Qlik Talend Cloud: сучасна інтеграція даних для аналітики та AI

Проблема сучасної архітектури даних рідко полягає у нестачі самих даних. Значно частіше їх забагато — вони розподілені між SAP, ERP, CRM, базами даних, SaaS-сервісами, mainframe-системами, файлами та хмарними платформами. І поки одна команда будує Data Warehouse, інша готує дані для Machine Learning, а третя запускає AI-сценарії, IT має забезпечити одне: дані повинні своєчасно надходити з джерел, трансформуватися та консолідуватися в єдиному сховищі, проходити контроль якості та залишатися керованими на всьому шляху до споживача.

Саме цю задачу вирішує Qlik Talend Cloud — платформа, що поєднує інтеграцію даних, їхню трансформацію, Data Quality та Data Governance. Вона дозволяє будувати керовані конвеєри даних (Data Pipelines) і доставляти актуальні, перевірені дані для Data Warehouse, Lakehouse, BI, Machine Learning та AI. 

Qlik робить акцент на п’яти вимогах до сучасної платформи даних:

• актуальність — переміщення та оновлення даних у режимі реального часу або з мінімальною затримкою;
• якість — вбудовані механізми Data Quality;
• керованість — метадані, Data Lineage та Data Governance; 
• масштабованість — робота з великою кількістю різнорідних джерел і цільових систем; 
• готовність до AI — формування перевірених і підготовлених для AI даних.  

Це важлива відмінність від підходу, коли для реплікації, ETL/ELT, Data Quality, API Integration та управління даними використовуються окремі інструменти. У Qlik Talend Cloud ці процеси можуть бути частинами єдиної архітектури — від підключення джерела до публікації підготовлених даних для подальшого використання.

Далі розберемо, як саме влаштований цей шлях даних у Qlik Talend Cloud, які технічні механізми використовуються на кожному етапі та які бізнес-задачі дозволяє закрити така архітектура.

Що таке Qlik Talend Cloud і як він працює

Qlik Talend Cloud — хмарна платформа для інтеграції, трансформації, контролю якості та керування даними, з підтримкою гібридних сценаріїв — коли джерела та цільові платформи можуть бути як хмарними, так і розгорнутими в локальній інфраструктурі. Платформа дозволяє побудувати наскрізний процес роботи з даними — від їх отримання з корпоративних систем до підготовки для аналітики, Machine Learning та AI.

Якщо спростити архітектуру, рух даних виглядає так:

Джерела даних → Full Load / CDC → Data Pipelines → трансформація → Data Warehouse / Lakehouse / Data Products → Data Quality & Governance →  BI / ML / AI

Але важлива саме зв’язність цих етапів. Дані не просто копіюються з точки А в точку Б — на шляху їх можна трансформувати під цільову модель, контролювати якість, відстежувати походження та готувати до конкретного способу використання.

1. Підключення та завантаження даних

Платформа працює з різнорідним IT-ландшафтом: базами даних, SAP, мейнфрейм-системами, SaaS та іншими корпоративними джерелами. Також Qlik підтримує сучасні платформи даних, зокрема, Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Fabric, Azure Synapse Analytics, Microsoft SQL, Databricks та Open Lakehouse на базі Apache Iceberg.

Qlik Talend Cloud також забезпечує інтеграцію з локальними та приватними хмарними джерелами даних за допомогою Qlik Data Movement Gateway.

Qlik використовує CDC на основі журналів транзакцій (log-based CDC), що дозволяє автоматизувати переміщення та реплікацію даних у режимі реального часу або з мінімальною затримкою, використовуючи:

• Full Load — початкове повне завантаження;
• CDC (Change Data Capture) — подальше захоплення змін у джерелі та їх інкрементальна передача.

2. Побудова та автоматизація ELT та ETL конвеєрів даних (Data Pipelines)

Після підключення джерел Qlik Talend Cloud дозволяє створювати керовані ELT та ETL конвеєри даних (Data Pipelines), які автоматизують переміщення та обробку та підготовку даних, формування цільових структур, включаючи їх автоматичне інкрементальне оновлення.

