Qlik Cloud Analytics

Qlik Update – März 2025

Das März-Update 2025 bringt eine Vielzahl spannender Funktionen und Verbesserungen für Qlik Cloud. Von Optimierungen im Analysebereich über neue Automatisierungsmöglichkeiten bis hin zu erweiterten Visualisierungen – dieses Update stärkt Qlik als zentrale Plattform für datengetriebene Entscheidungen. In diesem Beitrag findest Du eine strukturierte Übersicht über alle Neuerungen.

Qlik Cloud Analytics

Verbesserte Ladeanzeige beim Öffnen von Apps
Mit dem neuen Lade-Feedback erhalten Nutzer nun eine detaillierte Echtzeit-Anzeige beim Öffnen von Qlik-Applikationen. Dies sorgt insbesondere bei größeren Apps für deutlich mehr Transparenz und schafft Vertrauen in die Systemleistung. Die Funktion ist standardmäßig deaktiviert, kann jedoch von Administratoren im Administrationsbereich unter „Einstellungen“ aktiviert werden.

Neue Cloud-Region: Vereinigte Arabische Emirate (UAE)

Qlik erweitert seine globale Infrastruktur um eine neue Region in den Vereinigten Arabischen Emiraten. Dies bietet Unternehmen in der Region bessere Performance, niedrigere Latenzen und lokale Datenverarbeitung im Einklang mit regulatorischen Anforderungen.

Self-Service Scheduling (Slice 1)

Die erste Ausbaustufe des Self-Service Schedulings ermöglicht eine einfache Planung und Abfolge automatisierter Aufgaben – ganz ohne komplexe Automations.

Wesentliche Vorteile:
– Automatisierung von Abläufen direkt in der Oberfläche
– Flexible Steuerung einfacher und komplexer Workflows
– Zentrale Übersicht und intuitives Task-Management
– Integration über Apps, Datenflüsse und Skripte hinweg

Ausblick:
– Slice 2: Live-Status-Monitoring für alle Tasks
– Slice 3: Visueller Planer mit Drag-and-Drop-Funktion

Visualisierungen und Dashboards

Benutzerdefinierbare Kontextmenüs
App-Entwickler können ab sofort festlegen, welche Aktionen in Rechtsklick-Menüs verfügbar sind. Über die UI-Einstellungen lässt sich das Kontextmenü gezielt anpassen, um den Anwenderinnen und Anwendern eine klar strukturierte, rollenspezifische Benutzerführung zu bieten.

Neue Funktionen in der Pivot-Tabelle
In der neuen Pivot-Version können nun gezielt einzelne Dimensionen oder ganze Ebenen ein- und ausgeblendet werden – für noch individuellere Analysen.

Abschied vom Multi-KPI-Objekt
Das bisherige Multi-KPI-Objekt wird eingestellt. Entwickler werden ermutigt, alternative Visualisierungen zu verwenden – z. B. in Kombination mit dem Layout-Container und dem Navigationsmenü sowie mithilfe der neuen Styling-Funktionen für Apps und Diagramme.

Neue Darstellung im Balkendiagramm: Butterfly
Das Balkendiagramm erhält eine neue Option: das Butterfly- (oder Tornado-) Diagramm. Diese Form eignet sich hervorragend, um zwei Kennzahlen entlang einer Dimension gegenüberzustellen – ideal für Vorher-Nachher-Vergleiche oder Soll-Ist-Analysen.

Verbesserungen beim Liniendiagramm
Es ist jetzt möglich, manuell Punkte und Linien in Liniendiagrammen zu ergänzen. Damit lassen sich Trends oder wichtige Schwellenwerte visuell hervorheben und besser kommunizieren.

Zebra-Streifen für Straight Tables
Für eine verbesserte Lesbarkeit können im neuen Straight Table nun abwechselnde Zeilen farblich hervorgehoben werden. Diese Option lässt sich im Styling-Panel aktivieren.

