Oltre la semplice analisi: l’ecosistema Qlik per un’integrazione dati fluida e pronta per l’AI

Dalla Fondazione del Dato all’AI Agentica per l’Impresa Data-Driven

L’attuale panorama della gestione dei dati aziendali sta vivendo una fase di mutamento strutturale, accelerata dalla necessità di alimentare sistemi di intelligenza artificiale con informazioni non solo voluminose, ma soprattutto verificate e contestualizzate. In questo scenario, il brand Qlik si posiziona come un attore fondamentale, avendo completato una metamorfosi trentennale che lo ha portato da pioniere della visualizzazione in-memory a fornitore globale di una piattaforma integrata di Data Intelligence. La missione aziendale di Qlik è orientata alla creazione di un mondo alfabetizzato ai dati, in cui ogni organizzazione possa risolvere le sfide aziendali più complesse attraverso una comprensione profonda e interattiva delle proprie risorse informative. Questa visione non si limita alla semplice rappresentazione grafica, ma mira a colmare il divario critico tra la raccolta dei dati grezzi e l’azione tempestiva, rivelando risposte che gli strumenti di visualizzazione tradizionali basati su query SQL spesso non riescono a intercettare.

Il consolidamento della proposta di Qlik è culminato nel 2023 con l’acquisizione di Talend, un’operazione che ha dato vita a una delle suite di Data Fabric più complete del mercato, capace di gestire l’intero ciclo di vita del dato: dal movimento in tempo reale alla trasformazione, fino alla governance e all’analisi predittiva. Con una base installata di oltre 40.000 clienti e una presenza costante nei vertici dei Magic Quadrant di Gartner per l’analisi, l’integrazione e la qualità dei dati, Qlik rappresenta oggi un punto di riferimento per le aziende che intendono trasformare l’incertezza dei dati in velocità decisionale.

Evoluzione e Identità del Brand Qlik

La storia di Qlik inizia nel 1993 a Lund, in Svezia, con il nome originale di QUIK (Quality, Understanding, Interaction, Knowledge), riflettendo fin dal principio i valori fondamentali di qualità, comprensione, interazione e conoscenza. Questa eredità svedese si manifesta ancora oggi in una filosofia di prodotto che predilige l’intuitività e la potenza di calcolo senza vincoli lineari. Nel corso di tre decenni, l’azienda ha guidato diverse ondate di innovazione: dalla prima analisi associativa di QlikView negli anni ’90, che ha ridefinito il concetto di Business Intelligence in-memory, al lancio di Qlik Sense nel 2014, che ha introdotto il self-service governato e l’approccio cloud-native.

La trasformazione più radicale è avvenuta nell’ultimo quinquennio, segnato da acquisizioni strategiche che hanno esteso le capacità della piattaforma ben oltre la mera visualizzazione. L’acquisizione di Attunity nel 2019 ha integrato tecnologie avanzate di Change Data Capture (CDC), permettendo lo spostamento di dati in tempo reale dai sistemi legacy ai cloud moderni. Successivamente, l’integrazione di aziende come BigSquid per il Machine Learning automatizzato, Nodegraph per la lineage dei dati e Kyndi per l’interpretazione del linguaggio naturale, ha preparato il terreno per l’attuale offerta centrata sull’intelligenza artificiale.

La missione attuale di Qlik risponde a una sfida globale: l’80% dei progetti di intelligenza artificiale fallisce a causa di basi di dati inadeguate. Pertanto, Qlik non si propone solo come uno strumento di analisi, ma come il fornitore di una “Trusted Data Foundation”, ovvero una base di dati affidabile, governata e trasparente, necessaria per massimizzare il valore trasformativo dell’AI e delle operazioni aziendali quotidiane.

Punti di Forza e Distintività Tecnologica

L’elemento di differenziazione più profondo di Qlik rimane il suo Motore Associativo (QIX Engine). Mentre la maggior parte degli strumenti di Business Intelligence sul mercato (come Power BI o Tableau) si basa su query SQL che interrogano il database seguendo percorsi predefiniti, il motore di Qlik carica i dati in memoria mantenendo intatte tutte le associazioni. Questo significa che l’utente non è limitato a vedere solo ciò che è esplicitamente collegato dalla query, ma può esplorare liberamente tutte le relazioni presenti nel dataset. Le selezioni in Qlik vengono evidenziate attraverso un sistema di colori: il verde per i dati selezionati, il bianco per i dati correlati e il grigio per quelli non correlati. Quest’ultima categoria, il “potere del grigio”, è spesso la più preziosa, poiché rivela ciò che manca o ciò che non è accaduto, come un cliente che non ha acquistato un determinato prodotto in un periodo specifico, insight che le query SQL tradizionali tendono a ignorare.

