20. Januar 2026

AutoML in der Praxis mit Qlik Predict

Zukunft vorhersagen mit Qlik Predict und AutoML

Wie lassen sich Zeitreihen einfach und zuverlässig prognostizieren – ganz ohne Programmierung? Qlik Predict ermöglicht datenbasierte Vorhersagen „mit Bordmitteln“.

AutoML verständlich erklärt

Qlik Predict™ bringt eine integrierte AutoML-Engine in die Qlik Cloud Analytics™. Sie automatisiert zentrale Schritte des Machine-Learning-Prozesses: von der Datenaufbereitung über Feature Engineering und Modellauswahl bis hin zu Training, Bewertung und Deployment. Das Ergebnis: belastbare Prognosen ohne Data-Science-Know-how.

Typische Einsatzszenarien für Zeitreihen

Zeitreihenprognosen sind in vielen Bereichen ein entscheidender Erfolgsfaktor. Typische Anwendungsfälle sind unter anderem:

Absatz-, Umsatz- und Cashflow-Prognosen
Produktions- und Materialbedarfsplanung
Predictive Maintenance und Wartungsplanung
Nachfrage-, Lieferzeit- und Lagerbestandsprognosen
Energieverbrauchs- und Lastspitzenprognosen

Modellbewertung: Genauigkeit zählt

Die Bewertung der Modelle erfolgt unter anderem mit dem MASE-Wert (Mean Absolute Scaled Error). Er zeigt, wie gut ein Modell im Vergleich zu einer einfachen naiven Prognose abschneidet. Je kleiner der MASE-Wert, desto zuverlässiger ist die Vorhersage – ein entscheidender Faktor für fundierte Planungsentscheidungen.

Integration in Qlik Cloud Analytics

Die erstellten Prognosen lassen sich flexibel integrieren:

direkt im Load Script über den Qlik Analytics Connector
interaktiv im Frontend mit dem Predict-Objekt
automatisiert über Qlik Automate
oder per REST API in externe Anwendungen

Call-to-Action

Wenn Du Zeitreihenprognosen anwenden möchtest: wir unterstützen gerne. Sehr zu empfehlen ist hierfür unser Qlik AI Training als Einstieg in die Materie.