TARIFS QLIK 2026

Comme évoqué lors de nos réunions annuelles Clients (Qarré Paris, Strasbourg & Genève en juin 2025), la liste de prix des solutions Qlik – Talend évoluera au 1er janvier 2026.
En moyenne, les licences et la maintenance subiront une augmentation de 10%.
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Nous nous tenons à votre disposition pour vous apporter tout complément. N’hésitez pas à nous contacter.
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QARRÉ 2026

À vos agendas... l’édition 2026 de nos journées annuelles dédiées à nos Clients aura lieu aux dates suivantes :
  • Genève, le mardi 2 juin 2026
  • Paris, le jeudi 11 juin 2026
  • Strasbourg, le jeudi 18 juin 2026
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Réservez dès maintenant ces dates pour continuer à suivre les évolutions des solutions Qlik - Talend et partager des expériences et cas d’usage avec vos pairs.

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DÉCOUVERTE
Qlik Open Lakehouse
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1. Qu'est-ce qu'un lac de données ?

Un data lakehouse est une architecture de gestion des données qui combine les principales fonctionnalités des lacs de données et des entrepôts de données au sein d'une plateforme unifiée. Il offre les avantages d'un lac de données, tels que le stockage à faible coût et l'accès étendu aux données, ainsi que ceux d'un entrepôt de données, tels que la structure des données, les performances et les fonctionnalités de gestion. Les lakehouses sont de plus en plus souvent construits à l'aide de données ouvertes et de formats de tables ouverts tels que Apache Iceberg, Hudi et Delta Tables afin d'offrir flexibilité et interopérabilité.
2. Qu'est-ce qu'Apache Iceberg ?

Apache Iceberg est un format de table ouvert conçu pour gérer des lacs de données à grande échelle et permettre des analyses hautement performantes sur des formats de données ouverts. Il permet de traiter les fichiers comme des entités de table logiques, ce qui le rend particulièrement adapté aux architectures de lacs de données.

Avec Iceberg, les utilisateurs peuvent stocker des données dans des magasins d'objets cloud et les traiter/interroger à l'aide de plusieurs moteurs différents, offrant ainsi flexibilité et interopérabilité entre les plateformes. 

Iceberg prend en charge certaines fonctionnalités clés telles que la conformité ACID, le partitionnement dynamique, le voyage dans le temps et l'évolution des schémas, garantissant ainsi des performances élevées et l'intégrité des données.

​De plus, Apache Iceberg favorise le développement d'une communauté open source solide, ce qui en fait une solution fiable, polyvalente et ouverte pour les besoins modernes en matière de gestion des données. 
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3. Pourquoi la notion d’Open Lakehouse ou d’Open Table Format ? 

​Les lakeshouses utilisent des formats de données ouverts et standardisés tels que Parquet, Avro ou ORC. Elles prennent également en charge les formats de table ouverts tels qu'Apache Iceberg, Hudi ou Delta Table.

Les formats ouverts facilitent une utilisation large, flexible et efficace des données à travers divers ensembles de moteurs de requête et de traitement, ainsi que des langages de programmation tels que Python et R. Beaucoup prennent également en charge le langage SQL.
4. Fonctionnalités
Ingestion à haut débit dans Apache Iceberg 
Ingestion de données en temps réel
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Permet l'ingestion par lots et en temps réel à partir de centaines de sources, notamment des bases de données, des applications SaaS, SAP, des mainframes et des sources de streaming telles que Kafka, Kinesis et S3, directement dans Iceberg en quelques clics seulement. Qlik garantit une réplication sans perte et à faible latence tout en réduisant les coûts d'ingestion jusqu'à 80 %, ce qui permet aux entreprises d'accéder en temps réel aux données pour l'IA, l'analyse et le reporting sans goulots d'étranglement.
Optimisation continue et adaptative Iceberg
Amélioration automatique et sans effort des performances
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Réduisez les coûts de stockage et améliorez la vitesse des requêtes de 2,5 à 5 fois par rapport aux tables non optimisées. L'optimiseur adaptatif Iceberg de Qlik surveille en permanence les tables Iceberg, compacte les fichiers, indexe et effectue des nettoyages de manière dynamique afin de maintenir des performances optimales à toute échelle.
Qualité et gouvernance des données de bout en bout
Pipelines de données intégrés
Grâce à Qlik Talend Cloud (avec Open Lakehouse), vous pouvez désormais déployer une solution unique de bout en bout pour ingérer, transformer, gouverner, optimiser et gérer leurs lakehouses basés sur Iceberg, garantissant ainsi la qualité et la fiabilité des données, sans avoir à assembler plusieurs technologies.
​​Optimiseur adaptatif Iceberg
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​Évolution automatique du schéma pour l'ingestion
Qlik Open Lakehouse s'adapte en permanence aux changements de schéma, intégrant de nouveaux types de données et de nouvelles colonnes sans intervention manuelle ni interruption des pipelines, avec une consommation informatique réduite de 80 %.

