19. August 2026

Qlik Agentic Data Engineering

Datenarbeit neu gedacht

Daten für Analytics und AI bereitzustellen, kostet in vielen Unternehmen sehr viel Zeit und manuellen Aufwand. Mit Qlik Agentic Data Engineering erweitert Qlik seine Plattform um spezialisierte AI Agents, die Data Teams bei zentralen Aufgaben unterstützen – von Datenqualität und Katalogisierung bis hin zur Entwicklung von Datenpipelines.

Als Qlik Partner der ersten Stunde begleitet EVACO Unternehmen dabei, Technologie und Datenstrategie sinnvoll zu integrieren und aus neuen Funktionen konkrete Mehrwerte für den Arbeitsalltag zu schaffen. Wir erachten Qlik Agentic Data Engineering als Chance, einen Technologiesprung auf Basis bestehender Tools und Strukturen zu erzielen und unmittelbare Mehrwerte zu generieren.

Mehr Unterstützung im Data Engineering

Mit Agentic AI verändert sich auch die Arbeit im Data Engineering. Wiederkehrende Aufgaben müssen nicht mehr ausschließlich manuell umgesetzt werden. Spezialisierte Agents können einzelne Arbeitsschritte übernehmen und Data Engineers gezielt unterstützen.

Qlik verbindet diesen Ansatz mit Funktionen rund um Datenintegration, Datenqualität, Governance und Datenprodukte. So entsteht eine durchgängige Grundlage, um Daten verlässlich für Analytics- und AI-Anwendungen bereitzustellen.

Konkret bedeutet das für Dich: weniger Zeit für repetitive Aufgaben und mehr Raum für Architektur, Governance und die Weiterentwicklung Deiner Datenplattform.

Spezialisierte Agents für unterschiedliche Aufgaben

Qlik stellt in Qlik Talend Cloud verschiedene Agents für konkrete Aufgaben entlang des Datenlebenszyklus bereit:

Der Data Product Agent unterstützt Dich bei der Erstellung, Governance und Bereitstellung kuratierter Datenprodukte.
Der Data Quality Agent hilft Dir dabei, Daten zu profilieren, ihre Qualität zu überwachen und Probleme frühzeitig zu erkennen.
Der Catalog and Business Glossary Agent unterstützt bei der Klassifizierung und Dokumentation von Daten sowie bei der Pflege einheitlicher Geschäftsbegriffe.
Der Pipeline Agent ist darauf ausgelegt, den Aufbau und die Bereitstellung von Datenpipelines stärker zu automatisieren.

Damit geht Qlik über klassische AI-Assistenten hinaus. Die einzelnen Agents sind auf konkrete Aufgabenbereiche ausgerichtet und unterstützen Dich innerhalb definierter Rahmenbedingungen.

Datenpipelines in natürlicher Sprache beschreiben

Ein weiterer Bestandteil von Qlik Agentic Data Engineering sind die sogenannten Declarative Data Pipelines.

Dabei beschreibst Du das gewünschte Ergebnis einer Datenpipeline in natürlicher Sprache. Coding Agents unterstützen anschließend bei der technischen Umsetzung. Qlik nennt hier unter anderem Claude Code und GitHub Copilot in Verbindung mit Visual Studio Code.

Der Fokus verschiebt sich damit vom einzelnen technischen Schritt stärker auf das gewünschte Ergebnis. Governance und Datenqualität bleiben dabei ein fester Bestandteil des Prozesses.

Achilles-Ferse im Griff: verlässliche Datenbasis

Agentic AI kann nur dann sinnvoll arbeiten, wenn auch die zugrunde liegenden Daten stimmen. Und je eigenständiger AI-Systeme Aufgaben übernehmen, desto wichtiger werden Datenqualität, nachvollziehbare Herkunft, einheitlicher Kontext und klare Governance. Genau hier setzt Qlik mit Agentic Data Engineering an.

Es geht also nicht allein um mehr Automatisierung. Entscheidend ist eine Datenbasis, auf die sich Menschen, Anwendungen und AI Agents gleichermaßen verlassen können.

Was bedeutet das für Dein Data Team?

Besonders interessant wird Agentic Data Engineering dort, wo heute viel Zeit in wiederkehrende Aufgaben fließt: Datenprofiling, Qualitätsprüfungen, Katalogisierung, Dokumentation oder die Pflege von Pipelines.

Qlik setzt Agents genau an diesen Punkten ein. So kannst Du Routineaufgaben stärker automatisieren und Deine Ressourcen dort einsetzen, wo sie den größeren Mehrwert schaffen – etwa bei Datenarchitektur, Governance oder der Entwicklung neuer Use Cases.

Von der Technologie zum passenden Einsatz

Neue Funktionen allein schaffen noch keinen Mehrwert. Entscheidend ist, wie gut sie zu Deiner Datenarchitektur, Deinen Prozessen und Deinen Zielen passen. Hier unterstützen wir Dich gerne: wir kennen die Qlik Plattform aus zahlreichen Projekten und unterschiedlichen Anwendungsszenarien aus dem Effeff und helfen Dir, die Möglichkeiten von Qlik Agentic Data Engineering einzuordnen, passende Einsatzfelder zu identifizieren und sie sinnvoll und minimalinvasiv in Deine bestehende Umgebung zu integrieren.

Gemeinsam mit Dir klären wir, welche Prozesse sich für eine stärkere Automatisierung eignen, welche Anforderungen an Datenqualität und Governance bestehen und wie sich eine verlässliche Grundlage für Analytics und AI schaffen lässt.

Qlik Agentic Data Engineering mit EVACO – wir unterstützen Dich von der ersten Einordnung bis zur Umsetzung in Deiner bestehenden Qlik Umgebung.