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Qlik y DataRobot alcanzan un acuerdo de colaboración para combinar tecnologías de inteligencia aumentada y análisis predictivo


Nota de Qlik, el 11 Marzo 2019 | Leído 254 veces

La integración permitirá a las empresas no solo analizar sus datos, sino desarrollar modelos predictivos para tomar mejores decisiones, mediante el uso de modelos de aprendizaje automático o machine learning.



Photo by Franki Chamaki on Unsplash
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Qlik, empresa líder en visualización y análisis de datos, y DataRobot han alcanzado un acuerdo de colaboración para llevar el modelado de aprendizaje automático directamente a la plataforma de Qlik, proporcionando a sus usuarios la capacidad de tomar decisiones mediante modelos predictivos dentro de cualquier flujo de trabajo analítico. Esta integración potenciará en gran medida la capacidad de los usuarios para analizar sus datos, desde resultados históricos y presentes hasta predicciones futuras, dentro de una instancia de Qlik. La asociación se basa en la tecnología de inteligencia aumentada de Qlik y sus mejoras de aprendizaje automático, que brindan a las empresas la capacidad de obtener una visión más profunda de todos sus datos.

"El aprendizaje automático es esencial para ayudar a los usuarios a explorar las enormes cantidades de datos necesarias para obtener información única que impulsa los resultados", señala Drew Clarke, vicepresidente sénior de la Oficina de Gestión Estratégica de Qlik. "La integración con DataRobot mejorará las capacidades de aprendizaje automático e inteligencia artificial de Qlik al llevar el modelado predictivo, generalmente limitado a los científicos de datos, a cada profesional y rincón de las empresas".

"Estamos invirtiendo fuertemente en la mejora del rendimiento de nuestras capacidades de análisis de datos para ayudar a democratizar la toma de decisiones en toda la empresa", indica Moto Thoda, vicepresidente de servicios de información de Tokyo Century. "Trabajar con soluciones innovadoras, como Qlik y DataRobot, ayudará a los usuarios a tomar mejores decisiones y detectar de manera predictiva y con mayor precisión las mejores oportunidades de negocio, todo a través de datos reales".

Las empresas quieren democratizar los datos y permitir que los usuarios tomen mejores decisiones a la vez que aprovechan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Qlik ya ofrece capacidades de aprendizaje automático a través con su motor cognitivo y su plataforma mediante Insight Advisor, que genera y sugiere automáticamente los mejores análisis e información para explorar en función del conjunto de datos general y los criterios de búsqueda del usuario. Ahora, aprovechando la plataforma abierta de Qlik, la tecnología de extensión y el conector open source Qlik DataRobot, DataRobot permitirá a los usuarios de Qlik desarrollar y democratizar modelos de aprendizaje automático.

"Las empresas líderes comprenden la necesidad de contar con inteligencia artificial y el aprendizaje automático, y esperan recibir ayuda para aplicar estas innovaciones de manera escalable en toda la empresa", subraya Seann Gardiner, vicepresidente sénior de desarrollo de negocio en DataRobot. "Los modelos predictivos de análisis de datos y de aprendizaje automático satisfacen una necesidad que los científicos de datos no pueden desarrollar de manera escalable y permitirán a los usuarios de negocio obtener más valor y más claves de sus datos, de otra manera imposibles de alcanzar".

La extensión y el conector open source de Qlik permiten a los usuarios:
Preparar y enviar datos con campos clave desde su aplicación actual de Qlik Sense directamente a DataRobot
Combinar datos de cualquier tabla dentro del modelo de datos asociativos, servidos directamente en DataRobot para su procesamiento
Administrar su proyecto DataRobot directamente dentro de Qlik, enviando modelos ejecutados y calificados directamente a su aplicación Qlik

La integración de la tecnología de ambas compañías permite el modelado predictivo y la remodelación dentro de una misma interfaz, asegurando que el usuario obtenga el mejor modelo posible para su análisis.




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