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​Le compactage intelligent réduit l'espace de stockage et accélère les requêtes.
Qlik surveille et compacte automatiquement les petits fichiers, réduisant ainsi la fragmentation et les coûts tout en garantissant une exécution plus rapide des requêtes avec un minimum d'analyse redondante des données.
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​Nettoyage automatique
Adaptive Optimizer utilise des algorithmes avancés pour effectuer automatiquement les nettoyages nécessaires, notamment l'expiration sécurisée des instantanés, la conservation et la suppression des fichiers orphelins.
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​Interopérabilité de niveau entreprise
S'intègre parfaitement aux catalogues Iceberg
Qlik Open Lakehouse s'intègre aux principaux catalogues Iceberg (AWS Glue, Snowflake Open Catalog, Apache Polaris*), permettant aux utilisateurs de découvrir et d'interroger facilement les tables Iceberg dans tous les environnements.

Prend en charge les principaux moteurs de requête
Les utilisateurs peuvent exécuter des requêtes à l'aide de leurs moteurs préférés (Snowflake, Amazon Athena, Apache Spark, Sagemaker Studio, Trino, Presto, etc.), ce qui leur évite d'être liés à un seul moteur et leur permet d'utiliser les outils adaptés à leur cas d'utilisation.

Mise en miroir sans copie vers les entrepôts de données
Mettez automatiquement en miroir les données des tables Iceberg dans votre entrepôt de données cloud (tel que Snowflake ou Databricks) sans copier ni dupliquer les données.

NOUVEAUTÉS
Qlik Talend Cloud

nouveautés générales
Qlik Open Lakehouse
Une nouvelle capacité permet de créer et gérer des data lakehouses Iceberg directement dans AWS via Qlik Talend Cloud.
Qlik Open Lakehouse vient s’intégrer au sein des projets de pipelines Qlik Talend Cloud.
Avec Qlik Open Lakehouse, vous pouvez facilement construire et gérer des data lakehouses modernes basés sur Apache Iceberg, directement dans votre environnement AWS.
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​Stockage et calcul
  • Stockage : Amazon S3
  • Calcul : cluster Lakehouse entièrement managé
  • Exécution dans votre environnement AWS sur instances EC2 Spot
    → Scalabilité élastique et ingestion faible latence vers Iceberg
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Capacités principales
  • Ingestion CDC haute performance dans Iceberg.
  • Gestion automatisée des SCD type 1 et type 2.
  • Optimiseur adaptatif compactant et organisant les fichiers pour des performances de requête optimales.
  • Transformations ad hoc ou pilotées par des règles exécutées directement sur le cluster Lakehouse.
  • Miroir automatique des tables Iceberg vers Snowflake pour faciliter les requêtes cross-projets.
Qlik Open Lakehouse simplifie la modernisation des architectures data et permet d’exploiter des performances analytiques à grande échelle.

