No-code model building
Selecteer een dataset, kies een doelvariabele en laat Qlik Predict automatisch het beste model bouwen en valideren.
Qlik Product · Predict
Bouw, train en deploy voorspellende modellen direct vanuit Qlik Cloud — zonder Python, R of een dedicated data science-team. Voorspellingen verschijnen direct als berekeningen in uw bestaande Qlik Sense apps.
Qlik Predict (voorheen Qlik AutoML) is de no-code predictive analytics-oplossing binnen Qlik Cloud. Het stelt business analisten en data-analisten in staat om voorspellende modellen te bouwen, trainen en deployen — zonder Python, R of een dedicated data science-team. Volledig geïntegreerd in het Qlik Cloud-platform: het werkt op dezelfde data die al beschikbaar is in uw Qlik Sense-omgeving, en voorspellingen worden direct bruikbaar in dashboards en besluitvorming. Vier kerncapabilities: automated feature engineering, no-code model building, model monitoring met drift detection, en embedded predictions. Voor business use cases als demand forecasting, churn prediction, anomaly detection en revenue forecasting levert Qlik Predict 80% van de waarde van een custom ML-stack tegen een fractie van de complexiteit.
Kernmogelijkheden
Selecteer een dataset, kies een doelvariabele en laat Qlik Predict automatisch het beste model bouwen en valideren.
Het platform identificeert automatisch de meest voorspellende variabelen en transformaties — geen handmatige preprocessing.
Continue bewaking van model-prestaties met automatische alerts bij model drift door veranderende datapatronen.
Voorspellingen worden direct beschikbaar als berekeningen in Qlik Sense apps — geen aparte interface nodig.
Use cases
cimt helpt bij het identificeren van de juiste use cases, voorbereiden van data en implementatie — van proof of concept tot productie. Vaak binnen 6–10 weken bruikbare modellen.
| Use case | Beschrijving | Sector |
|---|---|---|
| Demand forecasting | Voorspel vraag naar producten of diensten op basis van historische patronen, seizoens-invloeden en externe factoren | Retail, Manufacturing, Logistiek |
| Churn prediction | Identificeer klanten met een verhoogd risico op vertrek en onderneem proactief actie | Telecom, SaaS, Verzekeringen |
| Anomaly detection | Detecteer afwijkende patronen in processen, transacties of sensor-data | Finance, IoT, Healthcare |
| Revenue forecasting | Voorspel omzet per productlijn, regio of kanaal voor budgettering en planning | Alle sectoren |
Quick quote
Qlik Predict is een add-on voor Qlik Cloud Enterprise. Vul het formulier in en wij rekenen door welke editie + capacity bij uw situatie past, inclusief eerste use case workshop.
Veelgestelde vragen
Nee. Qlik Predict is ontworpen voor business analisten en data-analisten zonder programmeerervaring. Het platform automatiseert het volledige modelleringsproces: feature selection, training, validatie en deployment. Wel is het belangrijk dat uw data goed voorbereid en van voldoende kwaliteit is — cimt helpt daarbij via Data Governance en Data Quality diensten.
Qlik Predict is beschikbaar als add-on voor Qlik Cloud Enterprise. Beschikbaarheid en pricing hangen af van uw huidige editie en capacity. Neem contact op voor een licentie-advies op maat — als Elite Partner hebben wij directe toegang tot Qlik volumekortingen.
Qlik Predict biedt uitgebreide model-validatie met metrics als RMSE, MAE en R-squared voor regression en AUC, precision, recall voor classification. Het platform toont ook feature importance, zodat u begrijpt welke variabelen de voorspelling drijven. Model monitoring signaleert automatisch wanneer prestaties afnemen door veranderende datapatronen — geen "stille degradatie".
Voor complexe, domein-specifieke modellen (computer vision, NLP, custom deep learning, reinforcement learning) blijft een data science-team nodig. Qlik Predict vult het 80%-deel in waar business analisten de meeste waarde uithalen: tabulaire data, gestandaardiseerde algoritmes (regression, classification, time series). Voor exotic use cases adviseren wij vaak een combinatie: Qlik Predict voor het brede deel, custom ML voor de speciale modellen.