Репортаж от Wedoany，Qlik объявила о полном запуске новых возможностей интеллектуальной инженерии данных в Qlik Cloud, официально вводя в эксплуатацию функции, представленные на Qlik Connect 2026. Данный релиз призван помочь командам по работе с данными ускорить передачу управляемых данных в рабочие процессы аналитики, автоматизации и ИИ, используя специализированные ИИ-агенты и декларативные рабочие процессы для поиска доверенных данных, определения бизнес-значений, оценки качества, формирования продуктов данных и создания конвейеров с помощью существующих инструментов.
Когда предприятия переводят ИИ из пилотных проектов в бизнес-процессы, инженерия данных становится ключевым узким местом. Скорость рекомендаций, генерации и действий ИИ-агентов превышает скорость создания, управления или поддержки традиционных конвейеров данных. Это предъявляет новые требования к командам данных: обеспечить масштабируемую поставку без ущерба для качества, происхождения, управления или выбора архитектуры. Возможности интеллектуальной инженерии данных Qlik внедряют ИИ-ассистента в большее количество рабочих процессов инженерии данных, не ограничиваясь генерацией кода, помогая командам быстрее переходить от намерения к доверенным продуктам данных, сохраняя при этом контроль человека над ключевыми решениями. Эти продукты данных могут повторно использоваться в сценариях аналитики, автоматизации и ИИ без необходимости создавать их заново для каждого проекта.
Дрю Кларк (Drew Clarke), исполнительный вице-президент по продуктам и технологиям Qlik, отметил, что организации используют множество ИИ-инструментов, а не полагаются на одного помощника, модель или платформу данных. Подход Qlik заключается во внедрении управляемого контекста Qlik в инструменты, уже используемые командами данных, ускоряя инженерные работы с помощью агентов, сохраняя при этом избирательность, прозрачность и контроль.
Новые возможности охватывают несколько аспектов: в области качества данных агенты помогают пользователям получать оценки доверия и показатели качества данных, создавать или редактировать правила качества данных, определять целевые уровни обслуживания, выполнять вычисления и обнаруживать или сообщать об аномалиях с помощью рабочих процессов на естественном языке или с поддержкой MCP. В области продуктов данных помогают командам создавать, управлять и контролировать доверенные продукты данных, делая курируемые наборы данных, готовые для ИИ, более доступными для определения, поддержки и потребления в сценариях аналитики и ИИ через интеллектуальный ИИ. В области терминологии каталогов помогают пользователям обнаруживать активы данных, стандартизировать термины, связывать бизнес-определения с управляемыми метаданными, уменьшая неоднозначность для команд данных, пользователей аналитики и ИИ-систем. В области декларативных конвейеров и кода позволяют инженерам данных использовать одобренные сторонние агенты кодирования и среды разработки для генерации и изменения конвейеров на основе управляемого контекста конвейеров. В области расширенных инструментов данных MCP предоставляют авторизованным ИИ-клиентам доступ к возможностям и контексту Qlik, помогая командам использовать предпочитаемых ИИ-помощников при сохранении корпоративного контроля.
Эти возможности призваны помочь организациям преодолеть препятствия на пути реализации ценности ИИ: разрыв между амбициями и готовностью данных. ИИ-агентам и аналитическим командам требуются своевременные данные, единое значение, сигналы качества, происхождение и контроль политик для надежной работы. Qlik внедряет эти элементы в рабочие процессы инженерии данных, позволяя командам ускорить поставку доверенных продуктов данных для ИИ, аналитики и автоматизации, не допуская, чтобы управление стало запоздалой мыслью.
Стивен Катанцано (Stephen Catanzano), главный аналитик по данным и ИИ в Omdia, отметил, что предприятия испытывают давление, требующее более быстрой операционализации ИИ, но инженерия данных и управление остаются основными узкими местами. Особенность подхода Qlik заключается во встраивании интеллектуальных возможностей непосредственно в управляемые рабочие процессы данных, помогая организациям ускорить поставку готовых для ИИ продуктов данных без разделения скорости и контроля. Робин Астл (Robin Astle), руководитель аналитики Qlik в Valpak, отметил, что новые возможности помогают находить правильные активы, понимать качество и быстрее вводить доверенные продукты данных в эксплуатацию, сохраняя при этом неизменными процессы управления. Такой баланс скорости и контроля делает ИИ практичным.
Данное объявление основано на ИИ-стратегии Qlik в области аналитики и интеграции данных, включая Qlik Predict Agent и Qlik Automate Agent, запущенные в июне, а также Qlik Analytics Agent, запланированный к выпуску в третьем квартале 2026 года. Возможности интеллектуальной инженерии данных полностью доступны с сегодняшнего дня в Qlik Talend Cloud и Qlik Cloud Analytics, при этом доступность варьируется в зависимости от возможностей, региона, лицензии и конфигурации развертывания.