​Prise en charge de l'enregistrement des colonnes JSON dans les projets pipeline
​Les pipelines détectent automatiquement les colonnes JSON et leur attribuent des types JSON appropriés selon la cible.
À partir d’aujourd’hui, les tâches enregistrées détectent automatiquement les colonnes JSON et leur attribuent des types JSON adaptés.
Le type logique JSON est mappé comme suit :
  • Snowflake & Databricks → VARIANT
  • Google BigQuery → JSON
  • Amazon Redshift → SUPER
  • SQL Server, Microsoft Fabric, Azure Synapse → VARCHAR(max)
Tous les types de tâches permettent également de changer manuellement un type en JSON ou d’appeler les fonctions de parsing nécessaires pour convertir un STRING en JSON.

​Contrôle amélioré de la précision des dates et heures
Les projets d’intégration de données affichent désormais la précision des types datetime et permettent de l’ajuster.
Le processeur de dates dans les flux de transformation permet également une configuration détaillée de la précision pour plus de flexibilité.
​
Import d'un projet depuis le contrôle de version dans les Pipelines
Vous pouvez importer une branche provenant d’un outil de versioning pour collaborer ou partager des projets entre espaces dans Qlik Talend Cloud.

Ceci est particulièrement utile si vous souhaitez examiner le projet d’un autre développeur ou collaborer autour d’un même projet.
Importer un projet depuis le contrôle de version permet aussi de partager un projet entre différents espaces ou locataires (développement, recette, production).
Vous pouvez parcourir les projets en sélectionnant :
  • le dépôt,
  • la branche,
  • et le chemin de base.
L’assistant intégré vous guide pour personnaliser les connexions sources/cibles et les paramètres de tâche.
Mises à jour du connecteur Qlik Talend Data Integration dans Qlik Automate
Un nouveau bloc permet désormais de lister l’état d’exécution des jeux de données associés à une tâche de pipeline.
Le nouveau bloc « List Runtime Dataset States » dans le connecteur Qlik Talend Data Integration permet de récupérer les champs d’état d’exécution des jeux de données dans un pipeline.

Webkooks pour les pipelines Qlik Talend Cloud désormais disponibles dans Qlik Automate
Vous pouvez maintenant utiliser des webhooks pour déclencher automatiquement des automatisations lorsque des tâches de pipeline démarrent, s’arrêtent, réussissent ou échouent. Qlik a récemment publié de nouveaux événements liés aux pipelines dans Qlik Cloud auxquels vous pouvez vous abonner :
  • Une tâche de projet pipeline a démarré,
  • Une tâche de projet pipeline s'est arrêtée,
  • Une tâche de projet pipeline est terminée,
  • Une tâche de projet pipeline a échoué.
Avec la dernière version du connecteur Qlik Automate, vous pouvez désormais utiliser des webhooks pour déclencher automatiquement une automatisation lorsqu’un de ces quatre événements se produit.
​
Grâce au bloc Task Failed du connecteur Data Integration et aux filtres intégrés, vous pouvez écouter n’importe quel webhook lié :
  • À un espace de données,
  • À un ou plusieurs projets de données,
  • À des tâches spécifiques,
  • Ou à d’autres éléments de votre environnement.
Voici quelques exemples de cas d’usage :
  • Ouvrir automatiquement un ticket ServiceNow lorsqu’une tâche échoue ou s’arrête,
  • Déclencher des actions correctives automatisées,
  • Lancer des processus en aval dès qu’une tâche est terminée,
  • Informer des utilisateurs que de nouveaux jeux de données sont disponibles dans le catalogue de produits de données.