Значну частину рутинної технічної роботи Qlik Talend Cloud бере на себе. Платформа автоматично створює та оновлює цільові структури й схеми даних, генеруючи необхідний SQL. Інженер може зосередитися на логіці трансформацій, не витрачаючи час на типові SQL-запити для створення таблиць, завантаження та оновлення записів. На основі сформованих структур і моделі даних також можна автоматизувати побудову Data Marts.

Для команд, які використовують підхід «код як основа» (code-first), Qlik Declarative Pipelines дозволяють визначати, налаштовувати та розгортати проєкти Qlik Talend Data Integration за допомогою конфігураційних YAML-файлів. Такий формат дає можливість залучати AI-інструменти для написання та супроводу коду, зокрема Claude Code або GitHub Copilot, і робить розробку та керування Data Pipelines більш гнучкими та придатними для автоматизації.

Qlik Talend Cloud підтримує:

• візуальне створення трансформацій із генерацією SQL;
• SQL-трансформації та генерацію SQL за допомогою AI;
• автоматичне формування Data Marts за моделлю «зірка» (star schema);
• історизацію даних за моделлю SCD Type 2;
• побудову конвеєрів для Open Lakehouse на базі Apache Iceberg;
• Reverse ETL для передачі підготовлених і валідованих даних з аналітичних платформ до операційних систем.

Таким чином, на виході споживач отримує не просто копію вихідних таблиць, а підготовлені під конкретну аналітичну або бізнес-задачу дані.

3. Якість, контекст і керування даними

Наступний рівень — перевірити, чи можна цим даним довіряти.

Qlik Talend Cloud дозволяє реєструвати в каталозі набори даних із різноманітних джерел, включно з розгорнутими в локальній корпоративній мережі, через шлюз прямого доступу, формуючи безпечний канал даних. Набори даних можуть бути зареєстровані автоматично при формуванні ELT-конвеєрів.

Qlik Talend Cloud дозволяє застосовувати семантичні типи та правила контролю якості (Data Quality), виконувати профілювання даних, документувати їх, створювати бізнес-глосарії, відстежувати походження даних (Data Lineage) та аналізувати вплив змін (Impact Analysis) на аналітичні додатки та задачі.

На основі підготовлених даних можна формувати Data Products — керовані набори, що об’єднують самі дані, семантичні типи, правила якості, документацію та бізнес-глосарії. Для них можна формувати оцінку якості Qlik Trust Score, визначати відповідальних осіб та їхні ролі. Крім безпосереднього доступу до даних Data Products в цільовій платформі, Qlik Cloud дозволяє одразу опублікувати їх через OData API, зробивши доступними для зовнішніх застосунків і сервісів.

Інтегрований AI-асистенти Qlik Answers та Qlik MCP розширюють можливості автоматизації роботи з даними. Зокрема, AI може використовуватися для створення Data Products, аналізу якості, формування правил валідації та бізнес-глосаріїв, а також підтримки інших задач, пов’язаних із підготовкою та використанням корпоративних даних. 

У результаті Qlik Talend Cloud вирішує значно ширше завдання, ніж просто інтеграція даних (Data Integration): побудувати контрольований шлях від операційної системи до актуальних, трансформованих і перевірених даних, готових до використання в аналітиці та AI.

Саме тому наступне питання важливіше за перелік функцій платформи: які конкретні бізнесові та технічні задачі можна вирішити за допомогою Qlik Talend Cloud?

Які задачі вирішує Qlik Talend Cloud

Можливості Qlik Talend Cloud найкраще розглядати через практичні сценарії: коли дані потрібно синхронізувати між системами, перенести на нову платформу, підготувати для аналітики, проконтролювати їх якість або включити в операційні процеси.

Платформа охоплює кілька ключових напрямів Data Integration — від CDC і модернізації Data Warehouse до Data Quality, SAP та API Integration.

Основні сценарії використання Qlik Talend Cloud

1. Синхронізація та реплікація даних у реальному часі 

Qlik Talend Cloud використовує CDC (Change Data Capture) для відстеження змін у джерелі та їх подальшої передачі без повторного повного завантаження даних в цільову платформу. Це дозволяє оновлювати цільові системи в режимі реального часу або з мінімальною затримкою. При цьому автоматично забезпечується також міграція схеми даних із джерела в цільову платформу, з автоматичним створенням цільових таблиць (навіть для випадків, коли джерело та цільова система різні – наприклад, MS SQL як джерело, а PostgreSQL – як цільова платформа).  

