Con la premisa de evolucionar permanentemente para impulsar la toma de decisiones de sus clientes, Qlik presentó recientemente dos innovaciones clave: Qlik Open Lakehouse y un framework de inteligencia artificial agéntica que se integra en Qlik Answers.
Estas nuevas soluciones están diseñadas para acelerar la transición de los datos sin procesar a la obtención de insights accionables, abarcando a más usuarios y más sistemas. Su implementación permite que las empresas escalen más rápido, inviertan de manera más inteligente y potencien sus resultados.
Pero esto no es todo. La plataforma líder en integración, análisis y gestión de datos también anunció el lanzamiento de un conjunto ampliado de capacidades en Qlik Cloud Analytics. Estos nuevos recursos proporcionan herramientas para detectar anomalías, pronosticar tendencias complejas, preparar datos más rápidamente y tomar medidas inmediatas, habilitando la reescritura de datos.
A continuación, exploramos estas novedades.
IA agéntica en Qlik Answers + Qlik Open Lakehouse, dos de las últimas innovaciones
¿Listo para adentrarte en las nuevas funcionalidades que ofrecen cada vez más valor y establecen un nuevo estándar para lo que es posible con los datos y la IA?
Qlik Open Lakehouse
A medida que las organizaciones aceleran la adopción de la inteligencia artificial, los costos y la rigidez de los data warehouses tradicionales se convierten en obstáculos cada vez más importantes para un efectivo desarrollo de sus iniciativas.
Para dar respuesta a este desafío, Qlik diseñó Qlik Open Lakehouse, una arquitectura de lakehouse totalmente gestionada e impulsada por Apache Iceberg que ofrece un rendimiento de consultas entre 2,5 y 5 veces más rápido y costos de infraestructura hasta un 50% inferiores.
Qlik Open Lakehouse satisface las demandas de escalabilidad, flexibilidad y rendimiento de las empresas de hoy, combinando ingesta en tiempo real, optimización inteligente y verdadera interoperabilidad entre motores, sin dependencia de un proveedor ni sobrecarga operativa.
Entre sus principales diferenciales encontramos:
- Ingesta en tiempo real a escala empresarial. Permite ingerir millones de registros por segundo desde cientos de fuentes, incluyendo aplicaciones en la nube, SaaS, SAP y mainframes, directamente en tablas Iceberg con baja latencia y alto rendimiento.
- Optimización inteligente y totalmente automatizada de Iceberg. El optimizador adaptativo Iceberg de Qlik gestiona la compactación, agrupación y poda automáticamente, proporcionando consultas hasta 5 veces más rápidas y reduciendo hasta un 50% el gasto de almacenamiento, sin necesidad de ajuste.
- Diseño abierto, interoperable por defecto. Brinda la posibilidad de acceder a los datos en tablas Iceberg utilizando diversos motores compatibles, como Snowflake, Amazon Athena, Apache Spark, Trino y SageMaker, sin necesidad de reasignar plataformas ni reprocesar.
- Ejecución en entornos cloud escogidos por el cliente. Qlik Open Lakehouse se ejecuta de forma nativa en su VPC de AWS con Bring Your Own Compute (BYOC), lo que le da un control total sobre el rendimiento, la seguridad y el gasto.
- Una plataforma integral, de extremo a extremo. Desde la ingesta y la transformación hasta la gobernanza, la calidad de los datos y la visibilidad FinOps, la solución ofrece una experiencia unificada de lakehouse, sin parches ni traspasos.
Agentic AI Framework en Qlik Answers
Además de lanzar su propio Open Lakehouse, Qlik introdujo una nueva experiencia: Agentic AI en Qlik Answers. Se trata de una innovación que permite a los usuarios interactuar con análisis de datos estructurados y contenidos no estructurados a través del lenguaje natural.
Este framework ofrece un nuevo nivel de conocimiento que impulsa la toma de decisiones y potencia la productividad, simplificando los flujos de trabajo complejos basados en datos.
La experiencia agéntica, que se basa en el motor Qlik, amplía la capacidad de los usuarios y de los agentes para acceder intuitivamente a las relaciones entre la data, obtener información y tomar acción.
