O Qlik Cloud® amplia seus recursos para tornar os dados mais acessíveis, confiáveis e preparados para analytics e inteligência artificial. As atualizações mais recentes reforçam capacidades de governança, qualidade, integração, preparação, automação e análise, conectando etapas que muitas vezes são tratadas de forma isolada dentro das organizações.
Mais do que adicionar funcionalidades, a evolução mostra uma preocupação com toda a jornada do dado: encontrar, acessar, compreender, qualificar, movimentar e utilizar a informação. Essa conexão ganha importância à medida que empresas ampliam o uso de analytics e IA e passam a depender de dados que precisam ser não apenas disponíveis, mas também contextualizados e confiáveis.
Acesso a dados passa a fazer parte da experiência de descoberta
Encontrar um data product relevante nem sempre significa estar apto a utilizá-lo. Em ambientes corporativos, diferentes fontes podem exigir permissões específicas, fazendo com que uma necessidade analítica dependa de uma série de interações administrativas.
O Qlik Cloud® passa a permitir que consumidores solicitem acesso a um data product diretamente pelo marketplace. Quando uma pessoa não possui a conexão ou a permissão necessária, pode enviar uma solicitação por meio de um formulário que registra nome, cargo, justificativa e nível de acesso desejado.
A mudança aproxima dois momentos que tradicionalmente ficam separados: descobrir um dado e conseguir utilizá-lo.
Esse avanço também exige maior clareza sobre o conteúdo disponível. Por isso, a plataforma passa a utilizar semantic types para detectar e sinalizar automaticamente dados sensíveis. A classificação é aplicada continuamente aos datasets, enquanto campos que não possuem um semantic type correspondente continuam podendo ser classificados manualmente.
Regulações também podem ser aplicadas no nível do dataset e passam a ser refletidas na ativação do data product. Assim, o acesso não é tratado apenas como uma questão operacional, mas como parte de um processo que precisa considerar contexto, sensibilidade e regras de utilização.
Entenda como a IA agêntica está transformando a governança de dados:
https://nowvertical-pt.in1.com.br/blog/governanca-de-dados-entra-na-era-da-ia-agentica
Trust Score passa a mostrar onde está o problema
Uma métrica de qualidade é mais útil quando ajuda a explicar o que está por trás dela.
O Qlik Trust Score™ ganha uma nova aba Quality dentro dos data products, permitindo investigar a composição da pontuação e identificar quais datasets estão influenciando sua evolução. Em vez de observar somente o resultado consolidado, é possível avançar até os fatores que estão provocando a mudança.
Essa visão forense transforma o indicador em uma ferramenta de investigação. Uma alteração na qualidade pode ser acompanhada desde o número principal até os datasets responsáveis pelo impacto, facilitando a identificação da origem e a definição de prioridades.
A evolução também aparece nas regras de validação. O construtor passa a aceitar expressões avançadas em sintaxe de script Qlik, incluindo operações matemáticas, funções tipadas para texto e números, subexpressões e múltiplas condições com else if.
Com validação da expressão antes do salvamento e indicação de erros acionáveis, torna-se possível representar critérios mais próximos das regras utilizadas pelo próprio negócio.
Isso amplia a capacidade de transformar conceitos de qualidade em verificações concretas, sem restringir a análise a condições simples.
Preparação de dados ganha recursos para identificar e corrigir problemas
A qualidade também precisa ser trabalhada durante a preparação dos dados. O Table Recipe amplia essa etapa com recursos para detectar, visualizar e corrigir inconsistências diretamente em uma interface no-code.
A ferramenta passa a identificar automaticamente tipos de dados e semantic types, incluindo categorias como e-mail, telefone, código postal e código de país. Também é possível utilizar semantic types personalizados baseados em dicionários, padrões ou combinações.
Os indicadores de qualidade aparecem tanto no nível da tabela quanto das células. Com isso, o usuário consegue visualizar registros válidos, vazios, nulos ou inválidos, filtrar os dados pela condição desejada e utilizar a função Cleanse para receber sugestões de remediação.
O diferencial está em aproximar identificação e correção. O problema não precisa ser apenas registrado para tratamento posterior: determinadas inconsistências podem ser investigadas e tratadas dentro do próprio fluxo de preparação.
O Table Recipe também passa a permitir a criação de colunas calculadas por meio de expressões de script Qlik. O editor oferece recursos como realce de sintaxe, autocomplete e orientação sobre funções, facilitando a construção de transformações a partir de campos existentes.
Na formatação numérica, padrões predefinidos ou personalizados permitem controlar a apresentação dos valores. No Data Flow, a funcionalidade também foi incorporada ao processador Numbers.
Veja como as novas atualizações do Talend e Qlik ampliam a qualidade e a governança dos dados:
https://nowvertical-pt.in1.com.br/blog/qualidade-de-dados-versionamento-e-governan%C3%A7a-ganham-protagonismo-nas-novas-atualizacoes-do-talend-e-qlik
Data Movement ganha mais controle sobre mudanças
A qualidade da informação não depende apenas do que acontece dentro do dataset. A maneira como os dados são movimentados também interfere na capacidade de preservar contexto e acompanhar alterações.
Nas tarefas de lake landing replication, as configurações de Store changes passam a ocupar uma aba dedicada. A funcionalidade permite capturar INSERT, UPDATE e DELETE em Change Tables para processamento incremental, além de definir como alterações de schema devem ser tratadas.
Também é possível configurar o armazenamento com imagens anteriores e posteriores das atualizações, personalizar nomes das Change Tables e excluir colunas de metadados do sistema quando elas não forem necessárias.
