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Qlik Connect 2025: Key Takeaways für Writeback, Agentic AI & Open Lakehouse – und deren Bedeutung für die Unternehmenspraxis

---- von Sebastian Nädtke ----


Was hatte das wichtigste Qlik-Event des Jahres für Entscheider und BI-Entwickler zu bieten? Was bringt es unseren Kunden und uns: 


  • im Tagesgeschäft

  • in der Konzeption & Architektur

  • in der strategischen Ausrichtung? 


Hier meine drei persönlichen Take-Aways – mit direkten Impulsen für Euch.


1. Agentic Experience & Predict – Neue Mitspieler in der Daten-Wertschöpfungskette

Was wurde angekündigt? 

Mit der neuen Agentic Experience bringt Qlik einen echten Gamechanger: Autonome, kontextfähige AI-Agents übernehmen Aufgaben entlang der gesamten Datenwertschöpfungskette – von der Rohdatenintegration über die Datenmodellierung bis hin zur Interaktion im Frontend. Ergänzt wird das durch Qlik Predict (vormals AutoML), das nun auch komplexe Zeitreihen mit mehreren Einflussfaktoren analysieren kann – inklusive automatischer Modelloptimierung.


Was bedeutet das für die Unternehmenspraxis? 

Die BI-Plattform entwickelt sich vom Analysewerkzeug zum aktiven Mitspieler. Statt nur Zahlen anzuzeigen, hilft sie beim Denken, Planen und Handeln. Dabei zeigt sich, wie weit Qlik bei der vertikalen Integration inzwischen ist:


  • Data Integration & Pipelines sorgen für belastbare, aktuelle Daten

  • Data Quality, Metadata Management, Lineage sichern Vertrauen und Nachvollziehbarkeit

  • Automation ersetzt manuelle Abläufe

  • Predictive ML liefert Prognosen: ohne eigenes Data-Science-Team

  • Agentic AI orchestriert all das zu einem digitalen Co-Piloten


Künftig sagt der User nicht mehr „Ich suche“, sondern: 

„Vergleiche bitte die Absatz- und Deckungsbeitragsentwicklung unserer drei Hauptprodukte in den Regionen DACH, Benelux und Nordics – inklusive aktueller Kundenprojekte und externer Marktdaten.“ 

Und der Agent liefert: fundiert, transparent und dialogfähig.


Unser Rat:

  • Funktionsfähige PoCs lassen sich mit Qlik in 5–10 Tagen umsetzen – also: fail fast, learn fast

  • Die kontextbasierte Integration unstrukturierter Daten eröffnet neue Potenziale im Prozessdesign – z. B. bei Angeboten, Ausschreibungen oder Investitionen

  • Qlik Apps können schon heute mehr als "nur" Dashboarding: Designvorschläge, Trendanalysen & Vorhersagen, Maßnahmen-Empfehlungen und das Ganze interaktiv & eingebettet


Beispiel aus dem Maschinenraum: 

Wir integrieren bei unseren Kunden heute schon Qlik Answers & Predict in anspruchsvolle Finanzplanungsprozesse


  • Answers verarbeitet tausende Seiten an Vertragsunterlagen oder Besprechungsnotizen und liefert in Sekunden kontextbasierte Antworten auf dynamische Fragestellungen, mehrsprachig & mit Quellennachweis

  • Predict übernimmt parallel die automatisierte Berechnung komplexer Forecasts: präzise, konsistent, nachvollziehbar


2. Neue "Write Table" macht Writeback zur offiziellen Plattformfunktion


Was wurde angekündigt? 

Es ist offiziell: Bei zwei großen OEMs gehört eine Writeback-Option zukünftig zum Standard moderner Datenplattformen. Sowohl Qlik als auch Microsoft haben entsprechende Neuerungen vorgestellt und teilweise bereits ausgerollt, die das direkte Schreiben von Daten in analytischen Anwendungen ermöglichen:



Damit wird klar: Writeback ist kein Add-on mehr, kein Workaround, sondern Kernfunktion! Diese Entwicklung bringt Schwung in die horizontale Integration über Fachbereichs- und Unternehmensgrenzen hinweg: Entscheidungen werden dort getroffen, wo die Prozessexperten sitzen, nämlich in den Fachbereichen, direkt im Wertschöpfungsprozess, möglichst unabhängig von zentraler IT. Statt bloßer Dashboards entstehen Business Apps, die den Unterschied machen: CRM, Finanzplanung, Supply Chain, Ressourcen- / Kapazitätsplanung, Shopfloormanagement, Master-Data-Management u. v. m.


Was bietet die neue Write Table? 

Ein neues Objekt in Qlik Cloud: eine editierbare Tabelle, mit der Nutzer direkt im Dashboard Texte, Zahlen oder Dropdowns erfassen können, inklusive gleichzeitiger Bearbeitung mit intelligenter Zeilensperrung (row-level locking). Damit werden einfache Rückschreibefälle wie Kommentare, Bewertungen oder Klassifikationen direkt im Standard umsetzbar.


