À l’occasion du Snowflake Data Cloud Summit 2024, Qlik®, un des leaders mondiaux de l’intégration de données, de l’analytics et de l’intelligence artificielle (IA), annonce des fonctionnalités étendues dans le Data Cloud de Snowflake avec l’adoption du service Snowflake Cortex AI. Cette décision stratégique permet à Qlik d’enrichir ses capacités en exploitant les fonctions de Cortex AI, telles que la vectorisation, l’intégration et les complétions au sein de l’architecture de génération augmentée de récupération (RAG). Cette collaboration conforte la position de Qlik à l’avant-garde de l’analytique pilotée par l’IA, permettant aux entreprises de créer et d’exploiter des socles de données fiables et parés pour l’IA.
En renforçant son intégration à Snowflake, Qlik permet désormais à ses clients d’exploiter pleinement le potentiel de Cortex AI pour réaliser des analyses avancées pilotées par l’IA. Ce partenariat fort dépasse le cadre traditionnel du traitement des données en fournissant des outils adaptés aux applications dynamiques alimentées par l’IA. L’approche innovante de Qlik permet aux entreprises d’intégrer le deep learning à leurs flux de données et d’améliorer le processus décisionnel ainsi que l’efficacité opérationnelle grâce à des fonctionnalités telles que l’analytique prédictive en temps réel et des insights intelligents.
L’intégration de Qlik optimise la gestion des données SAP avec Snowflake, améliorant l’ingestion, la transformation et l’analyse des données. En associant Cortex AI aux outils analytiques de Qlik, cette intégration rationalise le nettoyage des données et permet de réécrire dans SAP des données modifiées, améliorant ainsi l’efficacité opérationnelle et analytique. Ce passage du traitement par lots aux applications interactives pilotées par l’IA marque une avancée significative dans la manière dont les grands comptes peuvent transformer les données brutes en insights dynamiques.
Les entreprises peuvent maximiser la valeur de leurs données en adoptant une nouvelle approche des produits de données pour en créer des spécifiques à un domaine à partir des ensembles de données de Snowflake. En exploitant l’IA pour une préparation des produits de données plus raide et efficace, le profilage de la qualité et l'analyse sémantique sont exécutés à l’aide de fonctions définies par l’utilisateur (UDF — User Defined Functions) au sein de Snowflake, sans qu’il soit nécessaire de déplacer les données. En renforçant la souveraineté et en rationalisant la conformité, cette approche permet aux entreprises de respecter plus facilement les réglementations relatives à la protection des données. Pour accélérer l’exécution des cas d’usage, les utilisateurs métier, parmi lesquels la fonction émergente de Data Product Manager, peuvent créer et consommer des produits de données de manière transparente tout en bénéficiant en arrière-plan des puissantes capacités de calcul de Snowflake.
En capitalisant sur les avancées enregistrées avec Cortex AI et l’intégration des données SAP, Qlik a par ailleurs annoncé une nouvelle intégration à l’API Snowpipe Streaming de Snowflake. Cette amélioration ouvre la voie à des capacités de traitement de données en temps réel qui optimisent de manière significative l’ingestion et l’immédiateté des analyses de données. Snowpipe Streaming de Snowflake est une puissante technologie de streaming qui permet d’actualiser les données en permanence et d’assurer leur disponibilité pour l’analyse, permettant ainsi aux entreprises de réagir rapidement à de nouvelles informations et d’obtenir des insights pertinents avec une rapidité hors pair.
« Nous nous réjouissons de l’évolution de notre partenariat avec Qlik », a déclaré Tarik Dwiek, Head of Technology Alliances chez Snowflake. « Cette collaboration renforce la façon dont nos clients communs intègrent et analysent leurs données. L’utilisation par Qlik de Cortex AI pour procéder à des analyses poussées et de Snowpipe Streaming pour traiter les données en temps quasi réel permet d’accélérer l’accès aux insights pertinents et d’exploiter les données avec une plus grande robustesse, le tout dans l’environnement sécurisé de Snowflake. C’est une avancée majeure vers la simplification du traitement des données pour nos clients. »
« L’intégration de Qlik à Snowflake a sensiblement amélioré nos capacités analytiques », ajoute Babu Kuttala, Chief Data & Analytics Officer chez ABB. « Ce partenariat a rationalisé notre capacité de gestion des données, ce qui nous permet d’exploiter les données analytiques en temps réel avec une efficacité accrue. Désormais, nous pouvons transformer et analyser rapidement les données dans l’ensemble de nos systèmes pour améliorer notre processus décisionnel et notre efficacité opérationnelle. Cette évolution a joué un rôle déterminant dans le maintien de notre compétitivité. »
David Zember, Senior Vice President of Worldwide Channels and Alliances chez Qlik, a commenté les fonctionnalités avancées de ces intégrations : « L’extension de notre collaboration avec Snowflake illustre notre engagement à innover sans relâche. Nos dernières avancées dans le domaine de l’IA avec Snowflake Cortex AI, associées à l’agilité opérationnelle de Snowpipe Streaming, permettent à nos clients d’utiliser les outils les plus performants pour obtenir des résultats métier significatifs. De plus, cette approche holistique leur permet de maximiser la valeur extraite de chaque donnée. »
Découvrez comment les capacités améliorées de Qlik peuvent révolutionner les stratégies de gestion et d’analyse des données dans l’environnement Snowflake.