Un secondo punto di forza risiede nella flessibilità architettonica. Qlik adotta un approccio “cloud-agnostic”, permettendo alle organizzazioni di scegliere dove far risiedere i propri dati e dove eseguire le analisi, supportando ambienti on-premise, cloud pubblici (AWS, Azure, Google Cloud), ibridi e multicloud. Questa flessibilità è fondamentale per le aziende che devono bilanciare l’agilità del cloud con le esigenze di sicurezza e sovranità del dato, specialmente in mercati regolamentati come quello europeo.

Infine, la capacità di integrazione e qualità dei dati rappresenta un pilastro ineguagliato. Grazie alla tecnologia Talend, Qlik offre strumenti di governance che permettono di tracciare la provenienza del dato (lineage), valutarne la qualità tramite punteggi numerici (Qlik Trust Score) e automatizzare la trasformazione dei dati senza la necessità di scrivere codice complesso. Questa integrazione tra analisi e gestione del dato riduce drasticamente il tempo necessario per passare dal dato grezzo all’insight azionabile.

Il Portafoglio Servizi e Prodotti

La piattaforma Qlik è oggi strutturata come un ecosistema completo che risponde a ogni esigenza della catena del valore del dato. L’offerta si articola principalmente su due fronti: l’integrazione e l’analisi, entrambi potenziati da capacità di intelligenza artificiale trasversali.

Qlik Talend Data Integration

Questa suite rappresenta la “plumbing” aziendale, ovvero l’infrastruttura che permette ai dati di fluire in modo sicuro e governato. Include connettività verso oltre 400 sorgenti, permettendo di estrarre informazioni da sistemi complessi come SAP e Mainframe, oltre che da applicazioni SaaS e database relazionali.

• Movimento dei dati: Supporta il caricamento bulk, incrementale e, soprattutto, lo streaming in tempo reale tramite Change Data Capture, che cattura ogni modifica ai dati sorgente non appena avviene.
• Trasformazione e Qualità: Utilizza approcci no-code e pro-code per modellare i dati, applicando regole di pulizia e standardizzazione. Il sistema include la creazione di “Data Products”, ovvero set di dati curati e pronti per l’uso, che possono essere condivisi all’interno dell’organizzazione tramite un marketplace dei dati.
• Data Governance: Fornisce una visione chiara del flusso dei dati, garantendo che le informazioni utilizzate per l’analisi e l’AI siano trasparenti e conformi alle policy aziendali.

Qlik Analytics e AI

La componente analitica di Qlik trasforma i dati pronti per l’uso in decisioni informate attraverso diverse modalità di interazione:

• Analisi Descrittiva e Diagnostica: Visualizzazioni interattive, dashboard avanzate e reportistica aziendale distribuita tramite email o canali di collaborazione come Microsoft Teams.
• Analisi Predittiva (Qlik Predict): Basato sulla tecnologia AutoML, consente agli analisti di business di creare modelli di machine learning per prevedere risultati futuri, come la probabilità di abbandono di un cliente o la domanda di magazzino, con spiegabilità completa dei driver che influenzano la previsione.
• Intelligenza Artificiale Generativa (Qlik Answers): Una delle novità più rilevanti del 2025-2026, Qlik Answers è un assistente basato su GenAI che permette di interrogare dati non strutturati, come documenti PDF, presentazioni o file di testo, fornendo risposte citate e verificate.
• Integrazione con AI Terze: La piattaforma consente di integrare modelli di data science esterni (Python, R) e servizi di AI dei principali cloud provider (AWS Bedrock, Snowflake Cortex) direttamente all’interno delle applicazioni analitiche.

La Fondazione dell’AI: I Sei Principi per Dati AI-Ready

Il successo di qualsiasi iniziativa di intelligenza artificiale dipende dalla qualità dei dati su cui viene addestrata. Qlik ha formalizzato sei principi fondamentali che definiscono la prontezza dei dati per l’AI (AI-Readiness). Questi criteri servono come guida per le organizzazioni che vogliono evitare i fallimenti comuni dei progetti AI.

1. Diversità: L’AI richiede una visione olistica. I dati non devono essere limitati a silos isolati, ma devono integrare fonti strutturate (database), semi-strutturate (JSON) e non strutturate (documenti) provenienti da on-premise e cloud.
2. Tempestività: Un modello di AI addestrato su dati vecchi produrrà previsioni errate. La bassa latenza e lo streaming CDC sono essenziali per mantenere i modelli allineati alla realtà operativa.
3. Accuratezza: La precisione è fondamentale. Qlik implementa cicli di profilazione dei dati e monitoraggio della qualità per assicurare che i modelli non “ingeriscano” errori che porterebbero a decisioni distorte.
4. Sicurezza: La gestione di dati sensibili (PII) nell’AI richiede crittografia, anonimizzazione e rigorosi controlli di accesso. Qlik permette di creare “ring-fence” attorno ai dati usati dai modelli LLM per garantire la conformità.
5. Scopribilità: I dati devono essere indicizzati e descritti in termini di business attraverso un catalogo di metadati, rendendo facile per scienziati dei dati e sviluppatori trovare le risorse corrette.
6. Consumabilità: I dati devono essere preparati in formati che le macchine comprendano facilmente, come vettori per la ricerca semantica o tabelle ottimizzate per il machine learning.

