Analityka predykcyjna może być na prawdę prosta – poznaj Qlik AutoML

Uczenie maszynowe

Zautomatyzowane uczenie maszynowe (AutoML) znajduje zastosowanie w wielu obszarach, takich jak przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie głosu czy systemy rekomendacyjne. Może również wspierać działania z zakresu analityki biznesowej (BI). Uczenie maszynowe umożliwia tworzenie modeli w oparciu o wzorce wykryte w danych historycznych, a następnie wykorzystywanie tych modeli do przewidywania przyszłych zdarzeń. Pozwala to uzyskiwać konkretną wiedzę o możliwych scenariuszach i czynnikach, które na nie wpływają, można określić najlepszy sposób działania i uruchomić odpowiednie procesy.

Osoby niebędące zawodowymi analitykami danych mogą dzięki narzędziom i procesom AutoML szybko i łatwo tworzyć modele bazowe, a następnie wykorzystywać uzyskane wyniki w praktyce. Z kolei eksperci w dziedzinie uczenia maszynowego unikają czasochłonnego procesu prób i błędów, mogąc poświęcić swój czas i energię na dostosowywanie modeli oraz pracę nad notatnikami analitycznymi.

Qlik AutoML upraszcza proces ML

Wdrożenie zaawansowanej analityki predykcyjnej nie musi być skomplikowane. Choć do niedawna wdrożenie modeli ML wymagało armii programistów i pisania skomplikowanego kodu, dziś te bariery znikają. Qlik AutoML umożliwia zespołom analitycznym łatwe budowanie, testowanie i wdrażanie modeli ML za pomocą intuicyjnego interfejsu bez kodowania. Pozwala trenować modele, generować prognozy i planować decyzje, a także konfigurować alerty i automatyzacje, które zainicjują konkretne działania. Przekształca surowe dane w trafne prognozy pomagając firmom unikać ryzyka oraz wyprzedzać ruchy konkurencji w czasie rzeczywistym.

System prowadzi użytkownika przez cały cykl życia modelu w sześciu intuicyjnych, zautomatyzowanych krokach:

1. Integracja danych, z wielu różnorodnych źródeł (takich jak bazy danych SQL, systemy ERP/CRM, pliki w chmurze czy hurtownie danych typu Snowflake) w jeden spójny, oczyszczony zbiór gotowy do analizy, bez konieczności ręcznego przygotowywania danych.

2. Precyzyjne definiowanie celu, który ma zostać osiągnięty. Użytkownik wskazuje kolumnę w tabeli danych, którą chce prognozować (np. czy klient odejdzie, jaka będzie wielkość sprzedaży), a system automatycznie rozpoznaje rodzaj problemu (klasyfikacja binarna, klasyfikacja wieloklasowa lub regresja).

3. Generowanie wielu modeli jednocześnie, tworzenie oraz automatyczne optymalizowanie przez system (np. algorytmów drzew decyzyjnych, XGBoost czy lasów losowych). Qlik AutoML samodzielnie testuje różne podejścia, przeprowadza inżynierię cech i wybiera model o najwyższej dokładności, prezentując wyniki w czytelnym rankingu.

4. Wykorzystanie opracowanych i zatwierdzonych modeli do prognozowania przyszłych scenariuszy i zdarzeń na nowych zbiorach danych. Proces może odbywać się cyklicznie (w trybie wsadowym) lub w czasie rzeczywistym, generując gotowe rekordy predykcji.

5. Badanie czynników sprawczych, które mają bezpośredni wpływ na wygenerowane prognozy. Narzędzie wykorzystuje zaawansowane techniki wyjaśnialnej sztucznej inteligencji, aby wskazać, dlaczego model podjął daną decyzję i jakie czynniki przeważyły.

6. Wykorzystywanie uzyskanych predykcji, do wspierania procesów decyzyjnych i kształtowania strategii w organizacji. Dane predykcyjne są automatycznie przesyłane do aplikacji Qlik Sense, uruchamiając automatyczne alerty i sugerowane działania dla menedżerów.

Co sprawia, że Qlik AutoML jest wyjątkowy?

Qlik AutoML został zaprojektowany z myślą o prostocie, szybkości i maksymalnej skuteczności biznesowej. Oferuje unikalne funkcjonalności na rynku rozwiązań AI:

• Jedna platforma analityczna – wszystko począwszy od integracji i przygotowania danych, przez trening modeli, aż po ich wizualizację i monitorowanie odbywa się w jednym narzędziu, co eliminuje potrzebę transferowania danych między narzędziami różnych dostawców i zmniejsza ryzyko błędów.