Les webhooks peuvent également être créés et gérés depuis la console d'administration Qlik Cloud, dans la section Webhooks, puis utilisés via un outil tiers de supervision.
Ces nouveaux événements webhook permettent de nombreux cas d’usage tels que :
  • L'automatisation de la surveillance,
  • La gestion des dépendances,
  • Le traitement des incidents,
  • Ou la continuité des processus métiers.
Améliorations des API de monitoring
De nouvelles capacités enrichissent les API de monitoring des Pipelines, avec plus d’informations en temps réel sur l’exécution des tâches et l’état des jeux de données.
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​Mise à jour : GET /v1/di-projects/{projectId}/di-tasks/{dataTaskId}/runtime/state
​
Avec cette nouvelle version de l’API, nous enrichissons l’API existante « Get project task runtime state ».
Elle inclut désormais de nombreux champs supplémentaires utiles pour le suivi en temps réel des tâches, notamment :
  • L’état d’exécution,
  • L’heure de début et de fin,
  • La durée d'exécution,
  • Le nombre de jeux de données traités (y compris ceux en erreur),
  • Le gatewayID,
  • Le nom et le getawayTaskName,
  • La latence des tâches continues,
Nouvelle API : GET /v1/di-projects/{projectId}/di-tasks/{dataTaskId}/runtime/state/datasets
​
En complément de l’amélioration précédente, Qlik a lancé une nouvelle API « list runtime dataset states », qui fournit des informations détaillées au niveau de chaque dataset d’une tâche, telles que :
  • Le nom et l’ID du dataset,
  • L’état du dataset,
  • Les heures de début et de fin de traitement,
  • Le nombre d’enregistrements traités lorsque cela est applicable.
Les améliorations de l’API « Get project task runtime state »  sont déjà utilisables dans Qlik Automate.

La nouvelle API « dataset state » sera ajoutée prochainement dans Qlik Automate.
catalogue & lineage
Documentation facilitée des descriptions de jeux de données grâce à GenAI, désormais incluant les champs
La plateforme améliore la génération automatique de descriptions de jeux de données : elle génère maintenant aussi les descriptions des champs individuels.

Qlik Talend Cloud permet désormais aux utilisateurs d’accélérer leurs tâches de documentation en s’appuyant sur l’intelligence artificielle générative pour décrire un jeu de données, et cette fonctionnalité inclut maintenant toutes les descriptions de champs.
À partir du nom du jeu de données et des noms de colonnes, les descriptions sont générées automatiquement grâce à l’IA générative, avec une proposition que l’utilisateur peut accepter, rejeter ou modifier.

Cette fonctionnalité est disponible uniquement pour Qlik Talend Cloud Enterprise.
L’anglais est actuellement la seule langue prise en charge.
Exploitation des dates et des durées dans les règles de validation
De nouvelles options permettent de créer des règles de validation basées sur des durées relatives (dans le passé ou le futur).
Vous pouvez désormais créer des règles de validation qui comparent un champ de type date ou date/heure à une durée, en utilisant de nouveaux opérateurs binaires :
  • Est dans les derniers…
  • N’est pas dans les derniers…
  • Est dans les prochains…
  • N’est pas dans les prochains…
Ces opérateurs permettent de vérifier si une valeur de type date ou date/heure se situe à l’intérieur ou à l’extérieur d’une fenêtre de temps spécifiée dans le passé ou dans le futur.

Exposition des produits de données via API (OData)
Les produits de données peuvent maintenant être exposés via des API OData sécurisées, facilitant leur consommation depuis de nombreux outils.
Les responsables de produits de données peuvent désormais activer un accès à leurs données via des API compatibles OData.
Avec cette version, tout produit de données publié dans la plateforme peut être exposé de manière sécurisée via un point d’accès API compatible OData. Cela permet d’interroger, filtrer et consommer des données grâce à une norme ouverte largement adoptée, assurant une interopérabilité fluide entre outils et écosystèmes.

Principaux avantages
Intégration fluide : Connectez directement vos produits de données à des outils BI, plateformes analytiques ou applications d’entreprise prenant en charge OData, sans avoir besoin de connecteurs spécifiques.

Accélération de la valeur : Réduisez les efforts nécessaires pour extraire et utiliser les données. Les points d'accès OData standardisés permettent aux analystes et développeurs de consommer les données immédiatement.

