Qlik AutoML: передбачувальна аналітика - доступно і зрозуміло

Коли аналітика перестає бути просто ретроспективною і починає прогнозувати майбутнє – це змінює підхід до управління бізнесом. Qlik AutoML вбудований у Qlik Cloud і дає змогу створювати, навчати та впроваджувати моделі машинного навчання без рядка коду. Усе працює у звичному BI-середовищі, де прогнози з’являються не на стороні, а стають частиною дашбордів, метрик і рішень.

Це не інструмент для дата-сайентистів – це рішення для аналітиків і бізнес-команд, які хочуть бачити не тільки “що було”, а й “що буде”. Qlik AutoML робить це через автоматичну генерацію моделей, з’ясовність (SHAP), сценарії “що-якщо” і публікацію прогнозів прямо в Qlik Sense. Ви отримуєте не лише прогноз, а й розуміння, як на нього вплинути.

Що отримує бізнес з Qlik AutoML

Qlik AutoML – це ключ до розширеної аналітики без необхідності в глибокій технічній експертизі. Він робить машинне навчання зрозумілим, керованим і застосовним у щоденній роботі бізнес-команд. Це не просто візуальний інтерфейс – це екосистема предиктивної аналітики, вбудована в Qlik Cloud.

Ось що дає компаніям Qlik AutoML:

1. Предиктивна аналітика без коду
   Користувачі можуть навчати моделі машинного навчання через drag-and-drop інтерфейс. Усе – від вибору даних до побудови прогнозу – відбувається без написання коду і залучення data science-команд.
2. Пояснюваність моделей (SHAP)
   Кожна модель пояснює, які змінні та наскільки вплинули на результат. Це допомагає не тільки прогнозувати, а й обґрунтовувати рішення перед стейкхолдерами та аудиторами.
3. Гнучке моделювання сценаріїв
   Інтерактивні “що-якщо” аналізи дають змогу оцінювати альтернативні варіанти: як зміни в ціні, попиті або діях вплинуть на майбутні результати.
4. Інтеграція в Qlik Sense
   Усі прогнози та метрики вбудовані в дашборди та звіти. Це забезпечує єдиний користувацький досвід і швидку адаптацію до нових можливостей.
5. Публікація та перевикористання моделей
   Навчені моделі можна застосовувати до нових наборів даних, порівнювати сценарії та оновлювати прогнози без повторного налаштування.

Як працює Qlik AutoML: від гіпотези – до прогнозу

Qlik AutoML вбудований у Qlik Cloud і запускається прямо з браузера. Усе починається з бізнес-завдання – наприклад, прогнозувати відтік клієнтів або передбачити виторг наступного місяця. Далі ви проходите через інтуїтивний процес побудови моделі.

1. Вибір набору даних і метрики
   Ви підключаєте датасет з Qlik Sense, Excel або інших джерел, потім вибираєте цільову змінну – те, що хочете передбачити. Це може бути кількісний показник (наприклад, сума покупок) або категоріальна мітка (наприклад, факт відтоку).
2. Автоматичне створення та відбір моделей
   Qlik AutoML запускає кілька алгоритмів машинного навчання (наприклад, XGBoost, Random Forest, Logistic Regression), порівнює їхню продуктивність і пропонує найкращий. Вам не потрібно вибирати параметри – система робить це автоматично, на основі вбудованої оптимізації.
3. Інтерпретація результатів
   Після навчання ви отримуєте не тільки метрики (RMSE, AUC, R² та ін.), а й візуальну розшифровку прогнозу. Система показує ключові фактори, які вплинули на результат (на основі SHAP), що робить прогноз зрозумілим навіть для користувачів без технічного бекграунду.
4. Аналіз “що-якщо” і сценарне планування
   Ви можете тестувати гіпотези, змінюючи значення змінних і спостерігаючи, як це впливає на прогноз. Це допомагає не тільки зрозуміти, що буде, а й змоделювати, що може бути в різних ситуаціях.
5. Публікація, використання та інтеграція
   Модель можна повторно використовувати для нових даних, вбудувати прогноз у дашборди Qlik Sense, ділитися результатами всередині команди або експортувати в інші системи через API. Усе – в рамках єдиного середовища Qlik Cloud.
6. Інтеграція із зовнішніми системами
   Крім дашбордів Qlik Sense, прогнози і результати моделей можна передавати в інші системи – ERP, CRM, маркетингові платформи або сховища даних – через API або вбудовані конектори. Це дає змогу вбудувати предиктивну аналітику в наявні бізнес-процеси та автоматизувати подальші дії на основі прогнозів.
7. Безпека і контроль
   Усі процеси навчання моделей, аналізу та генерації прогнозів відбуваються в захищеному середовищі Qlik Cloud. Це означає, що дані не залишають периметр платформи, дотримуються корпоративні політики безпеки, а контроль за доступом і діями користувачів централізований. Такий підхід особливо важливий для компаній, що працюють із чутливою інформацією або підпорядковані суворим регуляторним вимогам.

📽 Подивіться короткий відеоогляд, як працює Qlik AutoML.

Де застосовується Qlik AutoML: від прогнозу до конкретних рішень

Qlik AutoML знаходить застосування у всіх сферах, де важлива не тільки ретроспективна аналітика, а й здатність зазирнути вперед – і швидко діяти. Це інструмент не для вітрин, а для повсякденної роботи аналітиків, продуктових команд, маркетингу, фінансів і HR.

Особлива сила AutoML – у “що-якщо” сценаріях: ви не просто бачите, що буде, але можете заздалегідь оцінити наслідки змін. Наприклад, як позначиться підвищення ціни, зміна маркетингового бюджету або збільшення команди продажів.

Що далі

Qlik AutoML – це не просто інструмент для просунутої аналітики. Це крок до того, щоб дані не тільки пояснювали, що сталося, а й підказували, що буде далі і як краще діяти. Моделі стають доступними не тільки для фахівців з даних, а й для бізнес-команд – у зрозумілій формі, з прогнозами та рекомендаціями, вбудованими прямо в аналітику Qlik.

У наступному матеріалі ми розповімо про Qlik Business Glossary – функцію, яка допомагає стандартизувати термінологію, підвищити прозорість показників і створити єдиний інформаційний простір для всієї компанії. Це важливий крок до зрілого управління даними та довірливої культури аналітики.