Штучний інтелект

Qlik запускає агентну інженерію даних у Qlik Cloud для надійних даних ШІ

V

Voydevich.com

4 хв читання

Абстрактна ілюстрація, що зображує агентів ШІ, які керують потоками даних та конвеєрами, символізуючи керовану та прискорену інженерію даних.

Qlik представляє агентну інженерію даних для ШІ

Qlik оголосила про загальну доступність нових можливостей агентної інженерії даних у Qlik Cloud. Ці можливості, вперше представлені на Qlik Connect 2026, тепер доступні для клієнтів у виробничому середовищі. Нове рішення покликане допомогти командам з обробки даних та аналітики зменшити відставання та надавати надійні дані для систем штучного інтелекту (ШІ), не втрачаючи при цьому контролю.

Вирішення проблем інженерії даних для ШІ

Зі зростанням впровадження ШІ у бізнес-процеси, інженерія даних стає критичним обмежувальним фактором. Агенти ШІ можуть рекомендувати, генерувати та діяти швидше, ніж традиційні конвеєри даних можуть бути побудовані, керовані або підтримувані. Це створює нову вимогу для команд з обробки даних: масштабувати доставку без втрати якості, походження, управління або архітектурного вибору.

Можливості агентної інженерії даних Qlik розроблені для вирішення цієї проблеми. Вони інтегрують допомогу ШІ у більшу частину робочого процесу інженерії даних, не обмежуючись лише генерацією коду. Це дозволяє командам швидше переходити від наміру до створення надійних продуктів даних, зберігаючи при цьому людський контроль над ключовими рішеннями. Створені продукти даних можуть бути повторно використані в аналітиці, автоматизації та сценаріях ШІ, замість того, щоб створювати їх для кожного нового проєкту.

Дрю Кларк, виконавчий віцепрезидент з продуктів та технологій Qlik, зазначив: "Наш підхід полягає в тому, щоб інтегрувати керований контекст Qlik в інструменти, які команди з обробки даних вже використовують, щоб вони могли прискорити інженерну роботу з агентами, зберігаючи при цьому вибір, прозорість та контроль".

Нові можливості та функції

Оновлення включає кілька ключових функцій:

  • Якість даних: Агенти допомагають користувачам отримувати показники довіри та метрики якості даних, створювати або редагувати правила якості даних, визначати цілі рівня обслуговування, виконувати розрахунки та виявляти або повідомляти про аномалії за допомогою природної мови або робочих процесів з підтримкою MCP.
  • Продукти даних: Допомагають командам створювати, керувати та управляти надійними продуктами даних, полегшуючи специфікацію, підтримку та споживання курованих, готових до ШІ наборів даних у сценаріях аналітики та ШІ за допомогою агентного ШІ.
  • Каталог-глосарій: Допомагає користувачам знаходити активи даних, стандартизувати термінологію та пов'язувати бізнес-визначення з керованими метаданими, зменшуючи неоднозначність для команд з обробки даних, користувачів аналітики та систем ШІ.
  • Декларативні конвеєри з кодуванням: Дозволяють інженерам даних працювати із затвердженими сторонніми агентами кодування та середовищами розробки для генерації та модифікації конвеєрів, використовуючи керований контекст конвеєра.
  • Розширені інструменти даних з підтримкою MCP: Надають авторизованим клієнтам ШІ доступ до можливостей та контексту Qlik, допомагаючи командам використовувати бажаних помічників ШІ, зберігаючи при цьому корпоративний контроль.

Ці можливості допомагають організаціям подолати одну з найбільших перешкод на шляху до цінності ШІ: розрив між амбіціями та готовністю даних. Для надійної роботи агентів ШІ та аналітичних команд потрібні своєчасні дані, послідовне значення, сигнали якості, походження та елементи управління політиками. Qlik інтегрує ці елементи в робочий процес інженерії даних, щоб команди могли прискорити доставку надійних продуктів даних для ШІ, аналітики та автоматизації, не перетворюючи управління на другорядну думку.

Стівен Катанцано, головний аналітик з даних та ШІ в Omdia, зазначив: "Що примітно в підході Qlik, так це фокус на вбудовуванні агентних можливостей безпосередньо в керовані робочі процеси даних, допомагаючи організаціям прискорити доставку готових до ШІ продуктів даних, не розділяючи швидкість та нагляд".

Відкритий підхід та інтеграція

Qlik підкреслює свій відкритий підхід до корпоративного ШІ. Замість того, щоб змушувати клієнтів використовувати єдину платформу даних, помічника або хмарну архітектуру, Qlik розроблений для роботи з системами, які клієнти вже використовують. Команди з обробки даних можуть використовувати Qlik Talend Cloud та Qlik Cloud Analytics, агентний досвід Qlik, інструменти з підтримкою MCP та сторонніх помічників для доставки надійних даних, зберігаючи гнучкість у міру розвитку стратегій ШІ.

