Qlik, leader mondial en intégration de données, qualité des données, analyse et intelligence artificielle (IA), a annoncé de nouvelles fonctionnalités pour Qlik Open Lakehouse, son lac de données géré basé sur Apache Iceberg. Ces évolutions introduisent une ingestion en temps réel de flux de données, des transformations en continu, une qualité de données renforcée et des intégrations étendues, permettant aux équipes d’ingérer des événements à haute volu-métrie provenant d’Apache Kafka, Amazon Kinesis et Amazon S3 directement dans des tables Iceberg gouvernées, tout en appliquant des transformations dès l’arrivée des données. L’ensemble du processus — ingestion, transformation, optimisation, gouvernance — s’effectue sans consommer les ressources de l’entrepôt de données, offrant une solution coûteuse et performante. Les données sont immédiatement disponibles pour l’analyse, les applications et les équipes de machine learning, avec une qualité de données automatique, une traçabilité complète, une catalogation et le score de confiance Qlik Trust Score™ appliqués dès la réception. Qlik a également étendu ses intégrations avec l’écosystème Iceberg en ajoutant le support du Snowflake Open Catalog, une compatibilité améliorée avec Apache Spark, ainsi que des miroirs sans copie vers Databricks et Amazon Redshift, complétant déjà les miroirs vers Snowflake. Ces fonctionnalités simplifient la conception hybride de lakehouse et d’entrepôts de données. Drew Clarke, EVP Produit et Technologie chez Qlik, souligne : « La prochaine phase de l’IA est opérationnelle. Elle repose sur des données fraîches et gouvernées, pas sur des traitements par lots nocturnes. Avec l’ingestion en streaming et les transformations en temps réel, Qlik Open Lakehouse donne aux équipes un fondement de données d’entreprise ouvert et fiable, dans leur propre cloud, basé sur Iceberg et intégré aux moteurs qu’elles utilisent déjà. Cela réduit le délai d’action et transforme les projets pilotes d’IA en performances concrètes. » La solution gère les tables Apache Iceberg sur Amazon S3 dans l’environnement client. Les pipelines en streaming écrivent les événements et appliquent les transformations en continu, avec une optimisation automatique des compactions et des métadonnées pour maintenir les performances à grande échelle. La gouvernance via Qlik Talend Cloud assure la qualité des données, la traçabilité et la mise à jour du catalogue. Le miroir sans copie permet de partager les mêmes jeux de données Iceberg dans Snowflake, Databricks et Amazon Redshift sans duplication, réduisant les coûts et la complexité. Peter-Christian Quint, partenaire gérant de cimt, souligne : « Nos projets clients montrent que le lac de données ouvert ne réalise son plein potentiel que lorsqu’il allie simplicité et gouvernance rigoureuse. Qlik permet aux organisations de transformer des architectures ouvertes modernes en solutions véritablement utilisables. Les données sont écrites une seule fois dans des tables Iceberg ouvertes et gouvernées, et les insights opérationnels circulent directement vers l’IA et l’analyse en temps quasi réel. Cela représente une amélioration radicale de l’efficacité, une réduction des coûts et une performance accrue — exactement ce qui distingue Qlik. » Les nouvelles fonctionnalités d’ingestion en streaming et de transformations en temps réel seront disponibles en version générale au premier trimestre 2026 pour les clients Qlik Talend Cloud. Le support du Snowflake Open Catalog, l’amélioration de la compatibilité Spark et les miroirs sans copie vers Databricks et Amazon Redshift seront déployés par phases à partir du premier trimestre 2026. Les clients peuvent découvrir ces innovations au salon AWS re:Invent, au stand #1727, ou demander une démonstration personnalisée.