Erweiterte Exportoptionen im Straight Table
Nutzer haben jetzt die Möglichkeit, Exporte aus dem Straight Table individuell anzupassen.
Zu den neuen Optionen gehören:
– Titel der Tabelle
– Spaltensummen
– Aktuelle Selections

Einstellungen für Nullwerte und Kopfzeile
Neue Konfigurationsmöglichkeiten im Straight Table erlauben es,
– Nullwerte mit benutzerdefinierten Platzhaltern darzustellen
– Die Kopfzeile auszublenden, wenn gewünscht

Verbesserungen am Textobjekt
Das Textobjekt im Dashboard Bundle wurde umfassend überarbeitet:
– Zeilen lassen sich in Bullet-Listen umwandeln
– Measures werden beim Bearbeiten hervorgehoben
– Hover- und Detailfunktionen sind standardmäßig aktiviert
– Die maximale Zahl an Measures wurde von 10 auf 100 erhöht

Qlik Answers

Technologie-Upgrades
– Upgrade auf Anthropic Claude Sonnet 3.5 für natürlichere KI-Dialoge
– Upgrade auf Cohere Rerank 3.5 für verbesserte Ergebnispriorisierung

Überarbeitete Summary-Seite für Knowledge Bases
Die neue Zusammenfassungsseite für Knowledge Bases bietet erweiterte Verwaltungsfunktionen. Dazu zählen:
– Intuitive Filtermöglichkeiten zum gezielten Reindizieren oder Entfernen von Dateien
– Einsicht, welche Assistenten auf die Knowledge Base zugreifen
– Transparente Darstellung, wie häufig Inhalte in Antworten genutzt werden

Qlik AutoML

Unterstützung mehrerer Modelle in einem Deployment
Mit dem neuen Multi-Model-Deployment lassen sich mehrere Machine-Learning-Modelle innerhalb eines Deployments parallel ausführen. Die Modelle können flexibel ausgetauscht werden, ohne die Konfiguration ändern oder Integrationen anpassen zu müssen. Dies erhöht die Skalierbarkeit und beschleunigt datengetriebene Entscheidungsprozesse erheblich.

Qlik Application Automation

Projektunterstützung im Qlik Talend Cloud Connector
Der Qlik Talend Cloud Data Integration Connector enthält jetzt Blöcke zum Erstellen, Exportieren und Importieren von Projekten – ideal für automatisierte Deployment-Szenarien.

Neuer „Create Task“-Block im Salesforce Connector
Mit dem neuen Block lassen sich Aufgaben direkt aus Analyseerkenntnissen in Salesforce erstellen – etwa für Renewal Opportunities mit Upsell-Potenzial. Die Aufgaben können gezielt Accounts, Nutzern oder Opportunities zugewiesen werden.

Weitere Neuerungen in Application Automations
– Unterstützung von Custom Groups im Qlik Cloud Services Connector
– Neuer Delete File Block im GitHub Connector

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VSME im Sog der Omnibusverordnung

Vom freiwilligen Standard zum strategischen Vorteil

Die Omnibus-Initiative der EU soll die Herausforderungen und bürokratische Hürden der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) abschwächen, indem die Berichtspflichten verschlankt und insbesondere kleinere Unternehmen entlasten werden. Das rückt eine freiwillige Alternative ins Rampenlicht: den VSME-Standard (Voluntary Standard for non-listed Micro-, Small- and Medium-sized Undertakings).

