¡Vea lo que es posible hoy!

Un sistema de salud sin ánimo de lucro usa Qlik para predecir qué pacientes tienen más riesgo de perderse o cancelar sus citas, lo que supone un ahorro estimado de 6 millones de dólares en 15 clínicas a lo largo de dos años. "Qlik AutoML te introduce en el juego antes y te da los bloques de construcción para crear algo más grande, más rápido." Brent Styer, Científico Jefe de Datos de ARH

Un proveedor de cadenas de suministro como servicio usa Qlik para predecir problemas de suministro, del tipo "Aquí hay 10 pedidos en los que se necesita una pieza en tres días, pero el tiempo de entrega de dicha pieza es superior a 10 días". También creó una torre de control de la cadena de suministro integral para sus clientes, lo que le permitía ver en tiempo real el EDI, analíticas predictivas, la supervisión pedido-envío, el aprovisionamiento electrónico, etc.

Esta empresa, valorada en 10.000 millones de dólares y con 32.000 empleados, sustituyó Tableau, Einstein y Salesforce por Qlik como único estándar de analítica para eliminar silos de aplicaciones; esto se tradujo en menos tiempo (y menos riesgos) para la ingesta de datos y más tiempo para aportar valor mediante el análisis. También utilizan una nueva aplicación que integra ChatGPT y Qlik, lo que permite a la empresa y a los equipos técnicos reunir conocimientos contextuales y predictivos.

La mejor calidad de datos que se alcanza con Qlik ha mejorado los tiempos de respuesta de nuestro negocio y ha creado una confianza plena en los datos que utilizamos. Esta fiabilidad nos permite explorar con confianza nuevos casos de uso de los datos en tiempo real, con analítica predictiva e IA, que nos ayudan a extraer mayor valor de los datos.. - Henri Rufin, Head of Data and Analytics de Radiall

Siemens Healthineers es una organización sanitaria que saca el máximo partido al aprendizaje automático, usándolo para conseguir conocimientos útiles a partir de datos de pacientes de forma mucho más rápida, así como para descubrir tendencias que promueven acciones beneficiosas para los pacientes. Esto reduce en gran medida las cargas de trabajo de los médicos y les permite ofrecer diagnósticos consistentes, lo que en última instancia redunda en mejoras para los pacientes.