Один із варіантів використання такого функціоналу – створення репліки даних, як резервної копії бази даних, яку можна активувати у разі відмови основної системи. Також, цей інструментарій дозволяє автоматизувати повну міграцію даних (включаючи створення цільових таблиць) із однієї системи в іншу.

Такий сценарій актуальний для операційної аналітики та інших задач, де критичною є мінімальна затримка між джерелом і споживачем даних.

2. Модернізація Data Warehouse, Data Lake та Lakehouse

Модернізація платформи даних передбачає не лише перенесення інформації до нового середовища. Потрібно організувати її регулярне оновлення, трансформацію, побудову аналітичних моделей та вітрин даних.

Qlik Talend Cloud автоматизує цей процес — від завантаження даних і CDC до трансформацій та формування структур, готових для аналітичного використання. Платформа підтримує сучасні Data Warehouse і Lakehouse-архітектури, зокрема середовища Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric, Google BigQuery, Open Lakehouse на базі Apache Iceberg та інші хмарні платформи даних.

При цьому автоматизація охоплює не лише доставку даних:

• Data Pipelines — кероване переміщення та інкрементальне оновлення даних від джерела до цільового середовища; 
• SQL pushdown — виконання трансформацій засобами та обчислювальними ресурсами цільової платформи; 
• Data Marts — автоматизація створення аналітичних структур, зокрема за моделлю «зірка»;
• історизація даних — підтримка Slowly Changing Dimensions Type 2;
• Open Lakehouse — робота з Apache Iceberg як відкритим форматом таблиць для Lakehouse-архітектур. 

Для IT-команди це скорочує обсяг ручної розробки та підтримки окремих скриптів і процесів. Для бізнесу — спрощує підключення нових джерел і підготовку даних для нових аналітичних задач без необхідності щоразу перебудовувати інтеграційний контур.

Таким чином, Qlik Talend Cloud може використовуватися не тільки для міграції на нову платформу даних, а й для подальшого керованого розвитку Data Warehouse або Lakehouse у міру появи нових джерел, моделей даних і сценаріїв використання.

3. Data Quality та Data Governance

Доставити дані недостатньо — потрібно розуміти, чи можна їм довіряти. Особливо коли одні й ті самі набори використовуються в управлінській звітності, BI, Machine Learning та AI.

Qlik Talend Cloud дозволяє включити Data Quality безпосередньо в процес підготовки даних: виконувати профілювання, застосовувати правила якості, знаходити проблеми та контролювати стан інформації до її використання кінцевими системами.

Керування метаданими, Data Lineage та Data Governance додають необхідний контекст: звідки походять дані, які трансформації вони пройшли та які подальші об’єкти та процеси від них залежать.

Таким чином, IT контролює не тільки доставку інформації, а й її якість, походження та придатність для подальшого використання.

4. Інтеграція та модернізація SAP-даних

Для багатьох великих компаній SAP залишається одним із ключових джерел корпоративної інформації. Але для подальшого використання SAP-дані часто потрібно об’єднувати з інформацією з CRM, баз даних, SaaS та інших бізнес-систем.

Qlik Talend Cloud підтримує сценарії інтеграції та модернізації SAP-даних, дозволяючи передавати необхідні дані до Data Warehouse, Lakehouse, хмарних платформ даних та інших цільових середовищ.

У результаті SAP перестає бути ізольованим джерелом: його дані можуть використовуватися разом з іншою корпоративною інформацією в Data Warehouse, Lakehouse, операційних процесах, аналітиці та AI-сценаріях.

Детальніше про технології та компоненти для побудови корпоративної платформи даних — на сторінці рішень для інтеграції даних.

5. Інтеграція застосунків, AI та API 

Не кожен інтеграційний процес завершується в Data Warehouse або BI. Дані можуть бути потрібні іншому застосунку, сервісу або операційному процесу.

