Qlik e DataRobot combinam Inteligência Aumentada e Modelagem Preditiva
Com integração, a análise preditiva, que antes era uma atividade exclusiva de cientistas de dados, agora pode ser feita por usuários de negócios de forma democratizada
A Qlik, empresa líder em análise de dados, anuncia parceria com a DataRobot a fim de integrar ao Qlik a modelagem automatizada de Machine Learning. A ideia é oferecer aos usuários o poder da tomada de decisão baseada em dados preditivos e em qualquer fluxo de trabalho de análise. Essa integração aumenta a capacidade de análise de dados, desde o histórico das informações até previsões. A parceria faz parte da estratégia da Qlik de aprimoramento de Inteligência Aumentada (IA) e Machine Learning (ML) para permitir que os usuários de negócios consigam obter insights mais profundos de todos os seus dados.
“O Machine Learning é essencial para ajudar os usuários a explorar as diversas matrizes de dados necessárias para insights exclusivos, realmente capazes de gerar resultados. A integração com a DataRobot aprimora os recursos de ML e IA já existentes da Qlik, trazendo a análise preditiva, que antes era geralmente limitada aos cientistas de dados, para todos os usuários de negócios”, explica Drew Clarke, vice-presidente de gestão estratégica da Qlik.
As empresas querem democratizar os dados e permitir que os usuários tomem melhores decisões baseadas em informação, aproveitando a IA e ML. A Qlik já oferece recursos como estes por meio de seu mecanismo cognitivo e a plataforma com o recurso Insight Advisor, que automaticamente sugere as melhores análises e insights com base no conjunto geral de dados e nos critérios de pesquisa do usuário. Aproveitando a plataforma aberta, as extensões e o conector Qlik DataRobot, a DataRobot permite que os usuários da Qlik desenvolvam e democratizem os modelos de Machine Learning.
“As principais empresas estão abraçando a necessidade de IA e ML, por isso precisam de ajuda para aplicar essas inovações em escala nos negócios. Automatizando a análise de dados e os modelos preditivos de machine learning, atende-se a uma necessidade que os cientistas de dados não podem dimensionar e permite aos usuários corporativos obter mais valor e compreensão de dados que não seriam possíveis sem essas soluções”, explica Seann Gardiner, vice-presidente de desenvolvimento de negócios da DataRobot.