Mit Qlik Sense und Qlik Predict steht Unternehmen eine leistungsstarke Plattform für Predictive Analytics direkt im BI-Kontext zur Verfügung. Dennoch scheitern viele Predictive-Projekte – nicht wegen der Qlik-Technologie, sondern aufgrund strategischer und organisatorischer Fehler.
Dieser Beitrag zeigt die häufigsten Stolpersteine bei Predictive-Analytics-Projekten mit Qlik und wie sie sich gezielt durch Best Practice vermeiden lassen.
1️. Qlik Predict ohne klare Business-Fragestellung einsetzen
Typischer Fehler: Qlik Predict wird aktiviert, „um Predictive Analytics zu machen“, ohne klar zu definieren, welche Entscheidung verbessert werden soll.
Beispiel: Ein Churn-Modell wird gebaut, aber es ist nicht klar, wer die Ergebnisse nutzt und welche Maßnahme daraus folgt.
Best Practice mit Qlik:
- Start mit einer konkreten Fragestellung (z. B. „Welche Kunden haben in den nächsten 3 Monaten ein Abwanderungsrisiko?“)
- Ergebnisse direkt in Qlik Sense Dashboards integrieren
- Prognosen mit operativen KPIs kombinieren
2. Datenqualität in Qlik unterschätzen
Typischer Fehler: Es wird angenommen, dass vorhandene Qlik-Daten automatisch für Predictive Analytics geeignet sind.
Problem: Inkonsistente Zeitreihen, fehlende Werte oder nicht relevante Features führen zu schlechten Vorhersagen.
Best Practice mit Qlik:
- Datenaufbereitung bewusst im Qlik Load Script oder mit Qlik Data Integration durchführen
- Historische Daten prüfen und bereinigen
- Nur Features verwenden, die fachlich sinnvoll sind
- Qliks Assoziationsmodell gezielt nutzen, um Zusammenhänge sichtbar zu machen
3. Zu komplexe Modelle statt verständlicher Prognosen
Typischer Fehler: Fokus auf maximale Modellgenauigkeit statt auf Nachvollziehbarkeit.
Problem: Fachanwender:innen vertrauen den Prognosen nicht, weil sie nicht verstehen, warum ein bestimmtes Ergebnis entsteht.
Best Practice mit Qlik Predict:
- AutoML nutzen, aber Modelle vergleichend bewerten
- Explainable-AI-Funktionen einsetzen, um Einflussfaktoren transparent zu machen
- Prognosen visuell erklären – direkt im Qlik Sense Kontext
4️. Predictive Insights nicht in Qlik Dashboards integrieren
Typischer Fehler: Predictive Modelle existieren getrennt von der operativen Analyse.
Problem: Vorhersagen werden nicht genutzt, weil sie außerhalb des täglichen Workflows liegen.
Best Practice mit Qlik:
- Prognosen direkt in Qlik Sense Apps anzeigen
- Descriptive, Diagnostic und Predictive Analytics kombinieren
- Vorhersagen mit Schwellwerten, Filtern und Selektionen interaktiv nutzbar machen
5. Anwender:innen nicht mitnehmen
Typischer Fehler: Predictive Analytics bleibt ein IT- oder Data-Science-Thema.
Problem: Geringe Akzeptanz, wenig Nutzung, Misstrauen gegenüber „KI-Zahlen“.
Best Practice mit Qlik:
- Fachbereiche früh einbinden
- Qliks Visualisierungen nutzen, um Prognosen verständlich darzustellen
- Schulungen und Enablement anbieten
- Ergebnisse erklärbar und reproduzierbar machen
6️. Qlik Predict als einmaliges Projekt betrachten
Typischer Fehler: Modelle werden einmal trainiert und dann nicht mehr überprüft.
Problem: Veränderungen im Markt oder im Business machen Prognosen schnell unzuverlässig.
Best Practice mit Qlik:
- Modelle regelmäßig neu trainieren
- Monitoring der Prognosequalität etablieren
- Predictive Analytics als kontinuierlichen Bestandteil der Qlik Analytics Plattform verstehen
Qlik Predict entfaltet seinen Wert im Business-Kontext
Qlik Predict ist kein isoliertes Data-Science-Tool, sondern ein integraler Bestandteil von Qlik Sense. Erfolgreiche Predictive-Analytics-Projekte mit Qlik zeichnen sich aus durch:
- klare Business-Ziele
- hochwertige, gut modellierte Daten
- erklärbare Prognosen
- und eine nahtlose Integration in Dashboards, Reports und Entscheidungsprozesse
So wird Predictive Analytics mit Qlik vom Experiment zum produktiven Entscheidungswerkzeug.