De acordo com pt.wedoany.com-A Qlik anunciou a disponibilidade geral de novas capacidades de engenharia de dados inteligentes no Qlik Cloud, colocando em produção os recursos introduzidos no Qlik Connect 2026. O lançamento visa ajudar as equipas de dados a acelerar a colocação de dados governados em fluxos de trabalho de análise, automação e IA, utilizando agentes de IA dedicados e fluxos de trabalho declarativos para encontrar dados fiáveis, definir significados de negócio, avaliar a qualidade, moldar produtos de dados e criar pipelines através das ferramentas existentes.

À medida que as empresas avançam a IA de projetos-piloto para fluxos de trabalho de negócio, a engenharia de dados torna-se um gargalo crítico. A velocidade com que os agentes de IA recomendam, geram e agem ultrapassa a velocidade com que os pipelines de dados tradicionais são construídos, governados ou mantidos. Isto impõe novas exigências às equipas de dados: entregar em escala sem sacrificar a qualidade, a linhagem, a gestão ou as escolhas arquitetónicas. As capacidades de engenharia de dados inteligentes da Qlik trazem assistência de IA para mais fluxos de trabalho de engenharia de dados, indo além da geração de código, ajudando as equipas a passar mais rapidamente da intenção para produtos de dados fiáveis, mantendo ao mesmo tempo o controlo humano sobre decisões críticas. Estes produtos de dados podem ser reutilizados em casos de uso de análise, automação e IA, sem necessidade de recriação para cada projeto.

Drew Clarke, Vice-Presidente Executivo de Produto e Tecnologia da Qlik, afirmou que as organizações estão a utilizar múltiplas ferramentas de IA, em vez de dependerem de um único assistente, modelo ou plataforma de dados. A abordagem da Qlik é trazer o contexto governado do Qlik para as ferramentas já utilizadas pelas equipas de dados, acelerando o trabalho de engenharia através de agentes, preservando ao mesmo tempo a seletividade, a transparência e o controlo.

As novas capacidades abrangem várias áreas: Na qualidade de dados, os agentes ajudam os utilizadores a recuperar pontuações de confiança e métricas de qualidade, criar ou editar regras de qualidade de dados, definir objetivos de nível de serviço, executar cálculos e detetar ou reportar anomalias através de fluxos de trabalho em linguagem natural ou habilitados por MCP. Nos produtos de dados, ajudam as equipas a criar, gerir e governar produtos de dados fiáveis, tornando os conjuntos de dados curados e prontos para IA mais fáceis de especificar, manter e consumir em casos de uso de análise e IA através de IA Inteligente. Na terminologia de catálogo, ajudam os utilizadores a descobrir ativos de dados, padronizar termos e conectar definições de negócio a metadados governados, reduzindo ambiguidades para equipas de dados, utilizadores de análise e sistemas de IA. Nos pipelines e código declarativos, permitem que engenheiros de dados utilizem agentes de codificação e ambientes de desenvolvimento de terceiros aprovados para gerar e modificar pipelines com base no contexto de pipeline governado. Nas ferramentas de dados MCP expandidas, permitem que clientes de IA autorizados acedam às capacidades e ao contexto do Qlik, ajudando as equipas a usar os seus assistentes de IA preferidos enquanto mantêm o controlo empresarial.

Estas capacidades visam ajudar as organizações a superar os obstáculos à realização de valor da IA: a lacuna entre a ambição e a prontidão dos dados. Os agentes de IA e as equipas de análise necessitam de dados atempados, significado consistente, sinais de qualidade, linhagem e controlo de políticas para operar de forma fiável. A Qlik integra estes elementos nos fluxos de trabalho de engenharia de dados, permitindo que as equipas acelerem a entrega de produtos de dados fiáveis para IA, análise e automação, evitando que a governação seja uma reflexão tardia.

Stephen Catanzano, Analista Principal de Dados e IA da Omdia, observou que as empresas enfrentam pressão para operacionalizar a IA mais rapidamente, mas a engenharia e a governação de dados continuam a ser os principais gargalos. A abordagem da Qlik caracteriza-se por incorporar capacidades inteligentes diretamente em fluxos de trabalho de dados governados, ajudando as organizações a acelerar a entrega de produtos de dados prontos para IA sem separar velocidade e supervisão. Robin Astle, Responsável de Análise da Qlik na Valpak, afirmou que as novas capacidades ajudam a encontrar os ativos corretos, compreender a qualidade e colocar produtos de dados fiáveis em uso mais rapidamente, mantendo ao mesmo tempo os processos de governação inalterados. Este equilíbrio entre velocidade e controlo torna a IA prática.

Este anúncio baseia-se na estratégia de IA da Qlik para análise e integração de dados, incluindo o Qlik Predict Agent e o Qlik Automate Agent lançados em junho, bem como o Qlik Analytics Agent, cujo lançamento está previsto para o terceiro trimestre de 2026. As capacidades de engenharia de dados inteligentes estão disponíveis a partir de hoje no Qlik Talend Cloud e no Qlik Cloud Analytics, com disponibilidade variável consoante a capacidade, região, licenciamento e configuração de implantação.