En renforçant son intégration à Snowflake, Qlik permet désormais à ses clients d’exploiter pleinement le potentiel de Cortex AI pour réaliser des analyses avancées pilotées par l’IA. Ce partenariat fort dépasse le cadre traditionnel du traitement des données en fournissant des outils adaptés aux applications dynamiques alimentées par l’IA. L’approche innovante de Qlik permet aux entreprises d’intégrer le deep learning à leurs flux de données et d’améliorer le processus décisionnel ainsi que l’efficacité opérationnelle grâce à des fonctionnalités telles que l’analytique prédictive en temps réel et des insights intelligents.
L’intégration de Qlik optimise la gestion des données SAP avec Snowflake, améliorant l’ingestion, la transformation et l’analyse des données. En associant Cortex AI aux outils analytiques de Qlik, cette intégration rationalise le nettoyage des données et permet de réécrire dans SAP des données modifiées, améliorant ainsi l’efficacité opérationnelle et analytique. Ce passage du traitement par lots aux applications interactives pilotées par l’IA marque une avancée significative dans la manière dont les grands comptes peuvent transformer les données brutes en insights dynamiques.
Les entreprises peuvent maximiser la valeur de leurs données en adoptant une nouvelle approche des produits de données pour en créer des spécifiques à un domaine à partir des ensembles de données de Snowflake. En exploitant l’IA pour une préparation des produits de données plus raide et efficace, le profilage de la qualité et l'analyse sémantique sont exécutés à l’aide de fonctions définies par l’utilisateur (UDF — User Defined Functions) au sein de Snowflake, sans qu’il soit nécessaire de déplacer les données. En renforçant la souveraineté et en rationalisant la conformité, cette approche permet aux entreprises de respecter plus facilement les réglementations relatives à la protection des données. Pour accélérer l’exécution des cas d’usage, les utilisateurs métier, parmi lesquels la fonction émergente de Data Product Manager, peuvent créer et consommer des produits de données de manière transparente tout en bénéficiant en arrière-plan des puissantes capacités de calcul de Snowflake.
En capitalisant sur les avancées enregistrées avec Cortex AI et l’intégration des données SAP, Qlik a par ailleurs annoncé une nouvelle intégration à l’API Snowpipe Streaming de Snowflake. Cette amélioration ouvre la voie à des capacités de traitement de données en temps réel qui optimisent de manière significative l’ingestion et l’immédiateté des analyses de données. Snowpipe Streaming de Snowflake est une puissante technologie de streaming qui permet d’actualiser les données en permanence et d’assurer leur disponibilité pour l’analyse, permettant ainsi aux entreprises de réagir rapidement à de nouvelles informations et d’obtenir des insights pertinents avec une rapidité hors pair.
« Nous nous réjouissons de l’évolution de notre partenariat avec Qlik », a déclaré Tarik Dwiek, Head of Technology Alliances chez Snowflake. « Cette collaboration renforce la façon dont nos clients communs intègrent et analysent leurs données. L’utilisation par Qlik de Cortex AI pour procéder à des analyses poussées et de Snowpipe Streaming pour traiter les données en temps quasi réel permet d’accélérer l’accès aux insights pertinents et d’exploiter les données avec une plus grande robustesse, le tout dans l’environnement sécurisé de Snowflake. C’est une avancée majeure vers la simplification du traitement des données pour nos clients. »
« L’intégration de Qlik à Snowflake a sensiblement amélioré nos capacités analytiques », ajoute Babu Kuttala, Chief Data & Analytics Officer chez ABB. « Ce partenariat a rationalisé notre capacité de gestion des données, ce qui nous permet d’exploiter les données analytiques en temps réel avec une efficacité accrue. Désormais, nous pouvons transformer et analyser rapidement les données dans l’ensemble de nos systèmes pour améliorer notre processus décisionnel et notre efficacité opérationnelle. Cette évolution a joué un rôle déterminant dans le maintien de notre compétitivité. »
David Zember, Senior Vice President of Worldwide Channels and Alliances chez Qlik, a commenté les fonctionnalités avancées de ces intégrations : « L’extension de notre collaboration avec Snowflake illustre notre engagement à innover sans relâche. Nos dernières avancées dans le domaine de l’IA avec Snowflake Cortex AI, associées à l’agilité opérationnelle de Snowpipe Streaming, permettent à nos clients d’utiliser les outils les plus performants pour obtenir des résultats métier significatifs. De plus, cette approche holistique leur permet de maximiser la valeur extraite de chaque donnée. »
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