Omnibus-Initiative: weniger ist mehr

Die Omnibus-Initiative der EU schwächt die CSRD-Berichtspflicht ab. Künftig sind Unternehmen erst ab 1.000 Mitarbeitenden betroffen, was die Anzahl berichtspflichtiger Unternehmen um 80 % reduziert. Weitere Änderungen:

• Spätere Berichtspflichten: Erst ab 2028 für das Geschäftsjahr 2027
• Weniger Berichtsinhalte: 25 % weniger Datenpunkte, keine sektorbezogenen Standards
• Keine strengere Prüfung: „Reasonable Assurance“ entfällt
• Vereinfachte EU-Taxonomie: OpEx-Berichtspflicht nur bei ≥ 25 % taxonomiefähigem Umsatz
• CSDDD-Lockerungen: Sorgfaltspflichten nur für direkte Geschäftspartner, keine EU-weite Haftung

Warum der VSME-Standard an Bedeutung gewinnt

Unabhängig von gesetzlichen Anforderungen bleibt Nachhaltigkeitsberichterstattung für Unternehmen hochgradig relevant, da Investoren, Kunden und Stakeholder weiterhin ESG-Transparenz fordern – Tendenz steigend. Der VSME-Standard ermöglicht es Unternehmen, mit minimalem Aufwand einen Nachhaltigkeitsbericht zu erstellen, der auf ihre Stakeholder zugeschnitten ist.

Was ist der VSME-Standard?

Der VSME-Standard wurde speziell für kleinere Unternehmen entwickelt, um eine einfache, aber dennoch aussagekräftige Nachhaltigkeitsberichterstattung zu ermöglichen. Während die CSRD umfassende Offenlegungspflichten vorsieht, reduziert der VSME-Standard den administrativen Aufwand erheblich. Die über 1.000 Datenpunkte der European Sustainability Reporting Standards (ESRS) entfallen, stattdessen gibt es nur zwei Module mit 20 Berichtskategorien – eine doppelte Wesentlichkeitsanalyse ist nicht erforderlich.

Vorteile einer VSME-Zertifizierung

Unternehmen, die frühzeitig auf freiwillige Berichterstattung setzen, können sich als verantwortungsbewusste Akteure am Markt etablieren und sich aufgrund des CSRD Trickle-down Effekts strategische Vorteile sichern: CSRD-berichtspflichtige Unternehmen, nachhaltig positionierte Firmen und Finanzinstitute mit ESG-Kreditkriterien verlangen zunehmend Nachhaltigkeitszertifizierungen in ihren Kunden- und Lieferantenbeziehungen. Durch diesen Trickle-Down-Effekt wird der VSME-Standard zu einem pragmatischen Instrument, um mit minimalem Aufwand ESG-Transparenz nachzuweisen und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Freiwillige Wesentlichkeitsanalyse
im Gegensatz zur CSRD sieht VSME keine verpflichtende Wesentlichkeitsanalyse vor. Unternehmen, die durch die Omnibus Verordnung von der Berichtspflicht befreit sind, haben den Aufwand der doppelten Wesentlichkeit aber nicht umsonst gemacht, sondern in ein strategisch wertvolles Instrument investiert. Die doppelte Wesentlichkeitsanalyse ähnelt einer SWOT-Analyse und kann als effektives Steuerungsinstrument genutzt werden, mit dem Unternehmen Chancen und Risiken identifizieren und gezielte Maßnahmen ableiten können. inem zunehmend datengetriebenen Markt wettbewerbsfähig zu bleiben.

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Qlik Data Flow

Effiziente Datenaufbereitung für Analytics und KI

Unternehmen setzen zunehmend auf Lösungen, die es ermöglichen, den gesamten Datenlebenszyklus zu optimieren – von der Datenintegration über die Datenqualität bis hin zu fortschrittlichen Analysen und KI-Anwendungen. Mit Qlik Data Flow ergänzt Qlik seine Cloud-Analytics-Plattform um eine leistungsstarke Funktion zur Datenaufbereitung. Die neue Technologie erleichtert es Unternehmen, Daten effizient zu kombinieren, zu bereinigen und zu transformieren, um schneller fundierte Entscheidungen treffen zu können.

Herausforderung
Traditionell erfordert die Vorbereitung von Daten für Analysen und KI-Anwendungen einen hohen Zeitaufwand und technisches Know-how. Manuelle Prozesse und komplexe Skripte erschweren den Zugang für viele Anwender und verlangsamen den Analyseprozess.

