12. August 2025

Qlik®Juli Update: das ist neu

Neue Funktionen für mehr Effizienz, Flexibilität und KI-Power

Mit dem aktuellen Qlik-Cloud-Update erwarten Dich zahlreiche Verbesserungen in den Bereichen Analytics, Data Integration, KI und Automatisierung. Von der Wiederverwendbarkeit editierbarer Skripte über erweiterte Berechtigungsoptionen bis hin zu innovativen Knowledge-Marts für RAG-Anwendungen – diese Version bringt mehr Möglichkeiten, Effizienz und Integration in Deine Daten- und Analytics-Workflows.

Analytics

Editierbare Skripte einbinden & wiederverwenden
Lade-Skripte können nun modular aufgebaut werden: Skripte im Katalog oder Aktivitätszentrum erstellen, im Editor bearbeiten und in mehreren Apps nutzen – mit Vorschau. Bestehende QVS-Dateien lassen sich in editierbare Skripte umwandeln. Ideal für wiederverwendbare Logik wie Subroutinen, Variablen oder Kalender.
Gezieltere Notes-Berechtigungen
Admins können den Zugriff auf die Notes-Funktion individuell steuern.
Mehr Berichte pro Task
Limit von 100 auf 500 eindeutige Berichte pro Ausführung erhöht.
Mehr Benutzergruppen
Limit von 1.000 auf 20.000 Gruppen pro Mandant gesteigert.

Connectors

Updates für Analytics-Connectoren
Qlik Predict Analytics Connector unterstützt jetzt den Alias-Parameter.
Aktualisierte Modelllisten für GenAI-Connectoren: OpenAI, Anthropic (Amazon Bedrock), Cohere (Amazon Bedrock), Meta (Amazon Bedrock).
Direct Access Gateway direkt einstellen
Konfiguration jetzt im Administration Activity Center möglich (ab Version 1.7.2).

Automation & KI

Neue Funktionen für Qlik Predict Connector in Qlik Automate
Vorhersagen generieren, Schlüsselfaktoren analysieren und ML-Workflows automatisieren – inkl. Experimente & Modellbereitstellung.
ML-Trainingsberichte erstellen
Trainingsprotokolle als PDF exportieren – hilfreich für Reviews und Audits.

Data Integration

Databricks-Datasets direkt in Databricks öffnen
Erste Nicht-Qlik-Integration von Datasets – weitere geplant.
Einführung von Knowledge Marts
Automatisiertes Erstellen, Vektorisieren und Laden von Daten in Vektorspeicher – ideal für semantische Suche und RAG-KI-Anwendungen.
- Knowledge Mart Task: Strukturdaten in Dokumente umwandeln und in Vektorspeicher publizieren.
- File-based Knowledge Mart: Unstrukturierte Dokumente aus File Shares, FTP, OneDrive oder SharePoint verarbeiten.
- Test Assistant: Semantische Suche in natürlicher Sprache im Vektorspeicher testen.
Unterstützte Ziele: Snowflake Cortex, ElasticSearch, OpenSearch, PineCone Vector Search.
LLM-Integration: Snowflake Cortex, Amazon Bedrock, Azure OpenAI, OpenAI.
Datenprodukte behalten Modell in Qlik Cloud Analytics
Übernahme des in Qlik Talend Cloud erstellten Modells direkt in die Qlik-App – ohne erneute Modellierung.