Per supportare questi principi, Qlik ha introdotto l’AI Trust Score, un indicatore globale che valuta le dimensioni di accuratezza, tempestività, diversità e sicurezza, fornendo ai decision maker un segnale chiaro sulla affidabilità dei propri asset per i progetti di AI.

Mercati Serviti e Casi d’Uso Settoriali

Qlik opera trasversalmente in tutti i settori industriali, con una presenza particolarmente forte laddove la complessità dei dati e la velocità di reazione sono fattori critici di successo. Circa il 75% delle aziende Fortune 500 utilizza Qlik per le proprie operazioni analitiche.

• Manifattura e Industria 4.0

Nel settore manifatturiero, Qlik viene utilizzato per ottimizzare la produzione e ridurre gli sprechi. Un esempio eclatante è Airbus, che ha consolidato molteplici fonti di dati per ottimizzare la produzione di aeromobili, garantendo che ogni pezzo della catena di montaggio sia tracciabile e disponibile nel momento esatto del bisogno. In ambito alimentare, un importante produttore europeo ha utilizzato le capacità predittive di Qlik per allineare la produzione giornaliera alla domanda dei distributori, raggiungendo un’accuratezza previsionale superiore al 90% e riducendo gli sprechi e i costi di stoccaggio.

• Sanità e Servizi Pubblici

Le organizzazioni sanitarie utilizzano Qlik per migliorare i risultati clinici e l’efficienza operativa. NHS Wales ha trasformato il proprio processo di reportistica finanziaria: ciò che prima richiedeva giorni di lavoro manuale per la consolidazione dei dati ora viene completato in pochi minuti, permettendo ai responsabili di budget di prendere decisioni basate su dati aggiornati e non su stime vecchie di settimane. Nel settore farmaceutico, Multicare nelle Filippine ha automatizzato la raccolta dei dati di vendita, riducendo i costi operativi del 20% e accelerando la reportistica storica da settimane a un solo giorno.

• Finanza e Assicurazioni

Il settore finanziario sfrutta Qlik per la gestione del rischio e l’ottimizzazione commerciale. Una società di servizi finanziari ha implementato il lead scoring in tempo reale, risparmiando 34.000 dollari a settimana grazie alla riduzione di lead di scarsa qualità e migliorando l’efficienza del team vendite del 75%. Altri casi includono la lotta alle frodi bancarie e la modernizzazione dei data warehouse per istituzioni centenarie.

• Retail e Wellness

Nel retail, la personalizzazione è la chiave. Un fornitore globale di servizi di salute e benessere ha implementato soluzioni ML in un solo mese per ottimizzare l’inventario e personalizzare le raccomandazioni ai clienti in base al comportamento d’acquisto e ai dati dei passeggeri di crociere, riducendo i casi di esaurimento scorte.

Il Mercato Italiano e la Partnership con TD SYNNEX

Un elemento di estrema rilevanza per le aziende italiane nel 2026 è il rafforzamento della presenza di Qlik sul territorio attraverso la partnership con TD SYNNEX. Il distributore ha integrato l’offerta Qlik nel suo programma “Destination AI”, un framework progettato per supportare i partner di canale e le imprese nella creazione di strategie AI ripetibili e orientate ai risultati.

Per l’Italia, questo significa una maggiore disponibilità di supporto locale, formazione specializzata e soluzioni verticali pre-configurate. TD SYNNEX agisce come un acceleratore per l’adozione dell’AI, aiutando le aziende italiane a superare le barriere tipiche come la mancanza di competenze interne e la complessità delle infrastrutture. Inoltre, l’accordo paneuropeo garantisce che le soluzioni Qlik siano conformi alle normative locali sulla privacy e alla sovranità del dato, un tema sempre più caldo per la pubblica amministrazione e il settore finanziario italiano (con riferimento alle direttive ACN e NIS2).

Roadmap Tecnologica: Verso l’AI Agentica e l’Open Lakehouse

Guardando al futuro immediato (2026-2027), la strategia di Qlik si focalizza su due direzioni principali che promettono di rivoluzionare nuovamente il settore.