Qlik Talend Cloud підтримує інтеграцію застосунків та API, включно зі створенням API та інтеграційних процесів між корпоративними системами. Це дозволяє використовувати дані як частину взаємодії застосунків, запускати пов’язані подальші процеси та передавати інформацію туди, де вона потрібна для виконання конкретної операції.

Також, є можливість використовувати та вбудовувати LLM-моделі OpenAI, Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Anthropic, Google Gemini та Ollama в інтеграційні процеси й ETL-конвеєри для побудови агентних AI-рішень для роботи з даними.

6. Операційна інтеграція даних 

Операційна інтеграція потрібна у випадках, коли інформація має не просто накопичуватися для подальшого аналізу, а передаватися між системами та використовуватися в поточних бізнес-процесах.

Qlik Talend Cloud дозволяє поєднувати переміщення й трансформацію даних, роботу з API та оркестрацію в межах одного інтеграційного процесу. Наприклад, отримані або змінені дані можуть бути оброблені, передані іншому застосунку та запустити наступну операцію.

Таким чином, Qlik Talend Cloud охоплює різні інтеграційні патерни — від CDC і побудови Data Warehouse до інтеграції через API та операційного обміну даними. Це дозволяє використовувати єдину інтеграційну платформу як для аналітичних, так і для операційних сценаріїв роботи з даними. 

Qlik Talend Cloud для AI: RAG, LLM та Agentic Data Engineering 

Бази знань (Knowledge Marts) для RAG 

Для генеративного AI недостатньо просто надати доступ до корпоративних даних. Щоб використовувати їх у RAG (Retrieval Augmented Generation), інформацію потрібно отримати з джерел, підготувати, перетворити у формат, придатний для роботи з моделями векторного представлення (embedding-моделями), та передати до векторного сховища.

Qlik Talend Data Integration дозволяє будувати конвеєри даних для створення баз знань (Knowledge Marts) на основі як структурованих, так і неструктурованих корпоративних даних. Для їх підготовки можуть використовуватися CDC, розширені трансформації, поділ документів на фрагменти (chunking) та LLM-моделі для створення векторних представлень. 

У спрощеному вигляді архітектура виглядає так:

Корпоративні дані → Data Pipeline → підготовка та трансформація → embeddings → векторне сховище → Knowledge Mart → RAG / генеративний AI 

Структуровані дані

Для структурованої інформації джерелом можуть бути реляційні бази даних. На їх основі формується модель документів, після чого процес може включати:

1. створення документів у форматі JSON відповідно до налаштованої моделі даних;
2. створення векторних представлень документів за допомогою обраної embedding-моделі; 
3. завантаження векторів до векторного сховища;
4. інкрементальну обробку нових і змінених даних через Data Pipeline, зокрема із застосуванням CDC;
5. оновлення векторного сховища при зміні інформації у вихідній системі.

Для створення векторних представлень (embeddings) можуть використовуватися моделі OpenAI, Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Databricks LLM та Snowflake Cortex LLM.

Неструктуровані дані

База знань може формуватися і з корпоративних документів — PDF, TXT та Microsoft Word DOCX.

Qlik Talend Data Integration дозволяє отримувати такі файли з FTP-серверів, файлових ресурсів SMB, Microsoft OneDrive, SharePoint та об’єктних сховищ. Далі документи розбиваються на менші фрагменти (chunking), для яких створюються векторні представлення (embeddings) і результати передаються до векторного сховища.

Як векторний рівень можуть використовуватися OpenSearch, Elasticsearch, Pinecone Vector Search, а також можливості платформ Snowflake Cortex та Databricks Mosaic.

Процес можна виконувати за визначеним розкладом, щоб база знань оновлювалася разом із корпоративними джерелами.

Таким чином, Qlik Talend Data Integration закриває важливий інфраструктурний рівень RAG-архітектури: від отримання та оновлення корпоративних даних до формування векторної бази знань, яку генеративний AI може використовувати для пошуку релевантного контексту та формування відповідей.

Qlik Talend Agentic Routes: AI безпосередньо в конвеєрах даних 

Qlik Talend Agentic Routes розширюють можливості інтеграції даних сценаріями, де LLM та AI-агенти стають безпосередньою частиною конвеєра даних. Команда Data Engineering може включати виклики LLM, RAG-процеси та агентну оркестрацію у задачі інтеграції без необхідності створювати для цього окремий AI-контур.

