Qlik Sense trifft auf R und Python: Erweiterte Analysepotenziale für die Datenlandschaft
Mit der zunehmenden Komplexität moderner Datenanalysen wächst auch der Bedarf an flexiblen und leistungsstarken Werkzeugen. Qlik Sense – sowohl in der Enterprise-Variante als auch in der Qlik Cloud – bietet seit einigen Jahren die Möglichkeit, externe Programmiersprachen wie beispielsweise R und Python nahtlos in bestehende BI-Prozesse zu integrieren. Das Resultat: erweiterte statistische Analysen, prädiktive Modelle und automatisierte Entscheidungsunterstützung direkt innerhalb der gewohnten Qlik Umgebung.
Warum R und Python in Qlik nutzen?
R und Python zählen zu den beliebtesten Sprachen für Datenanalyse, Statistik und maschinelles Lernen. Die Kombination mit Qlik Sense eröffnet neue Möglichkeiten:
- Prädiktive Analysen: Nutze maschinelles Lernen, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen, z. B. Kundenabwanderung oder Umsatzprognosen.
- Anomalieerkennung: Identifiziere ungewöhnliche Muster oder Ausreißer in den Daten, um potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen.
- Segmentierung: Teile eure Kundenbasis oder Produkte in sinnvolle Gruppen auf, um gezielte Strategien zu entwickeln.
- Optimierung: Finde optimale Lösungen für komplexe Geschäftsprobleme, wie z. B. Preisgestaltung oder Ressourcenzuweisung.
Technische Umsetzung
Die Integration erfolgt über sogenannte Server-Side Extensions (SSE) oder Analytics Connections:
- In Qlik Sense Enterprise on Windows kann man über eine SSE-Verbindung (z. B. mit Open-Source-Lösungen wie qlik-py-tools) Python- oder R‑Skripte im Backend ausführen.
- In der Qlik Cloud existiert die Funktion „Advanced Analytics Integration“. Hier lassen sich Python- oder R‑Endpunkte über REST-APIs einbinden und aus Qlik Skripten oder direkt aus Diagrammen heraus ansteuern.
Unser Service
Wir übernehmen für euch die vollständige Einrichtung der R- und Python-Integration in eurer Qlik Umgebung – von der ersten Konfiguration bis hin zur sicheren Produktivsetzung. Auf Wunsch hosten wir die gesamte Lösung in unserer Infrastruktur oder unterstützen euch beim Aufbau einer eigenen Umgebung. So erhaltet ihr eine betriebsfertige Lösung ohne internen Aufwand.
Qlik Predict – die Alternative ohne Code
Im Gegensatz zur R-/Python-Integration, bei der individuell programmierte Modelle zum Einsatz kommen, verfolgt Qlik Predict (vormals AutoML) einen vollständigen No-Code-Ansatz: Modelle für Klassifikation und Regression lassen sich direkt in der Qlik Cloud erstellen, trainieren, bewerten und bereitstellen – ganz ohne Programmierkenntnisse. SHAP-Werte und Feature-Impacts sind ebenso verfügbar wie automatische Cross-Validation und Performance-Vergleiche. Damit eignet sich Qlik Predict besonders für Fachanwender, die schnelle, nachvollziehbare Prognosen in Qlik erzeugen möchten, ohne sich mit Code oder externen Servern beschäftigen zu müssen.
Nicht verpassen: Aktuelle Qlik Kampagne
Bis Ende des Jahres bietet Qlik eine attraktive Möglichkeit für bestehende Qlik Sense Kunden: Ihr könnt die Qlik Cloud inklusive Qlik Predict kostenlos testen. Sprecht uns gerne an – wir unterstützen euch bei der Aktivierung und den ersten Schritten.
Long story short
Die Integration von R und Python in Qlik Sense erweitert das Analysepotenzial erheblich. Sie ermöglicht den Brückenschlag zwischen klassischer Business Intelligence und moderner Data Science ohne Medienbruch, direkt im Analyse-Frontend. So bringt ihr eure Analysen von der Beschreibung zur echten Vorhersage.
Möchtet ihr die Integration in eurem Unternehmen evaluieren oder in einem konkreten Projekt anwenden? Dann sprecht uns gerne an – wir unterstützen euch bei Planung, Implementierung, Hosting und Schulung.