• L’Era dell’AI Agentica

Qlik sta guidando il passaggio dalla GenAI conversazionale (chatbot) all’AI Agentica. Gli agenti AI non si limitano a rispondere a domande, ma sono in grado di agire autonomamente: possono eseguire ricerche multi-step, attivare workflow in altre applicazioni aziendali e monitorare proattivamente le anomalie nei dati. Secondo le ricerche Qlik, il 97% delle aziende ha già stanziato budget per l’AI agentica, riconoscendola come la prossima frontiera della produttività. L’architettura agentica di Qlik permette di unificare dati, agenti e assistenti in un’unica esperienza governata, riducendo il rischio di “allucinazioni” dei modelli grazie al collegamento diretto con i dati aziendali verificati.

• Open Lakehouse e Interoperabilità

Con il rilascio di Qlik Open Lakehouse, l’azienda promuove un’architettura aperta basata su Apache Iceberg. Questo permette alle imprese di modernizzare i propri data lake trasformandoli in lakehouse performanti, mantenendo però la libertà di utilizzare diversi motori di calcolo (come Snowflake, Databricks o AWS Athena) senza essere vincolati a un singolo fornitore. Questa interoperabilità è fondamentale in un mondo multicloud, dove la capacità di spostare e analizzare i dati liberamente tra diverse piattaforme diventa un vantaggio competitivo critico.

Gestire l’innovazione nell’era della Data-Driven Strategy

L’analisi dell’ecosistema Qlik evidenzia come il brand si sia evoluto per rispondere non solo alle domande del passato (“cosa è successo?”), ma a quelle del futuro (“cosa succederà e cosa dobbiamo fare?”). Per un decision maker, l’adozione di Qlik rappresenta una scelta di resilienza tecnologica.

La capacità della piattaforma di gestire dati “sporchi” e complessi, trasformandoli in una fondazione affidabile per l’AI, risolve il problema principale che oggi frena l’innovazione aziendale. Mentre altri strumenti si concentrano sulla bellezza estetica dei grafici, Qlik si focalizza sulla solidità del dato e sulla profondità dell’esplorazione, garantendo che ogni decisione sia basata sulla verità dei fatti e non su assunzioni parziali.

In sintesi, i pilastri per una valutazione in favore di Qlik nel 2026 sono:

• Affidabilità: Una leadership costante riconosciuta dagli analisti (Gartner, IDC) che garantisce stabilità e visione a lungo termine.
• Integrazione: La fusione con Talend elimina la frammentazione tecnologica, offrendo un unico interlocutore per l’intera catena del dato.
• Pragmatismo AI: Strumenti come Qlik Answers e Qlik Predict rendono l’AI accessibile agli utenti di business, producendo ROI immediato senza la necessità di enormi team di data science.
• Sovranità e Sicurezza: L’investimento nel cloud sovrano europeo e le certificazioni di sicurezza rendono Qlik il partner ideale per le aziende che operano in contesti normativi rigorosi.

Le organizzazioni che sapranno sfruttare il potenziale del motore associativo e della nuova AI agentica di Qlik saranno le stesse che guideranno la trasformazione digitale dei propri settori, trasformando i dati da un costo di gestione a un asset strategico per la crescita.

Oltre il costo iniziale: come ottimizzare ROI e TCO

Per i responsabili IT e i leader di business (CIO, CDO), la scelta di una piattaforma di analisi deve essere giustificata da un ritorno sull’investimento (ROI) tangibile e da un costo totale di proprietà (TCO) sostenibile. Secondo uno studio di IDC sul valore aziendale di Qlik, le organizzazioni hanno registrato un ROI medio triennale del 259%, con un tempo di recupero dell’investimento di soli 11 mesi.

• Riduzione dei Costi e Aumento della Produttività

L’automazione delle pipeline di dati e della reportistica consente di liberare risorse umane da compiti manuali ripetitivi. IDC evidenzia che i team analitici che utilizzano Qlik sono mediamente più produttivi del 67%. Inoltre, l’approccio integrato di Qlik riduce la frammentazione degli strumenti: non è più necessario acquistare soluzioni separate per ETL, qualità dei dati, catalogo e visualizzazione, abbattendo i costi di infrastruttura e piattaforma del 32%.

• Trasparenza del Modello di Prezzo

Qlik ha introdotto un modello di pricing basato sulla capacità, che si allontana dal tradizionale conteggio degli utenti per focalizzarsi sul valore del dato elaborato. Questo modello, denominato “Capacity Pricing”, si basa sul parametro Data for Analysis, ovvero il volume di dati caricati nel cloud. Questo approccio permette a tutti i membri dell’organizzazione di accedere alle analisi senza costi aggiuntivi per licenza utente (nelle edizioni Standard, Premium ed Enterprise), favorendo la democratizzazione dei dati.

Le organizzazioni possono monitorare il consumo tramite la Qlik Management Console, ricevendo notifiche all’80% e al 90% della capacità acquistata, garantendo una spesa prevedibile ed evitando sorprese in fattura. Questo modello è particolarmente vantaggioso per le aziende che hanno molti consumatori di informazioni ma un volume di dati sorgente contenuto.