Qlik AutoML: предсказательная аналитика — доступно и понятно

Когда аналитика перестаёт быть просто ретроспективной и начинает прогнозировать будущее — это меняет подход к управлению бизнесом. Qlik AutoML встроен в Qlik Cloud и позволяет создавать, обучать и внедрять модели машинного обучения без строчки кода. Всё работает в привычной BI-среде, где прогнозы появляются не на стороне, а становятся частью дашбордов, метрик и решений.

Это не инструмент для дата-сайентистов — это решение для аналитиков и бизнес-команд, которые хотят видеть не только «что было», но и «что будет». Qlik AutoML делает это через автоматическую генерацию моделей, объяснимость (SHAP), сценарии «что‑если» и публикацию предсказаний прямо в Qlik Sense. Вы получаете не только прогноз, но и понимание, как на него повлиять.

Что получает бизнес с Qlik AutoML

Qlik AutoML — это ключ к расширенной аналитике без необходимости в глубокой технической экспертизе. Он делает машинное обучение понятным, управляемым и применимым в ежедневной работе бизнес-команд. Это не просто визуальный интерфейс — это экосистема предиктивной аналитики, встроенная в Qlik Cloud.

Вот что даёт компаниям Qlik AutoML:

1. Предиктивная аналитика без кода
   Пользователи могут обучать модели машинного обучения через drag-and-drop интерфейс. Всё — от выбора данных до построения прогноза — происходит без написания кода и привлечения data science-команд.
2. Объяснимость моделей (SHAP)
   Каждая модель объясняет, какие переменные и насколько повлияли на результат. Это помогает не только прогнозировать, но и обосновывать решения перед стейкхолдерами и аудиторами.
3. Гибкое моделирование сценариев
   Интерактивные “что‑если” анализы позволяют оценивать альтернативные варианты: как изменения в цене, спросе или действиях повлияют на будущие результаты.
4. Интеграция в Qlik Sense
   Все прогнозы и метрики встроены в дашборды и отчёты. Это обеспечивает единый пользовательский опыт и быструю адаптацию к новым возможностям.
5. Публикация и переиспользование моделей
   Обученные модели можно применять к новым наборам данных, сравнивать сценарии и обновлять прогнозы без повторной настройки.

Как работает Qlik AutoML: от гипотезы — к прогнозу

Qlik AutoML встроен в Qlik Cloud и запускается прямо из браузера. Всё начинается с бизнес-задачи — например, прогнозировать отток клиентов или предсказать выручку в следующем месяце. Далее вы проходите через интуитивный процесс построения модели.

1. Выбор набора данных и метрики
   Вы подключаете датасет из Qlik Sense, Excel или других источников, затем выбираете целевую переменную — то, что хотите предсказать. Это может быть количественный показатель (например, сумма покупок) или категориальная метка (например, факт оттока).
2. Автоматическое создание и отбор моделей
   Qlik AutoML запускает несколько алгоритмов машинного обучения (например, XGBoost, Random Forest, Logistic Regression), сравнивает их производительность и предлагает лучший. Вам не нужно выбирать параметры — система делает это автоматически, на основе встроенной оптимизации.
3. Интерпретация результатов
   После обучения вы получаете не только метрики (RMSE, AUC, R² и др.), но и визуальную расшифровку прогноза. Система показывает ключевые факторы, которые повлияли на результат (на основе SHAP), что делает прогноз понятным даже для пользователей без технического бэкграунда.
4. Анализ «что‑если» и сценарное планирование
   Вы можете тестировать гипотезы, меняя значения переменных и наблюдая, как это влияет на прогноз. Это помогает не только понять, что будет, но и смоделировать, что может быть в разных ситуациях.
5. Публикация, использование и интеграция
   Модель можно повторно использовать для новых данных, встроить прогноз в дашборды Qlik Sense, делиться результатами внутри команды или экспортировать в другие системы через API. Всё — в рамках единой среды Qlik Cloud.
6. Интеграция с внешними системами
   Кроме дашбордов Qlik Sense, прогнозы и результаты моделей можно передавать в другие системы — ERP, CRM, маркетинговые платформы или хранилища данных — через API или встроенные коннекторы. Это позволяет встроить предиктивную аналитику в существующие бизнес-процессы и автоматизировать дальнейшие действия на основе прогнозов.
7. Безопасность и контроль
   Все процессы обучения моделей, анализа и генерации прогнозов происходят в защищённой среде Qlik Cloud. Это означает, что данные не покидают периметр платформы, соблюдаются корпоративные политики безопасности, а контроль за доступом и действиями пользователей централизован. Такой подход особенно важен для компаний, работающих с чувствительной информацией или подчинённых строгим регуляторным требованиям.

📽 Посмотрите короткий видеообзор, как работает Qlik AutoML.

Где применяется Qlik AutoML: от прогноза до конкретных решений

Qlik AutoML находит применение во всех сферах, где важна не только ретроспективная аналитика, но и способность заглянуть вперёд — и быстро действовать. Это инструмент не для витрин, а для повседневной работы аналитиков, продуктовых команд, маркетинга, финансов и HR.

Особая сила AutoML — в «что‑если» сценариях: вы не просто видите, что будет, но можете заранее оценить последствия изменений. Например, как скажется повышение цены, изменение маркетингового бюджета или увеличение команды продаж.

Что дальше

Qlik AutoML — это не просто инструмент для продвинутой аналитики. Это шаг к тому, чтобы данные не только объясняли, что произошло, но и подсказывали, что будет дальше и как лучше действовать. Модели становятся доступными не только для специалистов по данным, но и для бизнес-команд — в понятной форме, с прогнозами и рекомендациями, встроенными прямо в аналитику Qlik.

В следующем материале мы расскажем о Qlik Business Glossary — функции, которая помогает стандартизировать терминологию, повысить прозрачность показателей и создать единое информационное пространство для всей компании. Это важный шаг к зрелому управлению данными и доверительной культуре аналитики.