Kernfunktionen
Qlik Data Flow begegnet diesen Herausforderungen mit einer benutzerfreundlichen Drag-and-Drop-Oberfläche, die eine visuelle Datenmodellierung ermöglicht. Die wichtigsten Funktionen umfassen:

Visuelle Datenaufbereitung: Anwender können Datensätze intuitiv zusammenfügen, bereinigen und transformieren.
Automatische Skripterstellung: Jeder Schritt im Prozess wird dokumentiert und lässt sich transparent nachvollziehen.
Flexibler Workflow: Die Plattform unterstützt No-Code-, Low-Code- und Pro-Code-Ansätze, sodass sowohl technische als auch nicht-technische Nutzer effizient arbeiten können.
Nahtlose Integration: Als Bestandteil von Qlik Cloud Analytics können Daten direkt für Visualisierungen, Berichte und KI-Modelle genutzt werden.

Vorteile
Data Flow ermöglicht die schnelle und effiziente Erstellung qualitativ hochwertiger, KI-fähiger Datensätze und bietet handfeste Vorteile: 

Barriere-Freiheit: Daten ohne technisches Skriptens durch Drag-and-Drop-Simplicity
Transparenz und Vertrauen: Jeder visuelle Schritt erzeugt automatisch den zugehörigen Qlik-Skriptcode, was für vollständige Nachvollziehbarkeit und Vertrauen in die Ergebnisse sorgt.
Flexibilität: Data Flow unterstützt verschiedene Herangehensweisen – von No-Code über Low-Code bis hin zu Pro-Code – und passt sich somit an die unterschiedlichen technischen Fähigkeiten der Nutzer an.
End-to-End-Integration: Die nahtlose Integration in Qlik Cloud Analytics ermöglicht einen fließenden Übergang von der Datenaufbereitung hin zu weiterführenden Analysen, Visualisierungen und KI-Anwendungen.

Fazit
Die Einführung von Data Flow ist ein weiterer Schritt der Qlik Strategie zur Vereinfachung von Analytics-Prozessen. Durch eine intuitive, visuelle Herangehensweise und flexible Workflows wird es einem breiteren Anwenderkreis ermöglicht, hochwertige, KI-fähige Datensätze zu erstellen. Diese Innovation überbrückt die Kluft zwischen IT und Fachabteilungen und beschleunigt den Analyseprozess. Das hilft Unternehmen, in einem zunehmend datengetriebenen Markt wettbewerbsfähig zu bleiben.

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Partner of the Year 2024 Award

EVACO zum dritten Mal „Partner of the Year“

EVACO wurde nach 2020 und 2021 nun auch im Jahr 2024 von PlatformManager als „Partner of the Year“ ausgezeichnet. Diese wiederholte Ehrung unterstreicht die langjährige, erfolgreiche Zusammenarbeit und das Engagement für stabile und effiziente Governance- und DevOps-Lösungen in Qlik-Umgebungen.

Die Partnerschaft zwischen EVACO und PlatformManager ermöglicht es Unternehmen, ihre BI-Landschaft mit Qlik Sense und QlikView optimal zu verwalten und weiterzuentwickeln. Durch eine strukturierte Versionierung und automatisierte Workflows behalten Unternehmen die volle Kontrolle über ihre BI-Anwendungen und können Entwicklungs-, Test- und Produktivumgebungen effizient verwalten. Gerade in datengetriebenen Organisationen ist eine transparente und nachvollziehbare Entwicklung essenziell, um Compliance-Anforderungen zu erfüllen und gleichzeitig den Entwicklungsprozess zu beschleunigen.

