Brasil,

Organizações adotam Qlik AutoML para levar o aprendizado de máquina às equipes de analytics

  • Crédito de Imagens:Divulgação - Escrito ou enviado por  Gabrielle Pepato
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Com a nova solução da Qlik é possível que toda a empresa possa - de forma simples e sem codificação - fazer previsões e planejar decisões analíticas em seus casos de uso, assim como explorar dados preditivos e testar cenários hipotéticos

Desde o seu lançamento, no último trimestre de 2022, um crescente número de organizações de diferentes segmentos tem adotado o Qlik AutoML™ para melhorar a tomada de decisões por meio do poder da análise de dados preditiva, que em 90% dos casos de uso não necessita de uma experiência profunda de profissionais como cientistas de dados.

O machine learning é utilizado em todas as indústrias, mas sua adoção em caráter mais amplo tem sido limitada pela falta de cientistas de dados e recursos para esse fim. O Qlik AutoML preenche esse gap de forma simples e sem codificação, permitindo que usuários e equipes de analytics possam aproveitar o aprendizado de máquina para treinar modelos, fazer previsões e planejar decisões analíticas em seus casos de uso, bem como explorar dados preditivos e testar cenários hipotéticos com o Qlik Sense®, que possibilita programar alertas e automações para a ação em toda a empresa.

Organizações como Chef Works, RevLocal e Bentley Systems estão entre os nomes que adotaram o Qlik AutoML para melhor prever rotatividade, aumentar a eficiência, e atrair e reter clientes modelando resultados prováveis e estratégias dinâmicas com base em previsões.

Outro exemplo é a Polygon Research, que oferece serviços à indústria hipotecária com ações inteligentes para o mercado. A marca utiliza a ferramenta para fazer previsões em áreas como pagamentos de empréstimos e ajudar os credores a tomar ações assertivas, oferecendo opções de um novo financiamento ou alteração das condições de um empréstimo.

“É aqui que o AutoML realmente brilha”, afirma Greg Oliven, CTO da Polygon Research. “É possível analisar empréstimos individuais, ver os percentuais de cada variável e a decisão cumulativa: o pagamento desse empréstimo será antecipado ou não? Qual é a previsão? E qual é a força dessa previsão?”, complementa.

Mais valor a partir dos dados

O AutoML pode ser utilizado em diversos departamentos de uma organização entre os colaboradores das áreas de vendas (previsão, rotatividade e retenção), marketing (valor do cliente e previsão de demanda), finanças (gestão do risco e otimização do investimento), RH (retenção, satisfação e recrutamento de colaboradores) e supply chain (previsões, gargalos no inventário e otimização do transporte) - todas as áreas podem se beneficiar de melhores previsões que conduzem a um engajamento proativo.

"O analytics moderno, quando impulsionado pelo aprendizado de máquina, permite eliminar suposições sobre o futuro e ajudar os tomadores de decisão a saber o que possivelmente acontecerá, por que determinado resultado é provável e, principalmente, quais mudanças influenciarão o resultado”, diz Josh Good, vice-presidente de Marketing de Produtos da Qlik. "O Qlik AutoML está ajudando organizações a obterem mais valor a partir dos seus dados e capacitando suas equipes a olhar além ao tomar decisões que impactam os resultados."

Sobre a Qlik

A visão da Qlik é um mundo alfabetizado em dados, onde todos podem usar dados e analytics para melhorar a tomada de decisões e resolver seus problemas mais desafiadores. Como empresa privada, a Qlik oferece soluções de integração e análise de dados em tempo real, impulsionadas pela Qlik Cloud®, para fechar as lacunas entre dados, insights e ações. Ao transformar dados em Inteligência Ativa, as empresas podem tomar melhores decisões, melhorar a receita e a lucratividade e otimizar o relacionamento com os clientes. A Qlik possui mais de 38 mil clientes em mais de 100 países.


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