Además, al funcionar a la perfección en Qlik Cloud e incluir soluciones de integración, calidad y análisis de datos, esta experiencia elimina la fricción, proporcionando una visibilidad rápida e intuitiva para tomar decisiones más inteligentes y aumentar la productividad.
Durante la edición de este año de Qlik Connect, la empresa reveló cómo los agentes de inteligencia artificial especializados apoyan a los usuarios en este framework:
- Qlik Answers integra datos estructurados y no estructurados en una única experiencia de lenguaje natural, ofreciendo respuestas fiables y habilitando acciones automatizadas.
- Un agente de descubrimiento identifica proactivamente riesgos y oportunidades críticos en aplicaciones y conjuntos de datos y luego hace recomendaciones a través de un feed personalizado.
- Un agente de pipeline describe los resultados de negocio deseados de forma conversacional, lo que permite la generación de recomendaciones automatizadas y el diseño de las canalizaciones de datos necesarias.
Más capacidades para Qlik Cloud Analytics
Aunque las organizaciones están invirtiendo fuertemente en inteligencia artificial y datos, la mayoría aún tiene dificultades para convertir la información en acción.
De hecho, solo el 26% de las empresas que adoptaron soluciones inteligentes pudo implementar IA a escala, y un porcentaje aún menor pudo integrarla en sus flujos de trabajo operativos.
¿Por qué sucede esto? Debido a que los paneles de control no son motores de decisión, y a que, por sí solos, los modelos predictivos no previenen el riesgo ni impulsan los resultados. Lo que las compañías necesitan es inteligencia que anticipe, explique y facilite la acción, sin herramientas adicionales, retrasos ni fricciones.
Conciente de esta necesidad, Qlik incorporó nuevas capacidades a Qlik Cloud Analytics, que dotan a las empresas de recursos para detectar anomalías, pronosticar tendencias complejas, preparar datos más rápidamente y tomar medidas inmediatas con funciones de reescritura de datos.
Este lanzamiento, junto con el cambio de nombre de Qlik AutoML a Qlik Predicty y de Qlik Application Automation a Qlik Automate, refleja una transición más amplia hacia experiencias más intuitivas y orientadas a resultados en toda la plataforma Qlik.
Cada capacidad aborda un obstáculo empresarial crítico, desde el retraso en el conocimiento hasta pronósticos imprecisos, cuellos de botella en la preparación de datos y flujos de trabajo desconectados, y ofrece una solución que cierra la brecha entre los datos y las decisiones.
- Discovery agent. Con IA integrada, detecta y muestra tendencias y anomalías críticas en los datos, y proporciona información fácil de entender y adaptada a los clientes. Proporciona información personalizada en tiempo real directamente a los responsables de la toma de decisiones, aportando inteligencia proactiva a los negocios.
- Pronóstico de series temporales multivariantes en Qlik Predict (ex Qlik AutoML). Permite a los usuarios crear previsiones avanzadas basadas en múltiples variables, como precios, estacionalidad y actividad de campañas, a fin de optimizar la planificación de escenarios reales. Gracias a esta funcionalidad, es posible trascender las tendencias básicas y tomar decisiones más fiables basadas en datos.
- Escritura de tablas. Brinda la posibilidad de actuar directamente en el panel de control, comentando, anotando y colaborando en tiempo real, sin recargas. Es un gran paso hacia flujos de trabajo verdaderamente integrados, ya que permite cerrar la brecha entre la información y la ejecución.
- Recetas de tabla. Proporciona una experiencia optimizada, similar a una hoja de cálculo, para preparar conjuntos de datos de una sola tabla, sin necesidad de scripts ni modelos complejos. Los usuarios pueden limpiar, convertir y formatear datos con más de 60 funciones, visualizando los cambios en tiempo real. Además, permite que los usuarios no técnicos preparen datos de alta calidad rápidamente, acelerando el camino hacia información confiable.
En conjunto, estas capacidades hacen que Qlik deje de ser un sistema de conocimiento para convertirse en un sistema de ejecución, sentando las bases para el futuro de la IA empresarial centrada en una toma de decisiones inteligente, automatizada, contextual e integrada.
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