Wir unterstützt Unternehmen dabei, PlatformManager nahtlos in bestehende BI-Strategien zu integrieren und Arbeitsabläufe zu optimieren. Die Lösung sorgt für eine verbesserte Zusammenarbeit zwischen Entwicklern, Analysten und Fachabteilungen und ermöglicht es, Änderungen an Qlik-Applikationen sicher und effizient umzusetzen. Das verkürzt die Entwicklungszyklen und steigert die Qualität der Anwendungen – ein klarer Vorteil für Unternehmen, die schnelle und fundierte Entscheidungen auf Basis ihrer Daten treffen möchten.

Die erneute Auszeichnung als „Partner of the Year“ zeigt, dass die enge Zusammenarbeit von EVACO und PlatformManager für nachhaltigen Mehrwert sorgt. Gemeinsam setzen beide Unternehmen Maßstäbe in der effizienten Verwaltung von BI-Umgebungen und unterstützen Kunden dabei, ihre Datenstrategie mit mehr Transparenz, Kontrolle und Automatisierung auf das nächste Level zu heben. Wir danken PlatformManager für diese Anerkennung und freuen uns darauf, auch in Zukunft Unternehmen mit innovativen Lösungen zu begleiten.

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Nächster Halt: Omnibus Verordnung

Positives Signal

Nach massiver Kritik aus Wirtschaftskreisen, dass die Anforderungen der CSRD, CSDDD und der EU-Taxonomie-Verordnung zu komplex und ressourcenintensiv seien, hat die Europäische Kommission die Omnibus-Verordnung auf den Weg gebracht. Vorbehaltlich der Ratifizierung durch das Europäische Parlament und den Rat soll sie die Nachhaltigkeitsberichterstattung für Unternehmen vereinfachen und den administrativen Aufwand reduzieren, um die Unternehmen im EU-Raum zu entlasten und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken.

Die wesentlichen Änderungen im Überblick

Die Schwellenwerte für die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) wurden entschärft. Erst Unternehmen ab 1.000 Mitarbeitenden und entweder über 50 Millionen Euro Umsatz oder 25 Millionen Euro Bilanzsumme sollen künftig berichtspflichtig sein, was die Zahl direkt betroffener Unternehmen um etwa 80% reduziert. Gleichzeitig werden die Berichtspflichten um 2 Jahre geschoben. Unternehmen, die ursprünglich ab 2025 berichten müssten, haben nun bis 2027 Zeit. Weitere Hürden sollen durch vereinfachte Standards entfallen. Dazu werden die European Sustainability Reporting Standards (ESRS) verschlankt und sektorspezifische Standards entfallen.

Auch die EU-Taxonomie-Verordnung wird modifiziert: Nur Unternehmen ab 1.000 Mitarbeitenden und über 450 Millionen Euro Umsatz müssen ihre Taxonomie-Konformität offenlegen und auch hier wurde der Umfang reduziert: Nur der relevante Anteil von Umsatz und Investitionsausgaben (CapEx) bleibt berichtspflichtig, während das bei Betriebsausgaben (OpEx) zukünftig freiwillig sein soll.

Als letzte Norm wird der Bürokratieaufwand für die Corporate Sustainability Due Diligence Directive (CSDDD) abgeschwächt. Statt wie bisher gefordert die gesamten Lieferkette zu berücksichtigen, müssen Unternehmen nur ihre direkten Geschäftspartner auf Nachhaltigkeitskriterien prüfen – und das mit verlängerten Prüfintervallen: Statt einer jährlichen Kontrolle ist jetzt nur alle fünf Jahre eine Überprüfung vorgesehen.

Nachhaltigkeit zahlt sich aus
Die bisher investierte Arbeit in Wesentlichkeitsanalysen bleibt wertvoll, weil sie regelmäßig zu Effizienzsteigerungen und Innovationen führen. Die pragmatische Ausgestaltung der Omnibus-Verordnung hilft dabei, sich zu fokussieren.
Unternehmen, die Nachhaltigkeit als strategischen Faktor verstehen, profitieren von den gewonnenen Erkenntnissen, unabhängig von regulatorischen Schwellenwerten. Eine fundierte ESG-Strategie hilft Unternehmen Risiken besser zu steuern und langfristig Kosten zu senken. Sie fördert Innovationen, wirkt sich positiv auf Umwelt und Gesellschaft aus und hilft bei der Positionierung als transparenter, nachhaltiger Partner gegenüber Investoren, Kunden und anderen Stakeholdern.