Робін Астл, керівник відділу аналітики Qlik у Valpak, поділився: "Можливості агентної інженерії даних Qlik допоможуть нам швидше знаходити потрібні активи, розуміти якість та впроваджувати надійні продукти даних, зберігаючи при цьому наш процес управління. Цей баланс швидкості та контролю зробить ШІ практичним для нас".

Ця ініціатива є частиною ширшої стратегії Qlik у сфері ШІ, яка включає представлення Qlik Predict Agent та Qlik Automate Agent у червні, а також заплановану доступність Qlik Analytics Agent у третьому кварталі 2026 року.

Можливості агентної інженерії даних Qlik вже загальнодоступні в Qlik Talend Cloud та Qlik Cloud Analytics. Доступність може відрізнятися залежно від можливостей, регіону, прав та конфігурації розгортання.

Що це означає для розробників

Ця новина означає, що розробники та інженери даних тепер можуть використовувати спеціалізованих агентів ШІ та декларативні робочі процеси для швидшого пошуку, визначення, оцінки та формування надійних продуктів даних. Вони можуть інтегрувати ці можливості зі своїми існуючими інструментами та затвердженими помічниками ШІ, зберігаючи при цьому контроль над якістю, походженням та управлінням даними.

Ключові факти

  • Qlik оголосила про загальну доступність нових можливостей агентної інженерії даних у Qlik Cloud.

  • Рішення допомагає підприємствам створювати надійні дані для ШІ, зменшуючи відставання та зберігаючи контроль.

  • Включає цілеспрямованих агентів даних, декларативні конвеєри та керовані продукти даних.

  • Дозволяє використовувати затверджених помічників ШІ з існуючими інструментами через робочі процеси з підтримкою MCP.

  • Нові функції охоплюють якість даних, продукти даних, каталог-глосарій, декларативні конвеєри з кодуванням та розширені інструменти даних з підтримкою MCP.

Джерела

Штучний інтелектДані та аналітикаТехнології

Попередні статті

Людина, що розмірковує, дивлячись на екран з кодом, який поєднує елементи, написані людиною та згенеровані ШІ, на футуристичному технологічному фоні.
30 червня 2026Програмування

Чи варто вивчати програмування в епоху ШІ: Новий погляд на актуальність кодування

З розвитком великих мовних моделей виникає питання: чи варто вивчати програмування? Google заявляє, що 25% коду генерується ШІ. Автор стверджує, що кодування залишатиметься актуальним, але його роль суттєво зміниться, фокусуючись на розвитку мислення та редагуванні.

Ілюстрація, що зображує інтегровану платформу Hopsworks 5.0 з кодуючим агентом, який взаємодіє з терміналом, символізуючи автоматизацію розробки ШІ та даних.

Hopsworks 5.0: Представляємо стек кодування даних та ШІ

Hopsworks оголосила про випуск Hopsworks 5.0, уніфікованої платформи для даних та ШІ, побудованої навколо нового підходу — стеку кодування даних та ШІ. Вона інтегрує кодуючих агентів та термінал для прискорення розробки та підтримки конвеєрів машинного навчання та ШІ-додатків.

Футуристична ілюстрація, що зображує розробника, який взаємодіє з інтегрованою платформою Hopsworks 5.0, де ШІ-агент кодує та керує ML-пайплайнами.

Hopsworks 5.0: Нова ера розробки ШІ з інтегрованими агентами кодування

Hopsworks AB випустила Hopsworks 5.0 – уніфіковану платформу даних та ШІ, що представляє парадигму «Coding AI and Data Stack». Вона інтегрує агенти кодування та термінал для прискорення розробки та підтримки ML-пайплайнів.

Наступні статті

Ілюстрація, що зображує фахівця з даних, який працює за комп'ютером, оточений абстрактними візуалізаціями даних, графіками та фрагментами коду на екранах.

Хто такий фахівець з даних (Data Scientist): обов'язки, зарплата та шлях до професії

Фахівці з даних використовують інформацію для розуміння явищ та допомоги організаціям у прийнятті рішень. Ця професія є затребуваною, пропонуючи значний потенціал зростання та конкурентну зарплату.

Графік, що показує зростання ставок розробників, з елементами штучного інтелекту на фоні.

Ставки розробників зростають попри бум AI-інструментів для кодування, свідчать дані Lemon.io

Згідно зі звітом Lemon.io за 2026 рік, ставки старших розробників програмного забезпечення зростають з 2024 року, що суперечить прогнозам про зниження компенсації через AI-інструменти. Це створює двоякий ринок, де ефективне використання AI стає ключовим.

Ілюстрація автономного AI-агента Genie Code, що взаємодіє з потоками даних та аналітичними панелями, символізуючи автоматизацію інженерії даних та науки про дані.

Databricks представляє Genie Code та купує Quotient AI

Databricks запустила Genie Code, автономного AI-агента для багатоетапної роботи з даними, та придбала Quotient AI для оцінки та посилення навчання AI-агентів у виробничих середовищах, поглиблюючи свій фокус на агентній роботі з даними.