Inspirez-vous de cas d'usage existants

Une organisation de santé à but non lucratif utilise Qlik pour présager des patients les plus susceptibles de manquer ou d'annuler un rendez-vous. Le résultat ? Des économies estimées à 6 millions de dollars pour 15 cliniques en 2 ans. « Qlik AutoML nous a permis d'être précurseurs et de poser de solides fondations pour construire rapidement quelque chose d'ambitieux. » - Brent Styer, Chief Data Scientist, ARH

Un fournisseur de Supply-chain-as-a-service utilise Qlik pour prévoir les problèmes d'approvisionnement du genre : « Voici 10 commandes pour lesquelles vous avez besoin d'une pièce dans 3 jours, mais le délai de livraison de cette pièce est supérieur à 10 jours. » Qlik a créé une sorte de tour de contrôle qui offre aux clients une vue à 360° de la supply chain, leur permettant d'accéder à des données en temps réel pour l'EDI, l'analyse prédictive, le suivi des expéditions, l'e-procurement et plus encore. »

Cette entreprise pesant 10 milliards USD et comptant 32 000 employés a remplacé Tableau, Einstein et Salesforce par Qlik afin d'en faire son unique outil d'analytique, éliminant ainsi les silos d'applications : moins de temps (et de risques) pour ingérer les données, plus de temps pour générer de la valeur via l'analyse. Elle pilote également une nouvelle application intégrant ChatGPT et Qlik, qui permet aux équipes commerciales et techniques de recueillir des insights contextuels et prédictifs.

« L'amélioration de la qualité des données obtenue grâce à Qlik a réduit les délais de réponse de l'entreprise et contribué à atteindre un degré de confiance inégalé dans les données utilisées. Cette confiance nous permet d'explorer de nouveaux cas d'usage des données en temps réel avec l'analyse prédictive et l'IA, ce qui nous aide à extraire davantage de valeur de nos données. » - Henri Rufin, Head of Data and Analytics, Radiall

Siemens Healthineers est un acteur du secteur médical qui tire parti du machine learning pour extraire rapidement des insights exploitables à partir des données des patients. Le ML révèle ainsi des tendances susceptibles de mener à une prise de décision au bénéfice des patients. Cela permet de réduire considérablement la charge de travail des praticiens et de poser des diagnostics cohérents, au service de la santé des patients.