Risiken und Nebenwirkungen

Gelockerte Schwellenwerte entbinden Unternehmen nicht automatisch von der Berichterstattung. Selbst wer durch die neuen Kriterien nicht mehr direkt betroffen ist, kann trotzdem durch Kunden, Lieferanten oder Finanzinstitute zur Offenlegung gezwungen sein. Unternehmen sind gut beraten, Wesentlichkeitsanalysen in ihr Handwerkszeug auf zu nehmen. Als ganzheitliche Anwendung einer SWOT Analyse ist sie ein hervorragendes Werkzeug zur strategischen Unternehmensführung.

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Board Signals & Foresight

Echtzeit-Daten statt Rätselraten

Board bereichert Planung mit KI & Marktdaten

Board präsentiert neue Tools: Board Foresight und Board Signals

Der führende Anbieter von Enterprise-Planning-Lösungen hat zwei innovative Produkte nach erfolgreichen Tests auf dem US-amerikanischen Markt weltweit zugänglich gemacht: Board Foresight und Board Signals. Diese Tools unterstützen Unternehmen dabei, wirtschaftliche Veränderungen frühzeitig zu erkennen und entsprechend zu reagieren.

Board Foresight
Foresight kombiniert externe Daten mit kuratierten Wirtschaftsindikatoren, KI-gestützten Korrelationsalgorithmen und Predictive Analytics. Durch Echtzeit-Updates aus Millionen externer Quellen können Unternehmen Marktveränderungen antizipieren, ihre Geschäftsstrategien anpassen und eine kontinuierliche Planung vorantreiben.

Highlights: Durch Experten-kuratierte Indikatoren erhältst Du Zugang zu branchen-spezifischen externen Faktoren, die die jeweilige Industrie maßgeblich beeinflussen. Effiziente Korrelationsalgorithmen werden mit internen Daten verknüpft und helfen so bei der Identifizierung wichtiger Leistungstreiber.

Board Signals
Signals liefert Entscheidungsträgern branchenspezifische Wirtschaftsindikatoren in Echtzeit, um Marktvolatilität besser zu bewältigen. Entwickelt für strategische Planer und Führungskräfte liefert Signals klare, umsetzbare Informationen für fundierte Geschäftsentscheidungen.

Highlights: Von Experten zusammengestellte branchenspezifische Wirtschaftsinformationen liefern planungsrelevante Indikatoren, die regelmäßig aktualisiert werden. Intelligente Warnmeldungen helfen Unternehmen frühzeitig zu reagieren und Marktvolatilität abzufedern.

Namhafte US-Unternehmen haben die Tools bereits im Einsatz, um ihre Entscheidungsprozesse zu optimieren und strategisches Wachstum zu fördern. Board Signals und Board Foresight sind ab sofort auch weltweit verfügbar.
Als Board Partner testen wir beide Tools intensiv und freuen uns auf neugierige Fragen und spannende Anwendungsfälle.

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Hidden Champion Feature Engineering

Der Schlüssel zu besseren KI-Modellen

Warum das Feature Engineering oft unterschätzt wird und wie AutoML-Tools wie DataRobot und Qlik AutoML Abhilfe schaffen können

Wenn es um Maschinelles Lernen geht, sind Algorithmen und Rechenleistung die Stars, dabei ist das sogenannte Feature Engineering ein oft unterschätzter Erfolgsfaktor. Schließlich hängt die Genauigkeit und Effizienz von Machine Learning Modellen maßgeblich von der Qualität und Auswahl der Features („Merkmale“) ab, die den Modellen zur späteren Mustererkennung und Vorhersagen dienen. Trotz seiner erfolgskritischen Funktion wird Feature Engineering häufig vernachlässigt. Das kann mehrere Gründe haben:

Mangelndes Fachwissen
Ohne tiefes Verständnis über die Daten und den spezifischen Anwendungsbereichs können wichtige Merkmale übersehen oder falsch interpretiert werden

Zeitaufwand
Der manuelle Prozess ist oft zeitintensiv und erfordert iterative Tests, um die optimalen Features zu identifizieren.