Bekannte Features (Stand Mai 2025):

  • Cloud-only: keine On-Premise-Variante geplant

  • Qlik-managed Storage: voraussichtlich MongoDB

  • Datenhaltung: 90 Tage (vorbehaltlich Änderungen)

  • Integration: Writeback-Daten nur via API in Qlik Apps nutzbar

  • Geplante Verfügbarkeit: Jahreswechsel 2025/2026

  • Bekannte Limitierungen: Nur Text-, Zahlen- und Dropdown-Felder

  • Keine Business-Logik (z. B. abhängige Dropdowns, Live-Berechnungen)

  • Paging bei langen Tabellen (kein Scroll)


Was bedeutet das für die Unternehmenspraxis? 

Writeback ist jetzt offiziell approved und gekommen, um zu bleiben. Alle Qlik-Cloud-Nutzer können zukünftig einfache Writeback-Aufgaben direkt und ohne Extensions erledigen. Schnell mal Kommentare ergänzen (z. B. Erklärungen oder Hinweise) oder Tags vergeben (z. B. Status, Verantwortlichkeit)? Kein Problem mit der neuen Write Table!

Das ist ein wichtiger Schritt – denn auf das Motto „Do more with Qlik“ lässt Qlik nun konkrete Funktionen folgen. Verglichen mit Microsofts Translytical (Wer denkt sich nur so ein Wort aus? 😂) Workflows schaut die Qlik Lösung vielversprechender aus.

Aber was ist, wenn die Aufgaben komplizierter werden? Wenn Geschäftsprozesse mehr brauchen als die Write Table bietet – wie variable Eingabeobjekte (Table, Forms, Gant usw.), Validierungen, Berechtigungslogik oder abhängige mehrstufige Eingabeprozesse (Entscheidungsbäume)?


Genau dann kommt die Data+ Suite ins Spiel:

  • aktuell 4 Eingabe-Extensions: Table, Forms, Gantt, Flow

  • 12 Booster-Extensions

  • Services (z. B. File-Upload direkt in Qlik Apps)

  • mehrstufiger Workflow-Steuerung

  • Versionsverwaltung

  • automatischer Audit-Trail-/Timetravel-Funktion

  • Live-Berechnungen und abhängigen Eingabefeldern

  • leistungsfähiger API

  • fein steuerbare Rechte- und Rollendefinitionen


Beispiel aus dem Maschinenraum: 

Kunden nutzen die Data+ Suite, um Qlik zur zentralen Business Application Platform auszubauen. Dabei ersetzen wir erfolgreich alte Legacy-Software oder teure Nischenanwendungen und heben so Synergieeffekte. Das Projektbudget stammt oft direkt aus den Einsparungen durch nicht mehr benötigte alte Lizenzen. Gleichzeitig kann Qlik unternehmensweit ausgerollt werden und schafft damit die ideale Ausgangslage für weitere Digitalisierungsprojekte.


3. Qlik Open Lakehouse – eine Architektur, die mitwächst


Was wurde angekündigt? 

Mit dem Qlik Open Lakehouse bringt Qlik ab Juli 2025 eine neue Datenarchitektur in die Qlik Talend Cloud: Basierend auf dem Open-Source-Format Apache Iceberg soll die Lösung künftig Echtzeit-Ingestion, performante Analyse, kosteneffiziente Speicherung und offene Standards in einer integrierten Architektur vereinen.


Der strategische Unterschied zu bisherigen DWH-Konzepten: 

Man muss sich nicht mehr entscheiden zwischen „schnell & teuer“ und „günstig & langsam“. Qlik verspricht: schnell, offen, skalierbar – und bezahlbar.


Was bedeutet das für die Unternehmenspraxis? 

Viele BI- und Datenprojekte scheitern nicht an der Idee, sondern an der Architektur:


  • Die heutigen DWH-Modelle sind oft rigide, teuer und langsam in der Anpassung

  • Immer mehr Datenquellen liefern immer häufiger neue Informationen: Maschinen, Sensoren, SaaS-Dienste, ERP-Systeme

  • Gleichzeitig steigt die Anzahl der Use-Cases: von Data Science über Echtzeit-KPIs bis zu operativen APIs

  • Doch häufig kommt die richtige Information zu spät, weil der klassische ETL-Weg zu lang ist


Das Qlik Open Lakehouse adressiert genau diese Schwachstellen. Alle Qlik-Entwickler lieben die Agilität und Flexibilität bei der Arbeit mit QVDs im Vergleich zu herkömmlichen DWHs. Allerdings läuft man damit Gefahr, in eine Einbahnstraße zu geraten – denn QVDs sind ein Qlik-eigenes Dateiformat und können nirgendwo anders genutzt werden. In größeren Deployments fehlen bei der Arbeit mit QVDs insbesondere zwei Dinge:


  • Keine partiellen Updates: QVDs müssen immer komplett neu geschrieben werden – das führt zu komplexen File-Strukturen und hohem Wartungsaufwand

  • Kein gefiltertes Laden: Große QVDs müssen immer vollständig geladen werden, auch wenn nur ein Teil benötigt wird – das kostet Zeit und erhöht die Systemlast


Wer sich also die Flexibilität von QVDs, kombiniert mit den Vorteilen klassischer DWHs wünscht, wird beim Open Lakehouse fündig. Daten sollen nicht nur in Dashboards landen, sondern überall dort, wo sie gebraucht werden: in Data-Science-Projekten, Python-Notebooks, operativen Workflows, APIs oder externen Systemen.

Was heute (eingeschränkt) schon geht:


  • Parquet-Dateien lassen sich mit Qlik heute schon erstellen und lesen. Auch von externen Quellen wie z.B. Amazon S3 (Qlik Dork Blog-Artikel: Diving into Parquet)

  • Fortgeschrittene Features wie Datenkatalog, Real-Time-Ingestions (Millionen Datensätze pro Sekunde), Automation & Optimierung können über die neuen Open Lakehouse Features der Qlik Talend Cloud genutzt werden. Damit bekommt Ihr DWH-Features wie Handling großer Datenmengen, Skalierbarkeit, Time-Travel, Data-Lineage uvm., mit der Flexibilität eines QVD-Layers

  • Für intelligente Abfragen auf dem neuen Open Lakehouse, braucht es dann nur noch eine Query-Engine. Hier könnt Ihr ganz ohne Anbieter-Zwang auf Eure Favoriten wie z.B. Amazon Athena, Snowflake, Apache Spark, usw. zurückgreifen.

  • Damit erreichen wir die ersehnte Interoperabilität zwischen Technologien, Fachbereichen, Kunden und Lieferanten. In einer volatilen Welt braucht es schnelle und kosteneffiziente Wege zu wirkungsvolle Datenprodukten. Davon profitieren auch zwei der wichtigsten Treiber für Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen, nämlich Kreativität & Experimentierfreude.


Was die Zukunft noch bringt:


  • Native Unterstützung von Iceberg-Tabellen mit Schema-Management

  • Federated Queries für gleichzeitigen SQL-Zugriff auf mehrere Lakehouse-Dateien 

  • Noch engere Integration mit Data-Science-Plattformen und Drittsystemen


Unser Rat:

"Fangt dort an, wo es heute schon Sinn ergibt"

  • Hinterfragt Eure DWH-Strategie: Wo blockiert Eure Architektur Innovation, Aktualität oder Flexibilität?

  • Setzt auf Parquet statt QVDs – das ermöglicht bessere Skalierbarkeit und spätere Iceberg-Kompatibilität 

  • Nutzt Data-Integration-Tools wie die Qlik Talend Cloud. Damit automatisiert Ihr schon heute eure Datenpipelines und arbeitet in Lakehouse-nahen Formaten.

  • Integriert moderne AI-Funktionalitäten in Eure Apps, um frühzeitig Erfahrungen zu Datenanforderungen (Datenmenge, Datenaktualität, Datenqualität etc.) zu sammeln. 


"Fail fast, learn" ist auch hier gefragt!

Beispiel aus dem Maschinenraum: 

Mehrere Kunden stellen aktuell gezielt auf Parquet als neues Speicherformat um, oft als ersten Schritt zu einer flexibleren Datenarchitektur. Qlik Apps bleiben dabei voll nutzbar, während parallel ein zukunftssicherer Staging Layer entsteht, der auch externe Tools wie Python, Spark u.a. unterstützt. So entstehen hybride Lösungen, die heutigen Anforderungen gerecht werden und für kommende Entwicklungen bestens gerüstet sind.



Fazit: Von der Analyse- zur interaktiven Busines-App-Plattform


Die Qlik Connect 2025 war mehr als ein Produkt-Feuerwerk. Sie markiert den nächsten logischen Schritt: Qlik wird zur aktiven Plattform für Insights, für Planung, für Entscheidung & Handlung.


3 Impulse, die wir mitnehmen:

  • Agentic AI macht BI zum Mitdenker

  • Writeback wird Standard – mit Qlik nativ & mit Data+ wenn es komplizierter wird

  • Open Lakehouse liefert die skalierbare Architektur dazu


Wir bei Leitart begleiten genau diesen Wandel: Wir denken schon lange nicht mehr „nur“ BI/Analytics – sondern voll integrierte Business Apps, AI powered, die den Unterschied machen!

Wenn Ihr wissen wollt, wie diese Ideen bei Euch wirken können – wir freuen uns auf den Austausch.


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