Дані та аналітика

Qlik розширює агентну стратегію на інженерію даних з чотирма новими можливостями

B

Berry Zwets

2 хв читання

ПоділитисяTelegramFFacebookXXLLinkedInEmail
Ілюстрація, що зображує концепцію інженерії даних з елементами ШІ-асистента, потокової обробки даних та декларативних конвеєрів.

Qlik розширює свою агентну стратегію на інженерію даних, представивши чотири нові можливості. Ці нововведення, що включають декларативні конвеєри, AI Assistant для Talend Studio, маршрутизацію в реальному часі для агентних процесів та нативну потокову передачу для Open Lakehouse, розроблені для того, щоб допомогти командам даних швидше надавати дані, готові для використання в ШІ.

Компанія зазначає, що фахівці з даних все частіше залучаються до підтримки ШІ-ініціатив. Однак ручна робота, пов'язана з конвеєрами, трансформаціями та якістю даних, продовжує уповільнювати прогрес. Генеральний директор Майк Капоне (Mike Capone) зазначив: «Більшість компаній не мають проблем з уявленням сценаріїв використання ШІ. Вони мають проблеми з наданням надійних, актуальних даних, від яких залежать ці сценарії використання».

Чотири нові можливості

Реліз складається з чотирьох компонентів:

  1. Декларативні конвеєри: Вони надають інженерам даних мовний спосіб створення та налаштування конвеєрів, включаючи контекстно-залежні пропозиції щодо наступних кроків. Qlik також закладає основу для ширших можливостей Pipeline Agent у майбутньому.
  2. AI Assistant для Talend Studio: Цей контекстно-залежний асистент, випуск якого заплановано на кінець цього року, допомагає розробникам писати SQL за допомогою природної мови, створювати документацію та генерувати завдання.
  3. Маршрутизація в реальному часі для агентних процесів: Qlik розширює Talend Studio за допомогою маршрутизації повідомлень у реальному часі для агентних процесів, включаючи підтримку конвеєрів RAG та компонентів MCP.
  4. Нативна потокова передача для Open Lakehouse: Компанія додає нативну потокову передачу до свого Open Lakehouse, дозволяючи командам безперервно комбінувати подієві дані з пакетними та CDC (Change Data Capture) навантаженнями в єдиному середовищі.

Що це означає для розробників

Для розробників ці оновлення означають можливість використовувати AI Assistant у Talend Studio для написання SQL природною мовою, створення документації та генерації завдань. Інженери даних отримають мовний підхід до створення конвеєрів з контекстно-залежними підказками, а також розширену підтримку маршрутизації в реальному часі для агентних процесів у Talend Studio, включаючи RAG та MCP. Крім того, команди зможуть об'єднувати різні типи даних (подієві, пакетні, CDC) в єдиному середовищі.

Ключові факти

  • Qlik розширює свою агентну стратегію на інженерію даних.

  • Представлено чотири нові можливості для прискорення підготовки даних, готових для ШІ.

  • Нові можливості включають декларативні конвеєри, AI Assistant для Talend Studio, маршрутизацію в реальному часі для агентних процесів та нативну потокову передачу для Open Lakehouse.

  • Декларативні конвеєри пропонують мовний підхід до створення конвеєрів із контекстно-залежними підказками.

  • AI Assistant для Talend Studio (запланований на кінець року) допомагатиме розробникам писати SQL природною мовою, створювати документацію та генерувати завдання.

Джерела

Джерело

Techzine GlobalBerry Zwets

Qlik brings agentic execution to data engineering

16 квітня 2026 · оновлено 16 квітня 2026

Оригінал

Попередні статті

Абстрактна ілюстрація, що символізує взаємодію великих даних та штучного інтелекту, з потоками інформації, що живлять інтелектуальні системи та генерують аналітичні висновки.
4 червня 2026Штучний інтелект

B.Tech. (CSE – Big Data and AI Analytics): Шлях до кар'єри в інтелектуальних системах

Програма B.Tech. (CSE – Big Data and AI Analytics) поєднує основи комп'ютерних наук зі спеціалізованими знаннями у сфері великих даних, машинного навчання та штучного інтелекту. Вона готує студентів до створення інтелектуальних систем та аналізу масивних наборів даних для прийняття рішень у різних галузях.

Абстрактна ілюстрація складних конвеєрів даних, що живлять систему штучного інтелекту, з підкресленим вузьким місцем або фундаментальним елементом. Візуалізація потоків даних, що включають елементи потокової та пакетної обробки.
4 червня 2026Штучний інтелект

Проблема інженерії даних: серце стратегії ШІ

Багато ініціатив зі штучного інтелекту зупиняються на шляху до виробництва не через моделі чи бізнес-логіку, а через недостатньо розвинені конвеєри даних. Організації часто недооцінюють важливість надійної інфраструктури даних для успішного впровадження ШІ.

Сучасний дата-центр Google у Швеції, оточений зеленою природою, з елементами, що натякають на екологічні технології.
3 червня 2026Технології

Google розпочала будівництво нового дата-центру у Швеції

Google розпочала будівництво нового дата-центру в Хорндалі, Швеція, для підтримки своїх сервісів та задоволення зростаючого попиту на хмарні послуги. Об'єкт створюватиме робочі місця та використовуватиме екологічні технології, включаючи повітряне охолодження та рекуперацію тепла.

Наступні статті

Ілюстрація, що показує, як Snowflake Cortex Code (CoCo) прискорює розробку даних. У центрі стилізований логотип Snowflake, від якого розходяться елементи, що символізують швидку генерацію коду, dbt моделей, вирішення складних ієрархій та розробку ШІ-агентів, підкреслюючи інтеграцію та автоматизацію.
4 червня 2026Штучний інтелект

Snowflake Cortex Code: Контекстний ШІ для трансформації розробки даних

Snowflake Cortex Code (CoCo) інтегровано в процеси Atrium для прискорення розробки та оптимізації платформ даних. Завдяки розумінню контексту в Snowflake, CoCo значно підвищує швидкість та якість доставки рішень.

Ілюстрація, що символізує кар'єрний шлях від технічної ролі до лідерської позиції, з елементами коду, шестерень та стратегічного планування.
4 червня 2026Штучний інтелект

Шлях від DevOps до CTO: Ключові кроки для кар'єрного зростання

Автор ділиться досвідом переходу від DevOps-інженера до технічного директора та надає рекомендації для високопотенційних фахівців, які прагнуть очолити технологічні відділи. Матеріал охоплює вісім ключових напрямків для розвитку.

Абстрактна ілюстрація, що показує дві взаємопов'язані платформи даних, які символізують Snowflake та Databricks, що інтегруються в єдину корпоративну екосистему даних.
4 червня 2026Дані та аналітика

Snowflake проти Databricks: Вибір Платформи для Сучасного Підприємства

Сучасні підприємства стикаються з викликами великих даних та ШІ. Snowflake і Databricks, що еволюціонували далеко за межі початкового позиціонування, тепер пропонують схожі можливості, вимагаючи вибору на основі відповідності робочим навантаженням та стратегії.