Qlik entwickelt seine Plattform in Richtung agentischer KI und softwarebasierter Datenentwicklung weiter. Gleichzeitig zeigt eine Änderung bei SAP, wie stark Datenarchitekturen von externen Schnittstellen abhängen. Drei Entwicklungen aus dem Zeitraum Juni bis September 2026 sind besonders relevant.
1. Agentic Analytics: Wenn aus Antworten konkrete Aktionen werden
Qlik erweitert seine Analytics-Plattform um Funktionen, die über klassische Abfragen und Dashboards hinausgehen. Mit dem Automate Agent lassen sich Aktionen und Workflows in natürlicher Sprache auslösen. Der Predict Agent unterstützt prädiktive Fragestellungen ebenfalls in natürlicher Sprache.
Damit rückt eine durchgängige Prozesskette näher: von den Daten über die Analyse und Prognose bis zur konkreten Aktion.
Für Unternehmen eröffnet das neue Möglichkeiten. Erkennt ein System beispielsweise eine Abweichung bei einer wichtigen Kennzahl, kann es diese nicht nur sichtbar machen, sondern auch eine Handlung vorbereiten oder einen Folgeprozess anstossen.
Der Mehrwert entsteht dort, wo Erkenntnisse in konkrete Entscheidungen und Handlungen einfliessen. Dafür braucht es allerdings mehr als leistungsfähige KI-Funktionen. Datenqualität, Berechtigungen und nachvollziehbare Prozesse werden ebenso wichtig. Denn wenn ein Agent Aktionen auslöst, haben falsche Ergebnisse potenziell direkte Auswirkungen auf den Betrieb.
Für den Einstieg empfiehlt sich deshalb ein klar abgegrenzter Anwendungsfall: Eine Abweichung wird erkannt, eine begründete Empfehlung erstellt und eine anschliessende Aktion kontrolliert freigegeben. So lässt sich prüfen, welchen zusätzlichen Nutzen agentische Analytics gegenüber einem Dashboard und einer bestehenden Automatisierung bietet.
2. Agentic Data Engineering: Datenentwicklung wird stärker zum Software Engineering
Auch bei der Entwicklung und Bereitstellung von Daten verändert sich die Arbeitsweise. Seit Ende Juni 2026 ist Agentic Data Engineering in Qlik Talend Cloud allgemein verfügbar. Dazu gehören spezialisierte Agents für Aufgaben rund um Datenqualität, Katalogisierung und Datenprodukte sowie sogenannte Declarative Pipelines.
Diese Pipelines lassen sich als YAML-Konfigurationen beschreiben und beispielsweise mit Coding Agents wie Claude Code oder GitHub Copilot erstellen und bearbeiten. Gleichzeitig gewinnen etablierte Praktiken aus der Softwareentwicklung an Bedeutung: Versionierung mit Git, Code Reviews, Validierung und wiederholbare Deployments.
Der entscheidende Wandel liegt nicht allein in der Unterstützung durch KI, sondern im Entwicklungsmodell. Datenpipelines können zunehmend wie Software behandelt werden. Definitionen werden versioniert, Änderungen überprüft und kontrolliert zwischen Entwicklungs-, Test- und Produktivumgebungen bereitgestellt.
Im September hat Qlik diese Entwicklung mit zusätzlichen Werkzeugen für seinen MCP-Server weiter konkretisiert. Coding Agents können damit Informationen über reale Qlik-Umgebungen, Verbindungen, Tabellen und Pipeline-Projekte abrufen. Das erleichtert es, bei der Entwicklung den tatsächlichen Systemkontext einzubeziehen.
Für Unternehmen mit grösseren Qlik-Talend-Cloud-Projekten ergeben sich daraus neue Anforderungen an die Architektur und Zusammenarbeit. Dazu gehören eine klare Git-Strategie, geregelte Freigaben für KI-gestützte Entwicklung und automatisierte Validierungen.
Die konkreten Produktivitätsgewinne durch Agents müssen sich in der Praxis erst noch zeigen. Die technischen Grundlagen für stärker versionierte und nachvollziehbare Entwicklungsprozesse sind hingegen bereits vorhanden.
3. SAP und Qlik: Schnittstellen werden zum strategischen Thema
Nicht jede relevante Veränderung beginnt bei Qlik. Das zeigt eine Anpassung von SAP, die bestimmte ODP-RFC-Aufrufe durch Anwendungen von Drittanbietern einschränkt.
Die Auswirkungen wurden im Juli auch für Qlik-Integrationen konkret. Betroffen sind unter anderem der SAP-ODP-Zugriff in Qlik Talend Cloud und entsprechende Endpunkte in Qlik Replicate. Nach Installation des betreffenden SAP-Security-Patches können bestehende Replikationsaufgaben mit der Fehlermeldung «Unpermitted Caller» abbrechen.
SAP stellt eine zeitlich begrenzte Möglichkeit bereit, die Änderung auszunehmen. Langfristig müssen betroffene Unternehmen jedoch einen unterstützten Zugriffspfad prüfen und gegebenenfalls migrieren.
Für Unternehmen mit SAP-Systemen und datengetriebenen Anwendungen ist das mehr als eine technische Detailfrage. Eine Änderung an einer Quellschnittstelle kann bestehende Datenflüsse unterbrechen und Auswirkungen auf Architektur, Betrieb und Performance haben. Je nach Lösung können auch Lizenzierungsfragen relevant werden.
Deshalb lohnt sich ein genauer Blick auf bestehende Abhängigkeiten. Unternehmen sollten prüfen, wo ODP über RFC eingesetzt wird, welche Replikationen davon abhängen und welche Alternativen technisch und wirtschaftlich sinnvoll sind.
Gerade bei komplexen Datenlandschaften schafft eine systematische Abhängigkeitsanalyse Transparenz. Sie hilft, Risiken frühzeitig zu erkennen und notwendige Migrationen gezielt zu planen.
Was bedeuten die Entwicklungen für Unternehmen?
Die drei Themen zeigen unterschiedliche Seiten derselben Entwicklung: Datenplattformen übernehmen neue Aufgaben, Entwicklungsprozesse werden stärker standardisiert und externe Abhängigkeiten beeinflussen zunehmend die Architektur.
Für Unternehmen ergeben sich daraus drei Ansatzpunkte:
- KI gezielt einsetzen: Anwendungsfälle identifizieren, bei denen agentische Analytics einen messbaren Mehrwert schafft, und Berechtigungen sowie Freigaben von Anfang an mitdenken.
- Datenentwicklung professionalisieren: Versionierung, Reviews, Validierung und geregelte Deployments als festen Bestandteil der Entwicklungsarchitektur etablieren.
- Abhängigkeiten aktiv prüfen: Kritische Schnittstellen und bestehende Integrationen dokumentieren, um technische Risiken und Migrationsbedarf frühzeitig zu erkennen.
Nicht jede neue Funktion verlangt sofort eine Anpassung. Entscheidend ist, welche Entwicklungen die eigenen Prozesse, Fähigkeiten und Architektur tatsächlich beeinflussen.
Fazit: Einordnung statt Feature-Liste
Qlik entwickelt sich in Richtung einer Plattform, die Datenanalyse, Prognosen und operative Aktionen enger miteinander verbindet. Gleichzeitig verändert sich die technische Grundlage, auf der Datenprodukte entwickelt und betrieben werden. Die SAP-Anpassung macht deutlich, dass auch externe Schnittstellenentscheidungen für bestehende Datenarchitekturen entscheidend sein können.
Für Unternehmen lohnt es sich deshalb, neue Funktionen nicht isoliert zu betrachten, sondern im Zusammenhang mit den eigenen Anforderungen und bestehenden Systemen zu bewerten.
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