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Gemeinnützige Organisation aus dem Gesundheitswesen nutzt Qlik, um zu ermitteln, welche Patienten besonders dazu neigen, ihre Termine zu versäumen oder abzusagen. Auf diese Weise konnten 15 Kliniken in über 2 Jahren schätzungsweise 6 Mio. US-Dollar einsparen. „Mit Qlik AutoML startet man schneller und verfügt über alle Bausteine, mit denen sich auch größere Projkete schneller umsetzen lassen.“ Brent Styer, Chief Data Scientist bei ARH

Der Supply-Chain-as-a-Service-Anbieter nutzt Qlik zur Vorhersage von Lieferproblemen, wie: „Da sind zehn Bestellungen, für die wird ein Teil innerhalb von drei Tagen benötigt. Die Vorlaufzeit für dieses Teil beträgt jedoch mehr als 10 Tage.“ Darüber hinaus wurde für die Kunden ein 360-Grad-Kontrollzentrum für die Lieferkette eingerichtet, das ihnen Echtzeitdaten für den elektronischen Datenaustausch (EDI), Predictive Analytics, die Überwachung der Auftragsabwicklung, E-Procurement und weitere Funktionen bereitstellt.

Das 10-Mrd.-Dollar-Unternehmen mit 32.000 Beschäftigten wollte Anwendungssilos auflösen. Dazu ersetzte es Tableau, Einstein und Salesforce und machte Qlik zum alleinigen Analysestandard. Das Ergebnis: weniger Zeitaufwand (und Risko) bei der Datenerfassung, mehr Zeit für Mehrwert generierende Analysen. Gerade wird eine neue App getestet, die ChatGPT und Qlik integriert, damit Business- und Technikteams kontextspezifische und prädiktive Erkenntnisse gewinnen können.

„Dank der durch Qlik verbesserten Datenqualität wurden die Reaktionszeiten im Unternehmen verkürzt und das Vertrauen in die bereitgestellten Daten hat unglaublich zugenommen. Dieses Vertrauen ermöglicht uns, mit Predictive Analytics und AI neue Anwendungsfälle für den Einsatz von Echtzeitdaten zu untersuchen, und trägt dazu bei, den aus unseren Daten generierten Mehrwert noch zu steigern.“ <br>Henri Rufin, Head of Data & Analytics, Radiall

Siemens Healthineers ist Hersteller von Medizintechnik und nutzt die Vorteile von Machine Learning, damit aus Patientendaten noch schneller verwertbare Erkenntnisse gewonnen und die Trends erkannt werden, die zu Maßnahmen zum Wohle der Patienten führen. Ärzte werden deutlich entlastet. Diagnosen werden konsistenter und sorgen so für bessere Behandlungsergebnisse.