Separamos as novidades mais relevantes lançadas no mês de março no Qlik Cloud. 

A pré-visualização de dados agora suporta filtragem de linhas por status de qualidade.  

Com esta prévia aprimorada, você pode: 

• Filtrar os dados de pré-visualização por status (válido, inválido, vazio) para isolar questões de qualidade dos dados. 

• Refinar filtros por regras específicas de validação ou resultados semânticos para identificar a causa exata dos dados inválidos. 

• Ver os indicadores correspondentes que mostrem qual regra ou tipo semântico acionou um status inválido. 

• Manter acesso a uma amostra não filtrada para o contexto geral do conjunto de dados. 

Essa melhoria aprimora o fluxo de trabalho de avaliação da qualidade dos dados para engenheiros de dados, gerentes de produto e líderes de qualidade. Por exemplo, um gerente de produto de dados agora pode pré-visualizar endereços inválidos ou IDs de cliente ausentes para decidir se é necessária remediação, enquanto um gerente de qualidade de dados pode validar a eficácia das regras aplicadas em tempo real. 

Saiba mais sobre a configuração da qualidade de dados. 

Agora você pode analisar rapidamente execuções históricas de tarefas, identificar falhas e entender onde ocorreu um problema, tudo diretamente no seu ambiente Qlik Cloud.  

Esta funcionalidade foca em oferecer visibilidade clara e solução de problemas mais rápida, ajudando as equipes a detectarem problemas mais cedo e manter os fluxos de trabalho de dados funcionando de forma confiável. 

Saiba mais sobre tarefas de monitoramento para atualização de dados. 

Os resultados de regras de validação agora aparecem na visão geral de conjunto de dados. Esta versão introduz duas novas adições ao panorama geral do conjunto de dados: 

• Seção de resumo das regras de validação: Uma nova seção na visão geral do conjunto de dados exibe metadados rápidos sobre as regras de validação aplicadas ao conjunto de dados, incluindo quantas regras estão definidas e seu status atual de aprovação/reprovação. Os usuários podem ver imediatamente se todas as regras estão retornando valores válidos ou se falhas exigem atenção, sem precisar se afastar da visão geral. 

• Aba de regras de validação: Uma aba dedicada agora fornece uma visão detalhada de todas as regras de validação aplicadas ao conjunto de dados. Para cada regra, os usuários podem ver os campos afetados, a lógica das regras e o resultado atual da avaliação, além de um caminho claro para aprofundar a investigação e remediação. 

Saiba mais sobre regras de validação. 

O controle de acesso baseado em escopo em toda a Qlik Cloud, dando aos administradores de inquilinos uma nova camada de controle sobre o acesso a funcionalidades e API no nível do usuário: agora eles podem controlar com precisão quais usuários podem acessar quais capacidades. 

Cada escopo corresponde a um fluxo de trabalho específico, como criar um aplicativo de análise, facilitando a concessão ou restrição do acesso com base no que o usuário realmente precisa fazer. 

Para os administradores, os escopos são visíveis e atribuíveis diretamente no Console de Gerenciamento. Para os usuários finais, a interface agora reflete permissões reais, reduzindo a confusão em torno de ações indisponíveis. 

O Discovery Agent monitora automaticamente seus aplicativos de análise e entrega insights de tendências baseados em IA diretamente no seu feed. Utilizando detecção inteligente de anomalias e outliers, ela revela mudanças significativas à medida que acontecem, tornando a análise avançada de tendências acessível a todos os usuários empresariais.  

Seja você um executivo acompanhando KPIs críticos como vendas e margens, um analista de negócios monitorando o desempenho do mercado ou um líder de vendas identificando oportunidades de receita, o Discovery Agent mantém você informado sobre o que mais importa.  

Os Insights são gerados automaticamente a cada atualização de dados, e os usuários podem explorar ainda mais as descobertas usando a IA generativa do Qlik Answers. 

Os usuários que utilizam o Qlik Data Gateway – Data Movement precisam atualizar para 2025.11.23 ou mais recente para se beneficiar dessas melhorias. Para instruções de atualização e uma lista de problemas resolvidos, veja Atualização da instalação do gateway Data Movement. 

Suporte de Carga Paralela Estendida 

O recurso de Carregamento Paralelo agora suporta o alvo Databricks. 

Replicando segmentos de conjunto de dados em paralelo 

Tabela de controle de Histórico DDL: Alvos recém-suportados 

A tabela de controle attrep_ddl_history (Histórico DDL) contém um histórico das mudanças DDL que ocorreram na fonte durante a replicação para o alvo. 

Os seguintes endpoints alvo agora são suportados: 

• Google BigQuery 

• Google Cloud Alloy DB para PostgreSQL 

• Google Cloud SQL para PostgreSQL 

• PostgreSQL (on-premises) 

• Histórico da DDL 

Aprimoramento da coluna de cabeçalho “[cabeçalho]__change_mask” 

Ao usar Change Tables com formato Parquet, a coluna do cabeçalho [cabeçalho]__change_mask agora coloca zeros para a esquerda (em vez da direita), para alinhar com a regra little endian de armazenar bytes em ordem inversa. 

Endpoints alvo afetados: 

• Amazon S3 

• Armazenamento em Nuvem do Google 

• Tabelas de Mudança 

Versões recém-suportadas de fonte e destino de dados 

Alvo Kafka: 4.0.x 

IBM z/OS fonte: 3.2 

Versões recém-suportadas dos drivers 

Driver Microsoft ODBC 18.5 

MySQL 8.4 

End-of-life for Microsoft Azure Database for MySQL and Microsoft Azure Database for PostgreSQL 

Suporte para Microsoft Azure Database para MySQL e Microsoft Azure Database para PostgreSQL, que foram oficialmente aposentados pela Microsoft, foram descontinuados. 

Fontes de dados no fim da vida útil e versões alvo 

Data bricks meta: 10.4 LTS e 11.3 LTS 

Fonte e alvo do MariaDB: 10,5 

Fonte e destino PostgreSQL: 13.x 

Fonte e destino do MySQL: 8.1 

Versões de drivers no fim da vida útil 

Microsoft ODBC Driver 18.3

O Qlik Predict está expandindo o suporte para permitir o treinamento em conjuntos de dados muito maiores, ajudando você a construir modelos preditivos mais precisos. 

A capacidade de treinamento é baseada na sua assinatura e é medida em células: linhas × colunas selecionadas (incluindo o campo de destino). Dependendo da sua assinatura e do formato do conjunto de dados, os conjuntos de dados de treinamento podem chegar a até 500M células. 

Tipos de arquivos de conjunto de dados suportados: QVD, Parquet e CSV. Para conjuntos de dados muito grandes, os detalhes de prévia/perfil podem ser limitados dependendo do tipo de arquivo. 

Limites de tamanho do conjunto de dados para treinamento 

O Qlik Open Lakehouse agora suporta ingestão de streaming de alta velocidade, permitindo que você envie milhões de eventos por segundo do Apache Kafka, Amazon Kinesis e Amazon S3 diretamente para tabelas otimizadas do Apache Iceberg no seu próprio ambiente AWS. 

Novidades: 

Três novos conectores fonte de streaming: Kafka, Amazon Kinesis e Amazon S3, com suporte para JSON, Avro, Parquet, CSV e mais. 

Dois novos tipos de tarefas: 

• Tarefa de Aterrissagem de Streaming: Continuamente apresenta eventos de streaming brutos no S3, atuando como um buffer antes da transformação em Iceberg, com políticas de retenção configuráveis. 

• Tarefa de Transformação em Streaming: Transforma dados aterrados em tabelas Iceberg prontas para consulta, com suporte para: 

• Modos apenas anexar e Aplicar (com rastreamento histórico SCD Tipo 2) 

• Capacidades de transformação incluindo desaninhamento STRUCT e achatamento ARRAY para cargas hierárquicas complexas 

• Particionamento de icebergs, ordenação de colunas e configurações de expiração de snapshots para controle de desempenho e custos 

• Evolução de esquemas configurável e automática 

Para mais informações, leia Conectando a fluxos de dados e Transmitindo dados. 

As atualizações mais recentes do Qlik Cloud reforçam o compromisso da plataforma com inovação, governança de dados e inteligência orientada por IA. Recursos como o Discovery Agent, melhorias na qualidade e validação de dados, além da evolução na ingestão e processamento em tempo real, mostram que o Qlik está cada vez mais preparado para atender às demandas de empresas que buscam decisões rápidas, precisas e baseadas em dados confiáveis. 

Quer entender como aplicar essas novidades na sua empresa e extrair o máximo valor dos seus dados? Converse com um dos nossos especialistas através do e-mail contato@mindtek.com.br ou pelo WhatsApp (21) 99146-6537.