Qlik Sense (с AI)

Обзор инфраструктуры Qlik Sense и Qlik Staige AI

Архитектура Qlik Sense 2026 определяется слиянием ассоциативного движка и фреймворка Qlik Staige™ для оркестрации ИИ. Это сочетание обеспечивает агентный ИИ, где супервизорный агент интерпретирует намерения пользователя и координирует работу специализированных агентов для выполнения сложных аналитических рабочих процессов в рамках единой фабрики данных 📑.

Ассоциативная индексация данных и логический инференс

Ключевое отличие Qlik — его движок, который избегает предопределенных SQL-джойнов, используя сжатое бинарное представление всех ассоциаций данных (включая исключенные значения).

• Механизм движка: Вход: Гетерогенные наборы данных из нескольких источников → Процесс: Бинарная индексация в памяти и расчет логического инференса → Выход: Нелинейная модель данных, позволяющая пользователям исследовать связанные и «несвязанные» (серые) данные без повторных запросов 📑.
• Основы ИИ: Движок предоставляет уникальный контекст «ассоциативного различия» для конвейеров RAG, гарантируя, что LLM анализируют весь набор данных, а не только отфильтрованные подмножества 🧠.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Оркестрация ИИ и агентный ИИ (Qlik Answers)

Qlik Staige выступает в роли модульного интеграционного слоя, абстрагируя сложность LLM и обеспечивая фреймворк управления для генеративных инсайтов.

• Фреймворк агентного ИИ: Вход: Бизнес-цель на естественном языке → Процесс: Супервизорный агент разбивает намерение на задачи для специализированных субагентов (например, агент аналитики данных, агент пользовательских сценариев) → Выход: Автономное выполнение многоэтапных аналитических планов 📑.
• Qlik Answers™: Ассистент на базе ИИ, предназначенный для работы с неструктурированными данными, использующий RAG для предоставления человекообразных ответов с цитированием из корпоративных баз знаний 📑.
• Insight Advisor: Применяет машинное обучение для автоматического распознавания паттернов, предлагая визуализации на основе ассоциативного контекста текущего состояния выборки 📑.

Фабрика данных и открытое озеро данных

Благодаря интеграции Qlik Talend Cloud платформа обеспечивает работу с данными в реальном времени, оптимизированную для нагрузок ИИ.

• Потоковая ингестия в Iceberg: Вход: Высокообъемные события (Kafka, Kinesis, S3) → Процесс: Ингестия в реальном времени с изменением данных (CDC) и трансформации на лету → Выход: Управляемые таблицы Apache Iceberg, размещаемые непосредственно в облаке клиента 📑.
• Qlik Trust Score™: Автоматически применяет метрики качества и происхождения данных, гарантируя использование только высоконадежных сигналов для обучения ИИ или инференса 📑.

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует проверить следующие архитектурные характеристики:

• Задержка контекста RAG: Оценить производительность ассоциативного движка при предоставлении крупномасштабного ассоциативного контекста внешним провайдерам LLM в периоды пиковой нагрузки 🌑.
• Оптимизация таблиц Iceberg: Проверить эффективность Adaptive Iceberg Optimizer в управлении компактификацией и индексацией для поддержания 5-кратной производительности запросов без ручной настройки 📑.
• Разрешения агентов: Запросить подробную документацию по стандартам A2A (Agent-to-Agent) и механизмам поддержания фильтров безопасности при автономных триггерах обратной записи 🌑.