Qlik випускає агентні можливості для інженерії даних

Qlik розширює можливості інженерії даних

Компанія Qlik оголосила про загальну доступність своїх агентних можливостей для інженерії даних у Qlik Cloud. Ці можливості є останніми в серії пропозицій, зосереджених на підтримці, стандартизації та використанні конвеєрів даних.

Основні напрямки та інструменти

Нові можливості Qlik зосереджені на якості даних, управлінні, каталогізації та підтримці, включаючи розширені інструменти даних MCP. Вони допомагають організаціям знаходити, отримувати доступ, визначати та використовувати бізнес-дані.

Дрю Кларк, виконавчий віцепрезидент з продуктів та технологій Qlik, зазначив, що підхід компанії полягає в інтеграції керованого контексту Qlik в інструменти, які команди даних вже використовують, щоб вони могли прискорити інженерну роботу з агентами, зберігаючи вибір, прозорість та контроль.

Компоненти нових можливостей

Нові агентні можливості для інженерії даних включають:

Агенти даних: Автоматизовані інструменти для роботи з даними.
Керовані продукти: Продукти, що забезпечують контроль та відповідність стандартам.
Декларативні конвеєри: Конвеєри, де користувачі можуть визначати кінцевий стан робочих процесів або процесів даних. Ці декларативні конвеєри працюють зі сторонніми агентами кодування для генерації та модифікації конвеєрів.

Також розширено інструменти MCP, щоб дозволити зовнішнім агентам штучного інтелекту використовувати можливості та контекст Qlik. Агенти штучного інтелекту Qlik зможуть отримувати показники довіри та якості даних, створювати або редагувати рекомендації щодо якості даних та виявляти проблеми з якістю.

Контекст ринку та значення

Qlik приєднується до інших компаній, які пропонують інструменти для покращення управління та підтримки даних, що є ключовим компонентом розгортання штучного інтелекту. Серед компаній, які випустили подібні можливості та інструменти, є Databricks (Genie Code, березень 2026), Ardent AI Lab (агентний інженер для підтримки конвеєрів даних, кінець 2025) та Microsoft (платформа агентів Dataverse). Dataiku, Snowflake та ServiceNow також мають готові до агентів шари даних та фреймворки, що дозволяють клієнтам запитувати, трансформувати та діяти на основі даних.

Користувачі також зможуть створювати стандартизовану термінологію та пов'язувати бізнес-визначення. Джейєш Чарайсія, старший аналітик Forrester, зазначає, що хороші дані є повними, точними, послідовними, багатими на контекст і придатними для певної мети, підкріпленими чітким походженням та управлінням. Бет Шульц з Metrigy додає, що непослідовна стандартизація та якість даних є важливими для уніфікації та побудови довіри до даних для використання ШІ.

Що це означає для розробників

Ці нові можливості дозволяють командам даних прискорити інженерну роботу, використовуючи агентів для автоматизації підтримки, стандартизації та використання конвеєрів даних. Розробники можуть визначати кінцевий стан робочих процесів за допомогою декларативних конвеєрів та інтегрувати сторонніх агентів кодування.

Ключові факти

Qlik випустила агентні можливості для інженерії даних у Qlik Cloud.
Можливості зосереджені на якості даних, управлінні, каталогізації та підтримці.
Включають агентів даних, керовані продукти та декларативні конвеєри.
Декларативні конвеєри працюють зі сторонніми агентами кодування для генерації та модифікації конвеєрів.
Агенти Qlik AI можуть отримувати показники довіри та якості даних, редагувати рекомендації та виявляти проблеми.