Komplexität
Bei großen und komplexen Datensätzen kann es schwierig sein, die richtigen Transformationen und Merkmalskombinationen zu finden.

Schlüsseltechnologie AutoML-Lösungen
Feature Engineering ist entscheidend für den Erfolg von Machine Learning (ML)-Modellen.
Ein gut durchgeführtes Feature Engineering beeinflusst die Genauigkeit und Effizienz von Modellen erheblich, da es relevante Informationen hervorhebt und irrelevante oder redundante Daten minimiert. Moderne Automated Machine Learning (AutoML) Plattformen automatisieren das Feature Engineering und ermöglichen einen effizienten Zugang zu leistungsstarken Machine-Learning-Modellen.

DataRobot und Qlik AutoML sind zwei prominente AutoML-Plattformen, die den Feature-Engineering-Prozess unterstützen:

DataRobot
Diese Plattform bietet automatisiertes Feature Engineering, bei dem relevante Merkmale identifiziert und transformiert werden, um die Modellleistung zu optimieren. DataRobot nutzt fortschrittliche Algorithmen, um automatisch die besten Features auszuwählen und neue zu generieren, was zu präziseren Vorhersagen führt.

Qlik AutoML
Qlik AutoML integriert automatisiertes maschinelles Lernen nahtlos in bestehende BI-Workflows. Die Plattform ermöglicht es Nutzern, ohne Programmierkenntnisse prädiktive Modelle zu erstellen. Ein besonderes Merkmal ist die automatische Merkmalsgenerierung, bei der aus den vorhandenen Daten neue, aussagekräftige Features abgeleitet werden, um die Modellgenauigkeit zu verbessern.

Mehrwerte
Durch die Automatisierung werden zeitaufwändige manuelle Prozesse reduziert, was die Entwicklungszeit verkürzt. Auch ohne tiefgehende Fachkenntnisse können Nutzer ihre Datenqualität effektiv verbessern. Automatisierte Prozesse minimieren menschliche Fehler und sorgen für reproduzierbare Ergebnisse. Die Erstellung neuer Merkmale mit Hilfe von AutoML eröffnen Zusammenhänge in den Daten, die vorher nicht ersichtlich waren.

Durch den Einsatz von AutoML können Unternehmen schneller und effizienter Modelle entwickeln, die dennoch eine hohe Genauigkeit aufweisen. Wenn Du das volle Potenzial Deiner Daten ausschöpfen und Deiner Machine-Learning-Modelle optimieren möchtest, stehen wir gerne mit unserer Expertise zur Seite. Von der strategischen Beratung bis zur Implementierung leistungsstarker AutoML-Lösungen – wir unterstützen Dich dabei, datengetriebene Entscheidungen effizient und präzise zu gestalten.

