Qlik представляет «агентный» подход к ускорению принятия решений на основе данных
Согласно публикации Business Wire French Language News от 15 мая 2025 года, компания Qlik представила новую «агентную» концепцию, направленную на кардинальное ускорение процесса преобразования данных в конкретные решения. Хотя в кратком анонсе отсутствуют подробности, можно предположить, что речь идет о внедрении элементов автоматизации, искусственного интеллекта и, возможно, проактивных рекомендаций в платформу Qlik для анализа данных.
Что такое «агентный» подход в данном контексте?
Скорее всего, «агентный» подход подразумевает, что Qlik создает систему, способную действовать более автономно, выполняя следующие задачи:
- Автоматическое обнаружение инсайтов: Платформа больше не просто предоставляет данные, а активно выявляет значимые закономерности, аномалии и тренды, которые могут быть важны для бизнеса.
- Проактивное предоставление информации: Вместо того, чтобы пользователь активно искал ответы на вопросы, Qlik proactively (то есть активно) предоставляет ему релевантную информацию, основанную на его роли, текущих задачах и прошлых взаимодействиях. Это может включать в себя уведомления о критических изменениях в данных, предложения по дальнейшему анализу и даже рекомендации по конкретным действиям.
- Персонализированный опыт: Платформа адаптируется к индивидуальным потребностям каждого пользователя, предоставляя ему именно ту информацию и те инструменты, которые ему необходимы для выполнения его работы.
- Автоматизация рутинных задач: Агентный подход, вероятно, включает автоматизацию повторяющихся задач, таких как формирование отчетов, подготовка данных и проведение базового анализа, освобождая время аналитиков для более стратегической работы.
- Интеграция с другими системами: «Агент» может взаимодействовать с другими системами, такими как CRM, ERP и SCM, чтобы объединять данные из различных источников и предоставлять пользователям целостную картину происходящего.
Возможные технологии, лежащие в основе «агентного» подхода Qlik:
- Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML): AI и ML могут использоваться для автоматического обнаружения инсайтов, прогнозирования будущих трендов и персонализации опыта пользователя.
- Обработка естественного языка (NLP): NLP может позволить пользователям взаимодействовать с платформой на естественном языке, задавая вопросы и получая ответы без необходимости осваивать сложные инструменты анализа данных.
- Автоматизация процессов (RPA): RPA может использоваться для автоматизации рутинных задач, таких как формирование отчетов и подготовка данных.
- Чат-боты и виртуальные ассистенты: Чат-боты и виртуальные ассистенты могут предоставлять пользователям поддержку и помощь в режиме реального времени, помогая им находить нужную информацию и решать проблемы.
Почему это важно?
Переход к «агентному» подходу в анализе данных имеет потенциал существенно изменить то, как организации принимают решения:
- Более быстрые решения: Автоматическое обнаружение инсайтов и проактивное предоставление информации позволяют принимать решения быстрее и более уверенно.
- Более обоснованные решения: Объединение данных из различных источников и использование AI и ML позволяют принимать решения, основанные на более полной и точной информации.
- Более эффективная работа аналитиков: Автоматизация рутинных задач освобождает время аналитиков для более стратегической работы.
- Демократизация данных: Упрощение доступа к данным и возможность взаимодействовать с платформой на естественном языке делают анализ данных более доступным для широкого круга пользователей.
Заключение
Хотя точные детали «агентного» подхода Qlik пока неизвестны, можно предположить, что компания стремится создать платформу для анализа данных, которая будет более автономной, проактивной и персонализированной. Это, в свою очередь, должно помочь организациям ускорить процесс принятия решений и повысить эффективность своей работы. Ожидается, что более подробная информация будет представлена в ближайшее время.
Qlik présente une expérience agentique visant à accélérer le passage des données à la décision
ИИ предоставил новости.
Следующий вопрос был использован для получения ответа от Google Gemini: