. Der genaue Ablauf kann aufgrund der spezifischen Implementierung von Qlik AutoML variieren. Im Allgemeinen umfasst der Prozess jedoch mehrere Schritte.
Datenanalyse und -vorbereitung: Qlik AutoML beginnt mit der Analyse der vorhandenen Daten. Das beinhaltet die Identifizierung und Bereinigung von Datenfehlern, das Handling fehlender Werte und die Transformation von Daten, um sie für den Modellierungsprozess vorzubereiten.
Feature-Engineering: Das System identifiziert automatisch relevante Features oder erstellt neue Features durch Kombinationen oder Transformationen von vorhandenen Daten. Feature-Engineering ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Modelle auf aussagekräftigen Informationen basieren.
Automatische Modellauswahl: Qlik AutoML wählt automatisch aus einer Palette von verfügbaren Modellen diejenigen aus, die am besten zu den spezifischen Daten und zum Problem passen. Dies kann Regression, Klassifikation oder andere Arten von Modellen umfassen.
Hyperparameter-Optimierung: Die Modelle werden mit verschiedenen Hyperparametern trainiert und Qlik AutoML optimiert diese automatisch, um die Leistung der Modelle zu verbessern. (Hyperparameter sind Einstellungen, die die Struktur und das Verhalten eines Modells beeinflussen.)
Modelltraining und Evaluierung: Die ausgewählten Modelle werden auf Trainingsdaten trainiert, ihre Leistung wird auf Validierungsdaten bewertet.
Ensemble-Methoden: Qlik AutoML kann auch Ensemble-Methoden verwenden, bei denen mehrere Modelle kombiniert werden, um die Vorhersagegenauigkeit weiter zu verbessern. Dies kann beispielsweise durch Stacking oder Bagging erfolgen.
Bereitstellung und Integration
Nach der Generierung und Auswahl der besten Modelle können diese in bestehende Qlik Sense-Workflows integriert und für Vorhersagen auf neuen Daten verwendet werden.
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#Demokratisierung
Durch maschinelles Lernen: Wenn Mitarbeiter:innen maschinelles Lernen mit Qlik AutoML nutzen, ermöglicht das eine immer breitere Einbindung von Analysen und Vorhersagen in die verschiedenen Abteilungen, kann zu neuen Erkenntnissen führen und den geschäftlichen Erfolg fördern.
#Effizienz
Durch die Automatisierung des Modellierungsprozesses spart Qlik AutoML Zeit und Ressourcen. Dies ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf strategischere Aufgaben zu konzentrieren, anstatt viel Zeit mit manueller Modellentwicklung zu verbringen.
#Entscheidungsfindung
Mit genaueren Vorhersagen und Analysen, die durch Qlik AutoML ermöglicht werden, können Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen. Dies kann zu verbesserten Geschäftsstrategien führen, die letztendlich den Gewinn steigern.
#Markteinführung
Durch beschleunigte Modellentwick-lung können Unternehmen schneller auf Veränderungen reagieren und neue Modelle schneller auf den Markt bringen. Besonders wichtig in Branchen, in denen Geschwindigkeit ein Wettbewerbsvorteil ist.
#Ressourcen
Qlik AutoML hilft dabei, Ressourcen effizienter einzusetzen, indem es automatisch Modelle erstellt und optimiert. Das trägt dazu bei, unnötige Ausgaben zu minimieren und den Return on Investment zu verbessern.
#Kundenzufriedenheit
Durch präzisere Vorhersagen und Analysen können Unternehmen besser auf die Bedürfnisse ihrer Kund:innen eingehen. Das steigert die Kundenzufriedenheit und trägt langfristig zu wiederkehrenden Geschäften bei.
Qlik AutoML: Ihre Vorteile auf einen Blick
Demokratisierung des maschinellen Lernens: Da Qlik AutoML den Prozess vereinfacht, können auch Personen ohne umfangreiche Erfahrung im Bereich maschinelles Lernen davon profitieren. Es demokratisiert den Zugang zu fortschrittlichen Analysetechniken.
Zeitersparnis: Qlik AutoML automatisiert den Modellierungsprozess, was zu erheblichen Zeitersparnissen führt. Sie müssen nicht mehr manuell verschiedene Modelle ausprobieren, was den gesamten Prozess beschleunigt.
Verbesserte Modellgenauigkeit: Durch die automatische Auswahl und Anpassung von Modellen kann Qlik AutoML dazu beitragen, die Genauigkeit von Vorhersagen und Analysen zu verbessern. Dies ist besonders nützlich für komplexe Datensätze.
Optimierung von Hyperparametern: Qlik AutoML kann auch bei der Suche nach den optimalen Hyperparametern für Modelle helfen, was zu verbesserten Leistungen führen kann.
Integration in bestehende Workflows: Qlik AutoML kann nahtlos in bestehende Qlik Sense-Workflows integriert werden und ermöglicht Ihnen damit die Einbindung von maschinellem Lernen in den Analyseprozess.
Rationalisierung: Insgesamt trägt Qlik AutoML dazu bei, den Prozess der Modellentwicklung zu raionalisiseren damit Unternehmen, schneller und effektiver aussagekräftige Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen.
Sie möchten uns kennenleren? Ich freue mich auf Ihren Anruf.
Lucas Schmidt