Accès sécurisé et gouverné : Les points d'accès API respectent la gouvernance, les contrôles d’accès et les permissions appliqués aux produits de données.
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En fournissant des API compatibles OData, Qlik facilite plus que jamais la valorisation des produits de données — que ce soit pour les intégrer dans des tableaux de bord internes, alimenter des workflows ou permettre l’accès à des tiers.

Historique du Qlik Trust Score™ avec navigation graphique
Vous pouvez maintenant visualiser l’évolution du Qlik Trust Score™ d’un jeu de données grâce à un graphique interactif et consulter son historique en un clic. Chaque dimension est affichée dans un graphique interactif, facilitant l’identification des tendances, le suivi des changements et la compréhension de l’évolution de la qualité.
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Combiné à la liste tabulaire des événements, cela offre une visibilité claire et détaillée sur les évolutions de la qualité des données au fil du temps.

Le Qlik Trust Score™ est désormais disponible au niveau du produit de données
Pour vous aider à évaluer plus facilement la fiabilité, le Qlik Trust Score™ est désormais visible directement dans la vue d’ensemble du produit de données.
En complément, la structure de la page a été améliorée pour une meilleure compréhension, notamment :
  • Une zone de description dédiée,
  • De nouvelles zones d’usage et d’activité pour suivre l’adoption et l’engagement,
  • Une liste de jeux de données enrichie avec une colonne Qlik Trust Score™, la date de dernière computation et des informations de qualité améliorées.
Analyse d’impact des types sémantiques
Les types sémantiques affichent maintenant le nombre de jeux de données dans lesquels ils sont détectés et utilisés. 
Dans la section Qualité des données, la liste des types sémantiques inclut désormais un compteur indiquant le nombre de jeux de données où chaque type est détecté.

Pourquoi c’est utile ?
Cette amélioration permet de mieux comprendre la couverture des modèles détectés parmi vos données et d’identifier les types sémantiques les plus répandus. Cela offre une meilleure visibilité sur l’impact potentiel d’une mise à jour ou d’une suppression d’un type sémantique.

Suggestions de règles de validation dans Qlik Talend Cloud
La plateforme propose automatiquement des règles de validation adaptées à vos jeux de données.

Qlik introduit de nouvelles suggestions de règles de validation dans Qlik Talend Cloud, conçues pour vous aider à créer rapidement des règles de validation. QTC suggère automatiquement des règles basées sur votre jeu de données, y compris des règles couvrant plusieurs champs.
DÉPLACEMENT DE DONNÉES

Mappage automatique des types JSON vers des cibles compatibles
Les tâches de réplication et de lake landing détectent automatiquement les colonnes JSON et les mappent vers le type correct selon la cible.
À partir d’aujourd’hui, lors de l’utilisation de tâches de réplication ou de tâches de lake landing, les types de données JSON provenant de sources d’applications SaaS seront automatiquement mappés vers des types de données cibles compatibles.
​
Cette fonctionnalité repose sur la nouvelle option « Mapper les colonnes JSON sources compatibles vers des colonnes JSON cibles » dans les paramètres de tâche. Elle est activée par défaut pour les nouvelles tâches.
Pour les tâches existantes, elle est désactivée par défaut afin de préserver la compatibilité avec les processus en aval qui s’attendent à ce que les données soient mappées en STRING.

Mappage du type JSON
  • Snowflake → VARIANT
  • Google BigQuery → JSON
Si vous utilisez Data Movement Gateway pour accéder à votre source de données, la version 2024.11.70 ou ultérieure est requise.
Fonctionnalité prise en charge uniquement pour les connecteurs SaaS en preview.
  • Tâches de réplication : JSON column mapping
  • Tâches de lake landing : JSON column mapping

Améliorations de Qlik Talend Cloud Data Integration
De nombreuses améliorations apportent une meilleure compatibilité, de nouveaux types de données, plus de versions supportées et la gestion de clés primaires dans Databricks.
​Les clients utilisant Qlik Data Gateway – Data Movement doivent mettre à niveau vers la version 2025.5.22 ou ultérieure pour bénéficier de ces améliorations.

