Qlik Open Lakehouse richtet sich an Unternehmen, die unter dem Druck stehen, schneller zu skalieren und Kosten zu senken. Die Apache-Iceberg-Lösung ist nahtlos in die Qlik Talend Cloud integriert und ermöglicht Echtzeit-Datenaufnahme, automatisierte Optimierung und Multi-Engine-Interoperabilität – ganz ohne Herstellerbindung oder operativen Mehraufwand. Dies ist ein entscheidender Schritt in der Entwicklung moderner Datenarchitekturen.
Angesichts des beschleunigten Einsatzes von KI in Unternehmen sind die Kosten und die mangelnde Flexibilität herkömmlicher Data Warehouses nicht mehr tragbar. Qlik Open Lakehouse bietet mit seiner vollständig verwalteten Lakehouse-Architektur auf Basis von Apache Iceberg neue Möglichkeiten: Die Abfrageleistung ist 2,5- bis 5-mal höher, während sich die Infrastrukturkosten um bis zu 50 Prozent senken lassen. Gleichzeitig bleibt die volle Kompatibilität mit den gängigsten Analyse- und Machine-Learning-Engines erhalten.
„Performance und Kosten dürfen in modernen Datenarchitekturen kein Kompromiss mehr sein“, betont Mike Capone, CEO von Qlik. „Mit Qlik Open Lakehouse erhalten Unternehmen Echtzeit-Skalierbarkeit, volle Kontrolle über ihre Daten und die Freiheit, genau die Tools zu nutzen, die am besten zu ihren Anforderungen passen. Wir haben diese Lösung entwickelt, um die hohen Ansprüche von KI und Analytik im Unternehmensmaßstab zu erfüllen – und das ohne Kompromisse.“
Qlik Open Lakehouse dient dazu, Anforderungen moderner Unternehmen an Skalierbarkeit, Flexibilität und Performance kompromisslos zu erfüllen. Die Lösung vereint Echtzeit-Datenaufnahme, intelligente Optimierung und umfassende Ökosystem-Interoperabilität in einer einzigen, vollständig verwalteten Plattform.
- Echtzeit-Ingestion im Unternehmensmaßstab: Verarbeitung von Millionen Datensätzen pro Sekunde aus Hunderten von Quellen – darunter Cloud-Anwendungen, SaaS, SAP und Mainframes – mit minimaler Latenz und hohem Durchsatz direkt in Iceberg-Tabellen.
- Intelligente, vollständig automatisierte Iceberg-Optimierung: Der kontinuierlich aktive, adaptive Iceberg-Optimierer von Qlik übernimmt automatisch Verdichtung, Clustering und Pruning. Dadurch werden Abfragen bis zu fünfmal schneller und die Speicherkosten um bis zu 50 Prozent reduziert – ganz ohne manuellen Anpassungsaufwand.
- Offen konzipiert und interoperabel durch Standards: Unternehmen erhalten direkten Zugriff auf ihre Daten mit einer Vielzahl von Iceberg-kompatiblen Engines – darunter Snowflake, Amazon Athena, Apache Spark, Trino und SageMaker – ohne Replatforming oder erneute Datenverarbeitung.
- Maximale Kontrolle über Datenverarbeitung und Cloud: Die Lösung läuft nativ in der AWS VPC der Endkunden mit Bring Your Own Compute (BYOC) und ermöglicht so volle Kontrolle über Performance, Sicherheit und Kosten.
- Einheitliche Plattform ohne Kompromisse: Von Ingestion und Transformation über Governance und Datenqualität bis hin zu FinOps-Transparenz profitieren Unternehmen von einer durchgängigen Lakehouse-Erfahrung – ganz ohne Flickwerk oder Umwege.
Da KI-Workloads einen schnellen Zugriff auf umfassende und aktuelle Datensätze erfordern, etablieren sich offene Formate wie Apache Iceberg zunehmend als neuer Standard. Qlik Open Lakehouse trägt diesem Wandel Rechnung, indem es den Aufbau und die Verwaltung Iceberg-basierter Architekturen deutlich vereinfacht – ganz ohne benutzerdefinierten Code oder aufwändige Pipeline-Überwachung. Die Lösung läuft direkt in der AWS-Umgebung des Kunden und gewährleistet somit Datenschutz, Kostenkontrolle und volle operative Transparenz.
Qlik Open Lakehouse ist ab sofort als Private Preview verfügbar und wird voraussichtlich im Juli 2025 allgemein erhältlich sein.