{"id":24851,"date":"2021-10-19T16:22:00","date_gmt":"2021-10-19T16:22:00","guid":{"rendered":"https:\/\/barc.com\/?p=24851"},"modified":"2023-01-04T14:48:07","modified_gmt":"2023-01-04T14:48:07","slug":"uebernahme-big-squid-qlik","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/barc.com\/de\/uebernahme-big-squid-qlik\/","title":{"rendered":"Kommentar zur \u00dcbernahme von Big Squid durch Qlik"},"content":{"rendered":"\n<p>Seit der gro\u00dfen \u00dcbernahme von Attunity im Mai 2019 hat Qlik sein Portfolio durch die Akquisition der komplement\u00e4ren Softwarel\u00f6sungen Knarr (Collaboration), RoxAI (Alerting), Blendr.io (PaaS), Nodegraph (Lineage) und jetzt&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.qlik.com\/us\/products\/qlik-automl\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Big Squid<\/a>&nbsp;erweitert. Qlik verfolgt offensichtlich eine Akquisitionsstrategie, indem es Technologie von kleinen innovativen Anbietern kauft und diese Technologie in seine eigene Plattform integriert.<\/p>\n\n\n\n<p>Wie bei den anderen Akquisitionen erwarten wir, dass das Produkt vollst\u00e4ndig in das Qlik Produktangebot integriert wird und ein End-to-End-SaaS-Angebot von der Datenaufbereitung \u00fcber die Modellierung bis hin zu Analyse, KI und Alerting entsteht.<\/p>\n\n\n\n<p>Big Squid ist eines der vielen attraktiven Startups im Segment Auto ML, einer aufkommenden Softwaregattung zur Automatisierung manueller und sich wiederholender Machine Learning Aufgaben. Sie verspricht daher eine erhebliche Beschleunigung von Machine-Learning-Projekten, w\u00e4hrend gleichzeitig die Notwendigkeit von spezialisierten Data-Scientist-F\u00e4higkeiten innerhalb dieser ML-Projekte reduziert wird.<\/p>\n\n\n\n<p>Der AutoML-Markt teilt sich in drei Gruppen auf: OpenSource-Bibliotheken, Startups und Tech-Giganten.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Wie bei allem, was mit ML zu tun hat, ist der Open-Source-Markt auch hier ein starker Akteur. Wie bei Open-Source-Bibliotheken nicht anders zu erwarten, richten sie sich in der Regel an Spezialist:innen und erfordern tiefgreifendes Python- und R-Entwicklungs-Know-how. Beispiele: Auto-sklearn, Auto-Keras, Caret<\/li>\n\n\n\n<li>Die gro\u00dfen Tech-Giganten spielen auch in der AutoML-Arena eine beachtliche Rolle. Vor allem Google war einer der ersten Tech-Giganten, der L\u00f6sungen in diesem Bereich angeboten hat. Mittlerweile haben alle HyperScaler hier ein Angebot.<\/li>\n\n\n\n<li>Drittens gibt es die Startups, die mit viel Venturekapital ausgestattet sind, um Marktanteile in diesem Bereich zu erobern. DataRobot und H2O.ai sind einige gute Beispiele f\u00fcr bereits etablierte Startups, die im Bereich AutoML eine beachtliche Rolle spielen. Die meisten Startups versuchen das Versprechen einl\u00f6sen, mit Tools basierend auf einer einfachen Benutzeroberfl\u00e4che nicht-technische Nutzer:innen&nbsp;anzusprechen und an ML heranzuf\u00fchren. Viele Tools bieten auch Visualisierungen an, um ihre Erkenntnisse aus dem resultierenden ML-Modell zu erkl\u00e4ren (explainable AI). Hier sind Startups wie Big Squid besonders interessant, die wirklich darauf abzielen, nicht-technischen Nutzer:innen AutoML ohne Programmierkenntnisse zug\u00e4nglich zu machen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><br>Wie bei einigen der anderen Akquisitionen hat sich Qlik also f\u00fcr einen Anbieter entschieden, der sich eher an Endanwender:innen als an Technikexpert:innen richtet, und damit das gesamte Portfolio auf den eher nicht-technischen Anwender ausgerichtet. Wie bei den anderen Akquisitionen erwarten wir, dass Qlik das Frontend schrittweise integriert, um ein einheitliches Nutzererlebnis zu bieten.<\/p>\n\n\n\n<p>Kombiniert mit den traditionellen Kernst\u00e4rken der Qlik-Plattform wie Datenbank-Performance, Skalierbarkeit und Kundenzufriedenheit sehen wir Qlik als endanwenderorientiertes Komplettangebot f\u00fcr Data &amp; Analytics positioniert.<\/p>\n\n\n\n<p>Generell wird die Verf\u00fcgbarkeit von einfach zu bedienenden Auto ML-L\u00f6sungen in den gro\u00dfen BI- und Reporting-Plattformen die Marktakzeptanz von&nbsp;<a href=\"https:\/\/barc.com\/de\/kuenstliche-intelligenz-controlling\/\">Machine Learning<\/a>&nbsp;beschleunigen und die Zahl der Anwender:innen erh\u00f6hen. Die Verf\u00fcgbarkeit dieser Technologie in bestehenden Plattformen mit einer breiten Nutzerbasis wie Qlik wird vielen Anwender:innen den ersten Ansto\u00df geben, sich mit ihr zu besch\u00e4ftigen.<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.qlik.com\/us\/company\/press-room\/press-releases\/qlik-acquires-big-squid-to-expand-its-industry-leading-augmented-analytics-capabilities\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Zur Pressemitteilung von Qlik &gt;<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Auto ML-Funktionalit\u00e4t erweitert das Produktportfolio von Qlik mit der sechsten Akquisition in den letzten 24 Monaten. Kommentar von Gernot Molin und Stefan Sexl.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":47250,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[49,47],"tags":[],"plus":[],"content_typ":[209],"layoutvorlage":[],"class_list":["post-24851","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-science","category-business-intelligence","content_typ-artikel"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/24851","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=24851"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/24851\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/47250"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=24851"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=24851"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=24851"},{"taxonomy":"plus","embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/plus?post=24851"},{"taxonomy":"content_typ","embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/content_typ?post=24851"},{"taxonomy":"layoutvorlage","embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/layoutvorlage?post=24851"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}