Agentic Routes підтримують роботу як із хмарними, так і з локально розгорнутими LLM:

• Хмарні LLM: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, Amazon Bedrock;
• Локальні LLM: Ollama, Mistral, Gemma 3, Phi 4 та інші локальні моделі.

Практично це означає, що обробку за допомогою AI можна виконувати безпосередньо під час трансформації даних. Наприклад, використовувати LLM для аналізу тональності тексту, класифікації контенту, вилучення сутностей або операцій контролю якості даних — без передачі цієї задачі окремій AI-платформі.

Agentic Routes також підтримують побудову RAG-конвеєрів для передачі корпоративних даних до векторних сховищ і створення власних баз знань. Серед цільових платформ — Pinecone, MongoDB, Snowflake і Databricks у хмарних середовищах, а також Milvus, Oracle і MongoDB для локальних сценаріїв.

Але можливості Agentic Routes не обмежуються викликами LLM та RAG. Підтримуються і більш складні сценарії агентної оркестрації:

1. Оркестрація AI за подіями (event-driven) — подія в даних може запускати дію AI-агента безпосередньо з інтеграційного процесу.
2. Розмовний AI (Conversational AI) — підтримка контексту між кількома запитами для сценаріїв багатокрокової взаємодії природною мовою.
3. MCP-клієнт — можливість викликати інструменти, доступні через MCP-сумісні сервери, включно з Qlik MCP Server.

Таким чином, конвеєр даних може не лише переміщувати та трансформувати дані, а й використовувати LLM для їх обробки, запускати AI-агентів і взаємодіяти із зовнішніми інструментами через MCP. Це розширює роль Qlik Talend Cloud від класичної інтеграції даних до побудови AI-орієнтованих процесів роботи з даними. 

Agentic Data Engineering

Ще один напрям розвитку Qlik Talend Cloud — використання AI-агентів безпосередньо в процесах роботи з даними.

Data Products Agent, Data Quality Agent та Glossary Agent на базі Qlik Answers допомагають автоматизувати окремі операції з підготовки та керування даними: створення Data Products, аналіз якості даних, формування правил валідації та бізнес-глосаріїв.

При цьому AI не замінює команду Data Engineering, а бере на себе частину повторюваних операцій, зберігаючи керованість і контроль з боку спеціалістів.

Для бізнесу це означає, що підготовка даних до AI може масштабуватися разом із кількістю джерел і сценаріїв використання, без пропорційного збільшення обсягу ручної роботи.

Коли варто розглядати Qlik Talend Cloud

Qlik Talend Cloud має сенс не просто тоді, коли компанії «потрібна інтеграція даних». Потреба в платформі такого класу зазвичай виникає, коли кількість джерел, інтеграційних процесів і вимог до даних зростає настільки, що підтримувати їх окремими інструментами та скриптами стає складно.

Розглядати Qlik Talend Cloud варто, якщо компанія:

• працює з великою кількістю корпоративних, хмарних, SaaS- та SAP-джерел;
• потребує CDC-реплікації та інтеграції даних у режимі реального часу замість періодичних пакетних завантажень;
• будує або модернізує Data Warehouse, Data Lake чи Lakehouse;
• розвиває архітектуру на Snowflake, Databricks, Google BigQuery, Microsoft Fabric або інших хмарних платформах;
• витрачає значні ресурси на ручну розробку та підтримку конвеєрів даних (Data Pipelines);
• використовує окремі інструменти для інтеграції даних, Data Quality, API Integration та управління даними й хоче скоротити складність такого технологічного стеку;
• потребує контрольованих Data Quality, Data Lineage та Data Governance у межах процесу підготовки даних;
• готує корпоративні дані для Machine Learning, RAG та AI.

Хочете зрозуміти, як Qlik Talend Cloud може працювати саме у вашій архітектурі? Запросіть демонстрацію або обговоріть задачу з експертами RBC Group.

Детальніше про можливості платформи, компоненти та сценарії використання — на сторінці Qlik Talend Cloud та рішень для інтеграції даних