Qlik hat seine Open Lakehouse-Plattform mit neuen Funktionen für Streaming-Ingestion, Echtzeit-Transformationen, Datenqualität und erweiterten Integrationsmöglichkeiten erweitert. Die Lösung ermöglicht nun den direkten Einzug von Hochvolumen-Streaming-Daten aus Apache Kafka, Amazon Kinesis und Amazon S3 in governance-gesteuerte Apache-Iceberg-Tabellen innerhalb der eigenen Cloud-Umgebung des Kunden. Dabei werden Transformationen wie Bereinigung, Filterung, Normalisierung und Flattening bereits beim Eintreffen der Daten durchgeführt – ohne dass Datenwarehouse-Compute-Ressourcen belastet werden. Automatisierte Optimierungen wie Kompaktierung und Metadatenpflege sorgen für nachhaltige Leistung bei Skalierung. Zudem werden Datenqualität, Datenlinien, Katalogisierung und der Qlik Trust Score automatisch auf die Iceberg-Tabellen und gespiegelten Datensätze angewendet. Die Daten sind sofort für Analysen, Anwendungen und Machine-Learning-Teams nutzbar. Die Integrationen wurden erweitert: Neben bereits verfügbaren Spiegelungen zu Snowflake und Databricks gibt es nun auch Zero-Copy-Mirroring zu Amazon Redshift und Unterstützung für Snowflake Open Catalog. Zudem wurde die Kompatibilität mit Apache Spark verbessert, um nahtlose Zugriffe auf aktuelle Iceberg-Daten zu ermöglichen. Die Lösung basiert auf einem verwalteten, auf Iceberg basierenden Lakehouse, das auf Amazon S3 innerhalb des Kundenenvironments läuft. Daten werden nur einmal geschrieben und können über eine Vielzahl von Engines wie Snowflake, Amazon Athena, SageMaker Studio, Spark, Trino und Presto abgefragt werden. Die Governance erfolgt über Qlik Talend Cloud, die Datenlinien und Kataloge aktuell hält. Drew Clarke, EVP Product and Technology bei Qlik, betont: „Die nächste Phase der KI ist operational – sie läuft auf frischen, governance-gesteuerten Daten, nicht auf täglichen Batch-Updates. Mit Streaming-Ingestion und Echtzeit-Transformationen bietet Open Lakehouse Teams eine offene, vertrauenswürdige Datenbasis in ihrer eigenen Cloud, die sich nahtlos in bestehende Engine-Ökosysteme integriert. Das verkürzt die Zeit bis zur Aktion und wandelt KI-Pilotprojekte in echte Leistungsfähigkeit um.“ Peter-Christian Quint von cimt unterstreicht die Bedeutung von Einfachheit und Governance: „Ein offener Lakehouse erreicht sein volles Potenzial erst, wenn einfache, gut verwaltete Datenarchitekturen entstehen. Qlik ermöglicht es Unternehmen, moderne Datenlandschaften nutzbar zu machen. Daten werden einmal geschrieben, vollständig governance-gesteuert und fließen direkt in AI und Analysen – nahezu in Echtzeit. Das führt zu einem Quantensprung in Effizienz, Performance und Kosteneinsparungen.“ Die neuen Funktionen sollen ab Q1 2026 für Qlik Talend Cloud-Kunden allgemein verfügbar werden. Die Erweiterungen zu Snowflake Open Catalog, Spark und Zero-Copy-Mirroring zu Databricks und Redshift folgen in Phasen ab Q1 2026. Interessierte können die Funktionen auf der AWS re:Invent im Qlik-Stand #1727 kennenlernen oder einen kostenlosen Testzugang anfordern. Industrieexperten sehen in der Erweiterung einen Meilenstein für datengestützte KI-Operationen: Die Kombination aus Echtzeit-Streaming, automatisierter Governance und plattformübergreifender Zugänglichkeit macht Qlik Open Lakehouse zu einer attraktiven Wahl für Unternehmen, die ihre Dateninfrastruktur modernisieren und KI-Produktivität steigern wollen. Qlik, mit über 40.000 globalen Kunden, positioniert sich damit weiter als führender Anbieter für integrierte Daten- und KI-Lösungen.