Machine Learning (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) sind keine Zukunftsmusik mehr – sie sind entscheidende Werkzeuge für datengetriebene Unternehmen. Doch die Hürden für den Einstieg scheinen oft hoch: komplexe Programmierung, teure Data-Science-Teams und monatelange Projekte. Was wäre, wenn Ihre Business-Analysten und Fachexperten die Kraft von ML selbst nutzen könnten, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben?

Genau hier setzt Qlik Predict an. Es ist eine No-Code-ML-Plattform, die direkt in Qlik Cloud integriert ist und es Ihnen ermöglicht, aus Ihren vorhandenen Daten präzise Vorhersagen zu generieren. Dieser Leitfaden erklärt die grundlegenden Konzepte hinter Qlik Predict, damit Sie verstehen, wie es funktioniert und welche enormen Potenziale es für Ihr Unternehmen birgt.

Was ist die Grundidee von Qlik Predict: Vom «Was ist passiert?» zum «Was wird passieren?

Traditionelle Business Intelligence (BI) ist exzellent darin, die Vergangenheit zu analysieren. Qlik Predict erweitert diesen Horizont, indem es Muster in Ihren historischen Daten erkennt, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen.

• Klassische BI-Frage: «Wie viele Kunden haben letzten Monat gekündigt?»
• Qlik Predict-Frage: «Welche meiner aktuellen Kunden werden wahrscheinlich nächsten Monat kündigen?»

Was sind die wichtigsten Konzepte von Qlik Predict?

1. Was ist ein «Experiment»?

Ein Experiment ist der Arbeitsbereich für ein bestimmtes Vorhersage-Projekt. Wenn Sie beispielsweise die Kundenabwanderung vorhersagen möchten, erstellen Sie ein «Churn Prediction Experiment». Hier laden Sie Ihre Daten hoch, definieren Ihr Ziel und lassen Qlik die besten Vorhersagemodelle finden.

2. Welche Arten von Vorhersagen gibt es?

Qlik Predict hilft Ihnen, die richtige Art von Frage zu beantworten, indem es verschiedene Experimenttypen anbietet:

Wie versteht man die Modellgüte über Genauigkeit hinaus?

Nachdem Qlik mehrere Modelle trainiert hat, müssen Sie das beste auswählen. Dafür gibt es verständliche Metriken:

• ROC AUC: Stellen Sie sich diese Metrik als allgemeine Qualitätsnote für das Modell vor (auf einer Skala von 0.5 bis 1.0). Ein Wert von 0.5 ist reines Raten, während 1.0 eine perfekte Vorhersage wäre. Ein guter Wert ist typischerweise > 0.85.
• Precision (Präzision): Wenn das Modell einen Kunden als «Risikofall» markiert, wie oft hat es damit Recht? Eine hohe Präzision vermeidet unnötige Arbeit für Ihr Team.
• Recall (Trefferquote): Wie viele der tatsächlichen Risikofälle hat das Modell erfolgreich identifiziert? Ein hoher Recall stellt sicher, dass Ihnen möglichst wenige wichtige Fälle durch die Lappen gehen.

Was ist Explainable AI (XAI) und warum ist sie wichtig für Vorhersagen?

Eine Vorhersage ist nur dann wertvoll, wenn man ihr vertrauen und darauf basierend handeln kann. Qlik Predict ist keine «Black Box».

SHAP Values verstehen:
Für jede einzelne Vorhersage zeigt Qlik mithilfe von SHAP-Werten genau an, welche Faktoren (Features) die Entscheidung des Modells am stärksten beeinflusst haben. Sie sehen zum Beispiel: «Die Kündigungswahrscheinlichkeit für diesen Kunden ist hoch, weil die Nutzungsdauer in den letzten 30 Tagen um 70% gesunken ist und er drei Support-Tickets eröffnet hat.» Das macht die Vorhersage nachvollziehbar und handhabbar.

Was sind typische Anwendungsfälle (Use Cases) in der Praxis?

Churn Prediction ist nur der Anfang. Sobald Sie die Methodik verstehen, können Sie eine Vielzahl von Geschäftsproblemen lösen:

• 📈 Vertrieb & Marketing: Lead Scoring (Priorisierung von Leads mit der höchsten Abschlusswahrscheinlichkeit), Cross- & Up-Selling-Potenziale erkennen, Customer Lifetime Value vorhersagen.
• 🏭 Betrieb & Logistik: Nachfrageprognose (Demand Planning), vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance), Lieferzeitprognosen.
• 💰 Finanzen & Controlling: Umsatzprognosen (Sales Forecasting), Betrugserkennung, Vorhersage von Zahlungsausfällen.

Churn Prediction meistern mit Qlik Predict: Der ultimative Praxis-Leitfaden

Wie wenden Sie Ihr Wissen über Qlik Predict an?

Sie haben nun die theoretischen Grundlagen von Qlik Predict verstanden. Der beste Weg, dieses Wissen zu festigen, ist die praktische Anwendung.

Wir haben einen detaillierten, praxisnahen Leitfaden erstellt, der Sie Schritt für Schritt durch den gesamten Prozess führt – von der Datenvorbereitung bis zum fertigen Dashboard. Folgen Sie unserem Tutorial und bauen Sie Ihr erstes eigenes Vorhersagemodell.