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Qlik Cloud Analytics

Februar-Updates

Neue Attribute für die GetUserAttr-Funktion
Um eine konsistentere Lokalisierungs- und Sprachsteuerung zwischen der Qlik Cloud-Oberfläche und den Qlik Sense-Anwendungen zu gewährleisten, wurden zwei neue Attribute zur GetUserAttr-Funktion hinzugefügt:

– userLocale: Bevorzugte Sprache des Nutzers (z. B. „en“)
– userZoneinfo: Zeitzoneneinstellung des Nutzers (z. B. „Europe/London“)

Verbesserte Zugriffssteuerung mit benutzerdefinierten Gruppen
Qlik Cloud Analytics unterstützt nun benutzerdefinierte Gruppen für den Section Access. Diese Erweiterung sorgt für eine flexiblere und präzisere Zugriffskontrolle. Administratoren können jetzt wählen zwischen:

– IdP-Gruppen (Identity Provider Gruppen)
– Benutzerdefinierte Gruppen
– Kombination aus beiden

Relative Importance Analysis jetzt verfügbar
Die Relative Importance-Analyse ist jetzt in Qlik Analysen verfügbar. Sie zeigt die Gewichtung einzelner Dimensionen im Gesamtzusammenhang an und kann für Pareto- oder 80/20-Analysen genutzt werden.

Direct Access Gateway 1.7.1 – Neue Funktionen und Verbesserungen
– REST Connector: Sicherer Zugriff auf private REST-API-Endpunkte
– Unterstützung für Google BigQuery & Unity Catalog (Databricks)
– Erweiterte ODBC-Steuerung: Anpassung der Standardtabellenbegrenzung
– Verbesserte Fehlerbehebung bei ODBC-Datenimport
– Optimierte Speicherverwaltung für Cache-Verzeichnisse

Verbesserungen am Navigationsmenü
Basierend auf Nutzer-Feedback wurden folgende Änderungen implementiert:

– Hover-Menü ist standardmäßig deaktiviert
– Verbesserte Gestaltung für separate Menüpunkte
– Überarbeitete Abstands- und Designoptionen

Qlik Answers

Neuer Qlik Answers Connector für Qlik Application Automation
Der neue Qlik Answers Connector ermöglicht die Echtzeit-Indexierung von Daten und erweitert Automatisierungsmöglichkeiten durch unstrukturierte Erkenntnisse.

Download von Feedback aus Qlik Answers
Feedback aus Qlik Answers-Assistenten kann jetzt als CSV-Datei heruntergeladen werden.

Google Drive und OneDrive als Datenquellen in Qlik Answers
Wissensdatenbanken in Qlik Answers unterstützen nun Google Drive und OneDrive als Datenquellen.

Direktzugriff auf Arbeitsblätter  und Lesezeichen
Arbeitsblätter  und Lesezeichen sind wieder standardmäßig über die App-Symbolleiste abrufbar. Diese Einstellung kann in den App-Einstellungen angepasst werden.

Qlik Talend Cloud

Data Lakehouse-Funktionalitäten für Snowflake-Projekte
Qlik Talend Cloud Pipelines bietet zwei neue Funktionen zur Erstellung von offenen Lakehouses mit Snowflake:

1. Lake-Landing Ingestion: Ermöglicht die Replikation von Daten mit niedriger Latenz in Cloud-Speicher.
2. Unterstützung für Snowflake Iceberg-Tabellen: Daten können als Snowflake-verwaltete Iceberg-Tabellen gespeichert werden.

Neuer Freshness Indicator
Der Freshness Indicator zeigt an, wann Daten zuletzt aktualisiert wurden, entweder durch eine Dateiänderung oder eine Pipeline-Veröffentlichung. Dies erleichtert die Einschätzung der Datenaktualität und -zuverlässigkeit.

Einführung des Qlik Trust Score™
Mit dem Qlik Trust Score™ wird die Datenqualität auf einer Skala von 0 bis 5 bewertet. Die Berechnung basiert auf mehreren Dimensionen, die individuell angepasst werden können. Vorteile:

– Anpassbare Bewertungskriterien
– Detaillierte Einblicke in Datenqualität
– Transparente Nachverfolgbarkeit von Aktualität und Nutzung

Cross-Project Pipelines
Pipelines in Qlik Talend Cloud können nun aus mehreren Projekten bestehen, was eine effizientere Team-Kollaboration ermöglicht. Diese Funktion unterstützt insbesondere das **Data Mesh Design**.

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