Outro ganho está no controle sobre o comportamento do full load, com alternativas que incluem DROP e CREATE, remoção de mudanças antigas ou preservação do histórico completo.
Em arquiteturas que dependem de processamento incremental, esse nível de controle pode reduzir a necessidade de cargas completas e oferecer mais alternativas para lidar com alterações provenientes das fontes.
No Open Lakehouse, as tarefas de streaming também passam a oferecer maior controle sobre colunas de cabeçalho e metadados. Nas tarefas de transform, por exemplo, o usuário pode definir como essas informações serão apresentadas nas visões atual e histórica.
O hdr__from_timestamp também pode ser exposto na visão atual, possibilitando consultas por partição quando o particionamento utiliza a data de ingestão do evento.
O Direct Access gateway complementa essas mudanças com melhorias de throughput, otimização do processamento de reloads, suporte à região do Canadá para requisitos de residência de dados, configuração de chunks recovery por conexão e extensões de arquivo personalizadas no File Connector.
Conheça as evoluções do Qlik Talend Cloud® para integrar, governar e preparar dados para a IA:
https://nowvertical-pt.in1.com.br/blog/qlik-talend-cloud-evolucoes-tecnicas-que-redefinem-integracao-governanca-e-preparacao-para-ia-operacional
Qlik Answers® combina velocidade com contexto de negócio
Na camada analítica, o Qlik Answers® passa a utilizar o Fast mode como padrão para perguntas diretas sobre dados estruturados.
A mudança estabelece uma diferenciação mais clara entre tipos de interação. Perguntas objetivas podem ser processadas pelo Fast mode, enquanto situações que exigem raciocínio em múltiplas etapas, análises complexas ou construção de gráficos e pastas continuam utilizando o Thinking mode.
Se o Fast mode não conseguir responder à pergunta, o usuário recebe essa indicação e pode acionar o Think more, que executa novamente a solicitação no Thinking mode preservando o contexto da conversa.
A experiência passa, portanto, a considerar não apenas a pergunta, mas também a complexidade necessária para respondê-la adequadamente.
O contexto de negócio também ganha espaço. O Qlik Answers® passa a utilizar definições e sinônimos do glossário associado à aplicação durante a indexação dos master items. Apenas termos em estado Verified são considerados, e alterações posteriores no glossário exigem uma nova indexação.
Essa capacidade é especialmente relevante para empresas que utilizam terminologias próprias. Conceitos de negócio nem sempre podem ser interpretados apenas pela estrutura técnica dos dados. Um glossário ajuda a estabelecer relações entre a linguagem utilizada pelas pessoas e os conceitos representados na informação.
As conversas realizadas no Qlik Answers® também podem ser exportadas em PDF, contemplando informações provenientes de dados estruturados e não estruturados dentro do contexto da aplicação e do assistente.
Automação e administração ganham mais flexibilidade
As atualizações também alcançam a operação da plataforma.
As automações passam a contar com opções de agendamento mais flexíveis, seguindo recursos semelhantes aos disponíveis para reloads. É possível definir recorrências semanais, mensais e anuais, selecionar dias específicos, estabelecer múltiplas execuções dentro de uma janela diária e utilizar padrões como o último dia de cada mês.
A mudança reduz a necessidade de construir determinadas regras diretamente na lógica da automação apenas para controlar quando ela deve ser executada.
A gestão programática também foi ampliada. Usuários bot OAuth machine-to-machine confiáveis podem realizar backup, auditoria, migração e gerenciamento de automações em todo o tenant com o escopo admin.automations, inclusive em automações pertencentes a outros usuários, sem precisar transferir temporariamente sua propriedade.
Além disso, extensões e temas que não foram migrados até 30 de junho de 2026 passam a aparecer como Not migrated no Activity Center de Administração. Para manter o acesso, é necessário reenviá-los ao tenant ou abrir uma aplicação que utilize o recurso para acionar a automigração.
No Qlik Cloud Government, administradores também passam a contar com uma configuração específica de região de nuvem para o Microsoft 365 como provedor de e-mail, permitindo definir quais endpoints da infraestrutura Microsoft serão utilizados para autenticação e envio.
O que essas atualizações revelam sobre a evolução do Qlik Cloud®?
As novidades abrangem áreas diferentes, mas existe uma relação clara entre elas.
O acesso a um data product precisa estar acompanhado de informações sobre sua classificação. A governança precisa estar conectada à qualidade. A qualidade precisa ser mensurável e investigável. Os dados precisam circular por arquiteturas capazes de absorver mudanças. E, quando chegam ao analytics ou à IA, devem carregar contexto suficiente para que as respostas sejam relevantes para quem utiliza a informação.
Essa conexão é particularmente importante em ambientes que estão ampliando o uso de inteligência artificial. Quanto maior a autonomia das ferramentas, maior é a necessidade de controlar quais dados podem ser utilizados, qual é a qualidade dessas informações, qual contexto está disponível e quais regras orientam seu uso.
As atualizações do Qlik Cloud® avançam justamente nessa direção. Em vez de tratar governança, qualidade, integração, analytics e IA como camadas completamente independentes, a plataforma amplia os pontos de conexão entre elas.
O resultado é uma infraestrutura mais preparada para transformar dados em informação utilizável e, principalmente, para sustentar aplicações analíticas e de IA com mais contexto, controle e confiabilidade.
Fontes:
https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/mc-extensions.htm
https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/mc-themes.htm
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