Qlik AutoML: automatisiertes Machine Learning für BI
Qlik AutoML: automatisiertes Machine Learning für BI
Qlik AutoML ist eine Funktion innerhalb der Qlik Cloud-Plattform, die maschinelles Lernen (ML) zugänglicher macht. Sie bietet Nutzern die Möglichkeit, prädiktive Modelle ohne tiefgehendes Fachwissen in Data Science zu erstellen und in ihre Analysen einzubinden. Dadurch wird Machine Learning in den Kontext von Self-Service-Analytics integriert.
Qlik AutoML ist eine Funktion innerhalb der Qlik Cloud-Plattform, die maschinelles Lernen (ML) zugänglicher macht. Sie bietet Nutzern die Möglichkeit, prädiktive Modelle ohne tiefgehendes Fachwissen in Data Science zu erstellen und in ihre Analysen einzubinden. Dadurch wird Machine Learning in den Kontext von Self-Service-Analytics integriert.
Was ist AutoML in Qlik?
Qlik AutoML ist ein automatisiertes Machine-Learning-Tool, das Anwendern hilft, Vorhersagemodelle zu erstellen und mithilfe der Workflows in verschiedene Analyseprozesse zu integrieren. Es nutzt automatisierte Algorithmen, um:
- Muster in Ihren Daten zu erkennen
- Modelle darauf basierend zu trainieren
- akkurate Vorhersagen bereitzustellen
Dabei verfolgt Qlik AutoML einen benutzerfreundlichen Ansatz und reduziert den technischen Aufwand, der oft mit Vorhersagemodelle verbunden ist. Dennoch ist eine gründliche Vorbereitung notwendig, um Qlik AutoML erfolgreich anzuwenden. Die technischen Hintergründe und Voraussetzungen sind dabei:
- Datenbereitstellung: Die Daten müssen sauber und in geeigneter Struktur vorliegen.
- Qlik Cloud-Umgebung: Qlik AutoML ist Teil der Qlik Cloud und erfordert einen aktiven Zugang.
- Integrationen: Modelle können mit bestehenden Dashboards und Analysen in Qlik Sense verknüpft werden.
Die wesentlichen Schritte für Ihr Qlik AutoML umfassen die Datenaufbereitung, das Training von Modellen und die Integration von Vorhersagen in Qlik-Anwendungen. Mit diesen erstellen Sie einen funktionsfähigen Workflow, der danach immer wieder angewandt werden kann.
Wie Datensätze für Experimente und Modelle vorbereitet werden
Um akkurate und zuverlässige Ergebnisse mit den Modellen und Analysen von Qlik AutoML zu erzielen, müssen Sie die zu nutzenden Datensätze zunächst vorbereiten. Diese strukturierte und fehlerfreie Datenbasis dient nicht nur der Genauigkeit Ihrer späteren Prognosen, sondern minimiert zudem Risiken wie fehlerhafte Analysen.
Um für eine stabile Basis zu sorgen, achten Sie bei Ihren Datensätzen auf folgendes:
Keine fehlenden Werte: Die Basis beeinflusst alle späteren Prozesse. Um also eine wachsende Fehlerzahl durch den Verstärkungseffekt zu vermeiden, kontrollieren Sie, dass alle relevanten Werte im entsprechenden Datensatz vorhanden sind.
- Keine Doppelungen: Ebenso überprüfen Sie, dass doppelte Einträge entfernt und somit Verzerrungen in den Ergebnissen verhindert werden.
- Einheitliche Datenformate: Auch die angewandten Dateiformate können Analysen und Interpretationen beeinflussen. Deshalb müssen die genutzten Daten einheitlich angezeigt werden.
- Klar definiertes Ziel: Besonders für das Antrainieren Ihrer Modelle legen Sie zunächst das sogenannte Target fest. Dabei handelt es sich um eine abhängige Variable, die vorhergesagt werden soll – der Grund für Ihre späteren Analysen.
- Wichtige Merkmale festlegen: Diese werden oft auch als Features bezeichnet und sind erforderliche, unabhängige Variablen, die potenziell Einfluss auf das Ziel haben.
Besonders die ersten drei Punkte lassen sich bereits mit fundiertem Datenmanagement schneller und leichter bewältigen.
Wie läuft der Workflow ab?
Um Ihr prädiktives Modell zu erstellen, folgen Sie den einzelnen Schritten des Workflows. Auf diesem Weg sichern Sie einerseits die Basis und Definition Ihres Experiments ab. Andererseits erstellen Sie so ein Modell, das sich später optimieren lässt und viele komplexe Aufgaben für Sie übernimmt.
Darüber hinaus dient dieser strukturierte Workflow dazu, dass Sie die Transparenz und Reproduzierbarkeit in Ihrem Modell gewährleisten können.
- Problemdefinition: Zunächst legen Sie das Problem fest und definieren einen klaren Analysezweck. Dieser bildet auch den Ausgangspunkt für Ihr
- Datenqualität und -merkmale: Im nächsten Schritt profilieren Sie die Daten undanalysieren das Dataset. Bei guter Vorbereitung Ihres Datensatzesist dieser Teil schnell erledigt und Sie können in das Training Ihrer Modelle übergehen.
- Experimentversion erstellen: Bevor Sie mit einem spezialisierten Modell arbeiten, testen Sie zunächst verschiedene Versionen in einem Experiment. Konfigurieren Sie dieses genau, um Machine-Learning-Modelle zu generieren und zu trainieren.
- Evaluation: Haben Sie unterschiedliche Modelle getestet, identifizieren Sie das leistungsstärkste unter ihnen.
- Modell bereitstellen: Nach dem erfolgreichen Test stellen Sie das trainierte Modell für Echtzeit- oder Batch-Vorhersagen zur Verfügung.
