Qlik Open Lakehouse: datos abiertos y listos para la IA con Apache Iceberg

Qlik, especialista en integración, calidad, análisis de datos e IA, ha anunciado la disponibilidad de Qlik OPen Lakehouse, un servicio de Apache Iceberg totalmente gestionado en Qlik Talend Cloud, con el que contar con pipelines en tiempo real, optimización automática de Iceberg y acceso a cualquier motor de consulta. El resultado que ofrece es una base de datos lista para la IA con menos tiempo y coste entre datos y acción.

Open Lakehouse se puede implementar en la cuenta cloud del cliente con la modalidad «bring your own compute», y combina ingesta a través de DCD (Change data captura) con optimización automática de Iceberg y acceso multimotor, para que los equipos puedan utilizar las herramientas que prefieran. Entre ellas, Amazon Athena, Snowflake, Spark, Trino y Amazon SageMaker para aprendizaje automático.

El valor de la IA está condicionado por los datos, y Qlik OPen Lakehouse aborda el problema mediante la oferta a las empresas de bases de datos y analítica para IA, con datos confiables, explicables y actualizados en un formato abierto que puede consultar cualquier motor. De esta forma se agiliza la toma de decisiones, y las empresas cuentan con libertad de elección en analítica y aprendizaje automático.

Durante la fase de prueba de Qlik Open Lakehouse, los clientes que han probado el servicio han confirmado que han conseguido realizar consultas con más rapidez, además de bajar los costes de infraestructura. Esto último se debe a que han podido trasladas cargas de trabajo de almacenamiento propietario a tablas Iceberg abiertas y optimizadas. El acceso multimotor permite consultar estas tables sin servidor junto con Qlik Analytics y otros motores.

El servicio tiene además los datos preparados para SageMaker, almacenados en tablas Iceberg gobernadas en Amazon S3, lo que facilita a los equipos de aprendizaje automático el acceso, preparación y entrenamiento de modelos, sin tener que crear copias adicionales de datos. Los datos residen en Apache Iceberg sobre el almacenamiento de objetos del cliente.

La optimización automática de Iceberg para compactación, particionado y mantenimiento de metadatos mejora el rendimiento de las consultas y reduce el espacio de almacenamiento. En cuanto a los pipelines de baja latencia que utiliza con cientos de fuentes mediante CDC, que mantiene las tablas actualizadas, cuentan con calidad de datos integrada, linaje, catalogación y visibilidad de FinOps. Open Lakehouse lleva Qlik Analytics e IA integrados con el motor de Qlik y la automatización de flujos de trabajo, de forma que los conocimientos generen acciones en los sistemas de negocio.

Qlik Open Lakehouse está ya disponible para los clientes de Qlik Talend Cloud, incluida la compatibilidad con Amazon Athena. La integración con SageMaker para entrenamiento e inferencia de modelos sobre datos en Iceberg es compatible mediante patrones estándar de AWS. Se espera que en el último trimestre de 2025 haya actualizaciones adicionales del sistema.

Mike Capone, CEO de Qlik, ha destacado que «la IA se detiene cuando los datos son lentos, fragmentados y costosos. Qlik Open Lakehouse soluciona esta problemática al proporcionar a los equipos una base en tiempo real basada en Iceberg que pueden ejecutar en su nube a escala empresarial y consultar con los motores que ya usan. Aporta rendimiento, control de costos y gobierno en un solo flujo, para que las decisiones se tomen más rápido y los modelos mejoren cada día».