• Pełna przejrzystość każdej prognozy – analityk dzięki szczegółowym zestawieniom czynników wpływających na wynik, widzi nie tylko prognozę, ale też wagę poszczególnych cech, co buduje zaufanie biznesu do rekomendacji AI.

• Planowanie scenariuszy w czasie rzeczywistym – zaawansowana symulacja what-if pozwala w kokpitach menedżerskich Qlik Sense na dynamiczną modyfikację zmiennych i natychmiastowe ocenienie wpływu zmian na prognozowany wynik końcowy.

• Wbudowane mechanizmy MLOps – monitorują wydajność modeli w czasie i automatycznie wykrywają zjawisko degradacji modeli oraz informują o konieczności ich ponownego przeszkolenia na nowych danych, zapewniając stałą niezawodność i pełny nadzór nad ładem danych w całej organizacji.

Case study 

Przykładem wykorzystania potencjału uczenia maszynowego jest firma Siemens Healthineers, która używa tej technologii, aby szybciej uzyskiwać z danych użyteczne informacje oraz identyfikować tendencje, które stanowią podstawę do podejmowania działań korzystnych dla pacjentów.

Algorytmy automatycznego wykrywania pomagają w identyfikacji anomalii w badaniach obrazowych. W przypadku analizy nowego badania, zautomatyzowane narzędzia analityczne w ciągu kilku sekund poprzeglądają tysiące obrazów porównawczych, wskazując patologowi wszelkie nieprawidłowości oraz zwracając jego uwagę na obszary wymagające dalszej weryfikacji. Znacząco odciążając specjalistów i pozwalając na stawianie spójnych diagnoz, co w ostatecznym rozrachunku przekłada się na lepsze wyniki leczenia pacjentów.

Siemens Healthineers

Korzyści z wdrożenia Qlik AutoML

Dzięki wdrożeniu Qlik AutoML, zespoły biznesowe zyskują przewagę konkurencyjną na wielu płaszczyznach:

• Przewidywanie zachowań klientów i trendów rynkowych – precyzyjne doprecyzowanie strategii sprzedażowych i marketingowych poprzez wcześniejsze poznanie potrzeb i ruchów konsumentów.

• Prognozowanie kluczowych wskaźników (KPIs) – efektywne planowanie popytu, łańcucha dostaw oraz przychodów z jednoczesną wczesną identyfikacją pojawiających się zagrożeń finansowych lub nisz rynkowych.

• Podejmowanie szybszych, świadomych decyzji – skrócenie czasu potrzebnego na analizę a decydenci korporacyjni operują na praktycznych spostrzeżeniach popartych jasnymi, matematycznymi wyjaśnieniami, co minimalizuje intuicyjne zgadywanie.

• Testowanie potencjalnych wyników – bezpieczne eksperymentowanie ze strategiami biznesowymi w środowisku cyfrowym przed zaangażowaniem realnych zasobów firmy.

Qlik AutoML w praktyce – proaktywne utrzymanie klienta

Doskonałym przykładem wykorzystania możliwości Qlik AutoML jest globalna firma telekomunikacyjna, która mierzy się z wysokim wskaźnikiem odejść abonentów. System nie tylko automatycznie identyfikuje klientów najbardziej skłonnych do rezygnacji, wskazuje także konkretny powód dla każdego z nich (np. zbyt wysoka cena pakietu w porównaniu do konkurencji lub spadek jakości sygnału w danym regionie).

Dopasowując te predykcyjne spostrzeżenia do automatycznie uruchamianych, spersonalizowanych kampanii marketingowych i ofert rabatowych, operator jest w stanie zatrzymać klienta zanim ten podpisze umowę z konkurencją. W efekcie firma znacznie zmniejsza odpływ użytkowników, drastycznie redukuje koszty pozyskania nowego klienta i długoterminowo poprawia lojalność oraz wizerunek marki.

Podsumowanie

Zautomatyzowane uczenie maszynowe może stać się potężnym narzędziem biznesowym zapewniającym przewagę konkurencyjną w całej organizacji. Dzięki zrównoważonemu podejściu do wdrażania można wykorzystać AutoML w sposób strategiczny, osiągając optymalne rezultaty. Niezależnie od branży, zautomatyzowane uczenie maszynowe pomoże przyspieszyć działania na rzecz usprawnienia każdego aspektu działalności zarówno dziś, jak i w przyszłości.

Chcesz dowiedzieć się, jak Qlik mógłby usprawnić procesy w Twojej firmie?