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Si tous les secteurs exploitent le machine learning, son adoption par un public plus large et la valeur créée restent limitées en raison du manque de disponibilité et de ressources des data scientists. Qlik AutoML comble ces lacunes en offrant aux utilisateurs et aux équipes analytiques un moyen simple, sans code, de tirer parti du machine learning pour leurs cas d’usage analytiques actuels, afin d’entraîner des modèles, de faire des prédictions et de planifier des décisions. Grâce à Qlik AutoML, les équipes peuvent désormais explorer les données prédictives et tester des scénarios hypothétiques au sein de la plateforme Qlik Sense®, permettant ainsi de déclencher des alertes ou des processus automatisés qui débouchent sur des actions dans l’ensemble de l’entreprise.

Il existe des cas d’usage d’AutoML courants pour chaque département d’une entreprise. Les utilisateurs métiers qui travaillent dans les services commerciaux (prévision / attrition / rétention), marketing (customer lifetime value et prévision de la demande), finances (gestion du risque et optimisation des investissements), ressources humaines (rétention / satisfaction / recrutement des collaborateurs) et logistiques (prévisions de stocks / goulots d’étranglement et optimisation du transport) peuvent tous tirer profit de meilleures prédictions pour agir de manière proactive.

« L’analyse de données modernes, lorsqu’elle est augmentée par le machine learning, aide les décideurs à anticiper les événements futurs, les raisons pour lesquelles ceux-ci sont susceptibles d’arriver et, plus important encore, les changements qui auront une influence sur le résultat, » déclare Josh Good, Vice President, Product Marketing chez Qlik. « Qlik AutoML permet aux entreprises d’extraire davantage de valeur de leurs données et offre aux équipes un aperçu de l’avenir lors de la prise de décisions qui auront un impact sur les résultats. »

https://www.qlik.com/