Qlik®, leader globale nell’integrazione e nella qualità dei dati, nelle analytics e nell’intelligenza artificiale, annuncia la disponibilità generale di Qlik Open Lakehouse, un servizio Apache Iceberg completamente gestito all’interno di Qlik Talend Cloud®, che offre pipeline in tempo reale, ottimizzazione automatica di Iceberg e vero accesso multi-engine senza vincoli di lock-in. Il risultato è una base dati pronta per l’AI che riduce tempi e costi tra i dati e l’azione.
Distribuito nell’account cloud del cliente con la modalità bring-your-own-compute, Qlik Open Lakehouse combina l’ingestione CDC (change data capture) con l’ottimizzazione automatica di Iceberg e l’accesso multi-engine, così i team possono utilizzare gli strumenti su cui già fanno affidamento, tra cui Amazon Athena, Snowflake, Spark, Trino e Amazon SageMaker per il machine learning (ML).
Già durante la fase di anteprima, i clienti hanno segnalato query più rapide e una riduzione significativa dei costi infrastrutturali, spostando i carichi di lavoro da data warehouse proprietari a tabelle Iceberg aperte e ottimizzate.
“L’AI si blocca quando i dati sono lenti, frammentati e costosi” – ha dichiarato Mike Capone, CEO di Qlik – “Qlik Open Lakehouse risolve questo problema offrendo ai team una base in tempo reale basata su Iceberg, che possono gestire nel proprio cloud su scala enterprise e interrogare con i motori che già utilizzano. Porta performance, controllo dei costi e governance in un’unica soluzione, così le decisioni vengono prese più rapidamente e i modelli migliorano ogni giorno”.
Novità principali:
- Disponibilità generale di Qlik Open Lakehouse su Qlik Talend Cloud, distribuito nella VPC del cliente con modalità bring-your-own-compute per garantire sicurezza, prestazioni e controllo dei costi.
- Accesso multi-engine dal primo giorno, incluso il supporto per Amazon Athena, così i team possono interrogare le tabelle Iceberg in modalità serverless insieme alle Qlik analytics e ad altri motori.
- Dati pronti per SageMaker, archiviati in tabelle Iceberg governate su Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), facilitando l’accesso, la preparazione e la formazione di modelli ML senza creare copie aggiuntive dei dati.
- Ottimizzazione automatica di Iceberg per compattazione, partizionamento e manutenzione dei metadati, migliorando le prestazioni delle query e riducendo lo spazio di archiviazione.
- Pipeline a bassa latenza da centinaia di fonti tramite CDC, con qualità dei dati, tracciabilità, catalogazione e osservabilità FinOps integrate.
- Qlik Analytics™ e AI integrati, con il motore Qlik e l’automazione dei workflow, così gli insight possono attivare azioni direttamente nei sistemi aziendali.
“La disponibilità generale di Qlik Open Lakehouse trasforma la strategia a lungo termine di Qlik in una realtà concreta per le aziende che adottano formati di tabella aperti” – ha dichiarato Mike Leone, Principal Analyst di Enterprise Strategy Group – “La sua capacità di gestire grandi quantità di dati in modo rapido, ottimizzarli in tempo reale e lavorare con diversi strumenti nel cloud risolve problemi comuni come dati obsoleti, lenti o costosi. Inoltre, grazie all’integrazione robusta e alla governance dei dati di Qlik, offre una piattaforma solida per AI e analytics che i team possono adottare senza dover ricostruire completamente i propri sistemi o passare a nuovi strumenti”.
Perché è importante:
Il valore dell’AI è spesso limitato dai dati e Qlik Open Lakehouse colma questa lacuna offrendo alle aziende una base dati e di analytics per l’AI: dati affidabili, spiegabili e sempre aggiornati in un formato aperto che può essere interrogato da qualsiasi motore. Il risultato è una presa di decisioni più rapida, un costo totale inferiore e libertà di scelta tra analytics e machine learning. Durante la fase di anteprima, i clienti hanno registrato prestazioni delle query fino a 5 volte più veloci e una riduzione dei costi infrastrutturali fino al 50%, eliminando copie inutili e ottimizzando le tabelle Iceberg su larga scala.
Come funziona:
- Aperto per definizione: i dati risiedono in Apache Iceberg sull’object storage del cliente. Le stesse tabelle possono essere interrogate da Qlik, Amazon Athena, Snowflake, Spark, Trino e servizi ML come Amazon SageMaker.
- In tempo reale per impostazione predefinita: il CDC mantiene le tabelle sempre aggiornate e l’ottimizzazione automatica garantisce le prestazioni anche con la crescita dei dati.
- Governato e affidabile: regole integrate di qualità dei dati, tracciabilità, catalogazione e controlli di accesso offrono la sicurezza necessaria per l’AI e i carichi di lavoro regolamentati.
- Progettato per l’azione: il motore Qlik e l’automazione collegano gli insight ai workflow, così i team non si fermano ai dashboard.
Disponibilità:
Qlik Open Lakehouse è disponibile da oggi per i clienti Qlik Talend Cloud, incluso il supporto per Amazon Athena. Inoltre, l’integrazione con SageMaker per la formazione e la deduzione dei modelli sui dati Iceberg è supportata tramite i pattern standard AWS.
Ulteriori aggiornamenti dell’ecosistema sono previsti per il quarto trimestre 2025.
Per saperne di più, visita la pagina dedicata alla soluzione Qlik Open Lakehouse.