Haben Sie den Workflow durchlaufen, steht Ihnen ein automatisiertes ML-Modell bereit, mit dem Sie Vorhersagen generieren und Ergebnisse aus neuen Daten ableiten können.
Wie läuft der Workflow ab?
Um Ihr prädiktives Modell zu erstellen, folgen Sie den einzelnen Schritten des Workflows. Auf diesem Weg sichern Sie einerseits die Basis und Definition Ihres Experiments ab. Andererseits erstellen Sie so ein Modell, das sich später optimieren lässt und viele komplexe Aufgaben für Sie übernimmt.
Darüber hinaus dient dieser strukturierte Workflow dazu, dass Sie die Transparenz und Reproduzierbarkeit in Ihrem Modell gewährleisten können.
- Problemdefinition: Zunächst legen Sie das Problem fest und definieren einen klaren Analysezweck. Dieser bildet auch den Ausgangspunkt für Ihr Experiment.
- Datenqualität und -merkmale: Im nächsten Schritt profilieren Sie die Daten und analysieren das Dataset. Bei guter Vorbereitung Ihres Datensatzes ist dieser Teil schnell erledigt und Sie können in das Training Ihrer Modelle übergehen.
- Experimentversion erstellen: Bevor Sie mit einem spezialisierten Modell arbeiten, testen Sie zunächst verschiedene Versionen in einem Experiment. Konfigurieren Sie dieses genau, um Machine-Learning-Modelle zu generieren und zu trainieren.
- Evaluation: Haben Sie unterschiedliche Modelle getestet, identifizieren Sie das leistungsstärkste unter ihnen.
- Modell bereitstellen: Nach dem erfolgreichen Test stellen Sie das trainierte Modell für Echtzeit- oder Batch-Vorhersagen zur Verfügung.
Haben Sie den Workflow durchlaufen, steht Ihnen ein automatisiertes ML-Modell bereit, mit dem Sie Vorhersagen generieren und Ergebnisse aus neuen Daten ableiten können.
Was kann das Qlik AutoML in Qlik Sense?
Qlik AutoML bietet eine Reihe von Funktionen, die es sowohl für Einsteiger als auch für erfahrene Anwender nützlich machen:
- Automatisiertes Training von Modellen: Anwender können Modelle erstellen, die auf historischen Daten basieren, um Trends oder Muster zu identifizieren.
- Vorhersagen: Ermöglicht prädiktive Analysen, beispielsweise zur Vorhersage von Umsätzen, Kundenzufriedenheit oder Produktionsausfällen.
- Erklärbare KI: Liefert transparente Einblicke in die Logik der Modelle, indem es wichtige Einflussfaktoren auf die Vorhersagen visualisiert.
- Integration in Dashboards: Vorhersagen können direkt in Qlik-Dashboards eingebunden werden, sodass Nutzer Entscheidungen auf Basis von ML-Ergebnissen treffen können.
Was kann das Qlik AutoML in Qlik Sense?
Qlik AutoML bietet eine Reihe von Funktionen, die es sowohl für Einsteiger als auch für erfahrene Anwender nützlich machen:
- Automatisiertes Training von Modellen: Anwender können Modelle erstellen, die auf historischen Daten basieren, um Trends oder Muster zu identifizieren.
- Vorhersagen: Ermöglicht prädiktive Analysen, beispielsweise zur Vorhersage von Umsätzen, Kundenzufriedenheit oder Produktionsausfällen.
- Erklärbare KI: Liefert transparente Einblicke in die Logik der Modelle, indem es wichtige Einflussfaktoren auf die Vorhersagen visualisiert.
- Integration in Dashboards: Vorhersagen können direkt in Qlik-Dashboards eingebunden werden, sodass Nutzer Entscheidungen auf Basis von ML-Ergebnissen treffen können.
Beispiele für den Einsatz:
Beispiele für den Einsatz:
Als Teil einer umfassenden Business Intelligence Lösung lässt sich Qlik AutoML für Analysen verschiedener Sektoren anwenden.
- Im Einzelhandel können Verkaufsprognosen erstellt werden, um Lagerbestände zu optimieren.
- In der Fertigung lassen sich Ausfallzeiten voraussagen und vorbeugende Maßnahmen planen.
- Im Finanzbereich hilft Qlik AutoML, Kreditrisiken oder Betrugsfälle zu erkennen.
Als Teil einer umfassenden Business Intelligence Lösung lässt sich Qlik AutoML für Analysen verschiedener Sektoren anwenden.
- Im Einzelhandel können Verkaufsprognosen erstellt werden, um Lagerbestände zu optimieren.
- In der Fertigung lassen sich Ausfallzeiten voraussagen und vorbeugende Maßnahmen planen.
- Im Finanzbereich hilft Qlik AutoML, Kreditrisiken oder Betrugsfälle zu erkennen.
Welchen Mehrwert bietet Qlik Auto ML dem Kunden?
Qlik AutoML bietet eine Brücke zwischen komplexen ML-Methoden und den alltäglichen Bedürfnissen von Unternehmen. Die Vorteile umfassen:
- Zeitersparnis: Automatisierte Prozesse reduzieren den Aufwand für Datenaufbereitung und Modellierung.
- Benutzerfreundlichkeit: Selbst Nutzer ohne tiefgehendes ML-Wissen können prädiktive Modelle erstellen und verwenden.
- Bessere Entscheidungen: Durch prädiktive Analysen können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und Risiken minimieren.
- Skalierbarkeit: Modelle lassen sich einfach in bestehende Qlik-Dashboards und Workflows integrieren.
Somit können Nutzer der Qlik Sense Cloud ihre Self-Service-Analytics präzise betreiben und mit Qlik AutoML auch komplexe Aufgaben fehlerfrei bearbeiten.
