de.wedoany.com-Bericht: Qlik kündigt die vollständige Einführung neuer intelligenter Data-Engineering-Funktionen in Qlik Cloud an und bringt die auf der Qlik Connect 2026 vorgestellten Funktionen offiziell in die Produktion. Diese Veröffentlichung soll Datenteams dabei helfen, mithilfe spezieller KI-Agenten und deklarativer Workflows über vorhandene Tools vertrauenswürdige Daten zu finden, geschäftliche Bedeutungen zu definieren, die Qualität zu bewerten, Datenprodukte zu gestalten und Pipelines zu erstellen, um so die Bereitstellung von verwalteten Daten für Analyse-, Automatisierungs- und KI-Workflows zu beschleunigen.
Wenn Unternehmen KI von Pilotprojekten in geschäftliche Workflows überführen, wird Data Engineering zum entscheidenden Engpass. Die Geschwindigkeit, mit der KI-Agenten Empfehlungen geben, generieren und handeln, übersteigt die Geschwindigkeit, mit der traditionelle Datenpipelines aufgebaut, verwaltet oder gewartet werden können. Dies stellt neue Anforderungen an Datenteams: Sie müssen eine skalierbare Bereitstellung ohne Einbußen bei Qualität, Herkunft, Verwaltung oder Architekturwahl erreichen. Die intelligenten Data-Engineering-Funktionen von Qlik bringen KI-Unterstützung in mehr Data-Engineering-Workflows, die über die reine Codegenerierung hinausgeht, und helfen Teams, schneller von der Absicht zu vertrauenswürdigen Datenprodukten zu gelangen, während die menschliche Kontrolle über wichtige Entscheidungen erhalten bleibt. Diese Datenprodukte können in Analyse-, Automatisierungs- und KI-Anwendungsfällen wiederverwendet werden, ohne für jedes Projekt neu erstellt werden zu müssen.
Drew Clarke, Executive Vice President für Produkte und Technologie bei Qlik, erklärte, dass Organisationen mehrere KI-Tools verwenden, anstatt sich auf einen einzigen Assistenten, ein Modell oder eine Datenplattform zu verlassen. Der Ansatz von Qlik besteht darin, verwalteten Qlik-Kontext in die von Datenteams bereits genutzten Tools einzubringen, um Engineering-Workflows durch Agenten zu beschleunigen und gleichzeitig Auswahlmöglichkeiten, Transparenz und Kontrolle zu bewahren.
Die neuen Funktionen umfassen mehrere Bereiche: Im Bereich Datenqualität unterstützen Agenten Benutzer über natürliche Sprache oder MCP-aktivierte Workflows beim Abrufen von Vertrauenswürdigkeitswerten und Datenqualitätsindikatoren, beim Erstellen oder Bearbeiten von Datenqualitätsregeln, beim Definieren von Service-Level-Zielen, beim Ausführen von Berechnungen und beim Erkennen oder Melden von Anomalien. Im Bereich Datenprodukte helfen sie Teams beim Erstellen, Verwalten und Verwalten vertrauenswürdiger Datenprodukte, sodass kuratierte, KI-bereite Datensätze über intelligente KI in Analyse- und KI-Anwendungsfällen leichter spezifiziert, gewartet und konsumiert werden können. Im Bereich Katalogbegriffe helfen sie Benutzern, Datenbestände zu entdecken, Begriffe zu standardisieren, geschäftliche Definitionen mit verwalteten Metadaten zu verknüpfen und so Mehrdeutigkeiten für Datenteams, Analysebenutzer und KI-Systeme zu reduzieren. Im Bereich deklarative Pipelines und Code ermöglichen sie Dateningenieuren, genehmigte Drittanbieter-Codierungsagenten und Entwicklungsumgebungen zu verwenden, um Pipelines basierend auf dem verwalteten Pipeline-Kontext zu generieren und zu modifizieren. Im Bereich erweiterte MCP-Datentools ermöglichen sie autorisierten KI-Clients den Zugriff auf Qlik-Funktionen und -Kontext, sodass Teams ihren bevorzugten KI-Assistenten nutzen können, während die Unternehmenskontrolle erhalten bleibt.
Diese Funktionen sollen Organisationen helfen, Hindernisse bei der Wertschöpfung durch KI zu überwinden: die Kluft zwischen Ambition und Datenbereitschaft. KI-Agenten und Analyseteams benötigen zeitnahe Daten, konsistente Bedeutungen, Qualitätssignale, Herkunft und Richtlinienkontrolle, um zuverlässig zu funktionieren. Qlik bringt diese Elemente in Data-Engineering-Workflows ein, sodass Teams die Bereitstellung vertrauenswürdiger Datenprodukte für KI, Analysen und Automatisierung beschleunigen können, ohne dass Governance zum nachträglichen Gedanken wird.
Stephen Catanzano, Chefanalyst für Daten und KI bei Omdia, weist darauf hin, dass Unternehmen unter Druck stehen, KI schneller zu operationalisieren, aber Data Engineering und Governance bleiben die Hauptengpässe. Die Besonderheit des Qlik-Ansatzes liegt darin, intelligente Fähigkeiten direkt in verwaltete Daten-Workflows einzubetten, um Organisationen dabei zu helfen, die Bereitstellung KI-bereiter Datenprodukte zu beschleunigen, ohne Geschwindigkeit und Überwachung zu trennen. Robin Astle, Qlik-Analyseleiter bei Valpak, erklärte, dass die neuen Funktionen dabei helfen, die richtigen Assets zu finden, die Qualität zu verstehen und vertrauenswürdige Datenprodukte schneller in Betrieb zu nehmen, während die Governance-Prozesse unverändert bleiben. Dieses Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Kontrolle mache KI praktisch nutzbar.
Diese Ankündigung basiert auf der KI-Strategie von Qlik in den Bereichen Analyse und Datenintegration, einschließlich des im Juni eingeführten Qlik Predict Agent und Qlik Automate Agent sowie des für das dritte Quartal 2026 geplanten Qlik Analytics Agent. Die intelligenten Data-Engineering-Funktionen sind ab sofort in Qlik Talend Cloud und Qlik Cloud Analytics allgemein verfügbar, wobei die Verfügbarkeit je nach Funktion, Region, Lizenz und Bereitstellungskonfiguration variiert.