Pour obtenir les instructions de mise à niveau et la liste complète des problèmes résolus, consultez Upgrading the Data Movement gateway installation.
​
Prise en charge des clés primaires Databricks
À partir de cette version, les tâches de données créent une clé primaire sur les tables Delta cibles dans  en utilisant le mot-clé RELY.
Même si Databricks n’applique pas de contrainte d’unicité, les clés primaires marquées avec RELY sont considérées comme ne contenant aucun doublon et peuvent donc être utilisées par Databricks pour optimiser les requêtes.
​
Exigences :
  • Un Catalog doit être sélectionné dans les paramètres du connecteur
  • Databricks 14.2 ou version ultérieure

Améliorations des types de données
IBM DB2 pour iSeries — nouvelles prises en charge :
  • BINARY-DECIMAL
  • ZONED-DECIMAL

Databricks — amélioration :
  • Dans les versions précédentes, BYTES était mappé sur STRING
  • Désormais, il est mappé sur VARCHAR (Length in Bytes)

Google Cloud BigQuery — amélioration :
  • Le sous-type JSON est désormais supporté côté cible

Sources PostgreSQL — partitionnement :
Les tables partitionnées sont maintenant prises en charge par défaut.
 La réplication (Full Load et CDC) des partitions, sous-partitions et sous-sous-partitions est désormais activée nativement depuis les sources PostgreSQL.
​
Gestion des erreurs de troncature pour BigQuery
La cible BigQuery prend maintenant en charge la gestion des erreurs de troncature de données.
 En cas d’erreur, vous pouvez choisir de :
  • Consigner l’enregistrement dans la table exceptions (par défaut),
  • Ignorer l’enregistrement,
  • Suspendre la table,
  • Ou arrêter la tâche.
    ​
Versions nouvellement supportées
  • MariaDB / Amazon RDS MariaDB : 11.4
  • MySQL (toutes variantes cloud/on-premises) : 8.4
  • PostgreSQL (on-premises/cloud) : 17.x
 
Nouvelles versions de drivers supportées
IBM Data Server Client 11.5.9 pour les sources DB2 :
  • DB2 LUW
  • DB2 z/OS
 
Fin de prise en charge (EOL)
Sources / cibles retirées :
  • Microsoft Azure Database for MySQL
  • Microsoft Azure Database for PostgreSQL
Versions obsolètes retirées :
  • IBM DB2 for iSeries 7.2
  • IBM Data Server Client 11.5.6
Filtrage SAP ODP directement à la source
Le connecteur SAP ODP pour Qlik Talend Data Integration prend désormais en charge le filtrage directement sur la source de données.
Auparavant, le filtrage n’était effectué que pendant le chargement (sur le Data Movement Gateway).
 Désormais, les utilisateurs peuvent choisir entre :
  • Filtrer à la source,
  • Filtrer lors du chargement.
Filtrer directement à la source évite de transférer des volumes de données inutiles vers la machine Data Movement Gateway.
Cela améliore les performances, réduit les coûts associés et facilite le respect des délais de projet.
Le filtrage lors du chargement reste pris en charge et permet des expressions plus complexes, évaluées au moment de l’exécution.

Prise en charge des sources SAP OData
Un nouveau connecteur « conforme SAP » permet d'extraire des données SAP via OData, en respectant les nouvelles restrictions techniques imposées par SAP.
SAP impose désormais des restrictions sur les technologies autorisées pour extraire des données de ses applications.
Qlik continue de prendre en charge tous les endpoints existants, mais introduit un endpoint « SAP compliant » pour répondre à ces nouvelles contraintes techniques.
Ce nouveau connecteur SAP OData utilise une connexion web sécurisée pour extraire les données depuis les applications SAP.
Exigence :
  • Data Movement Gateway version 2025.5.22 ou ultérieure
transformation
Les Knowledge Marts sont désormais pris en charge sur Databricks
Les Knowledge Marts peuvent maintenant générer et charger des données vers Databricks Vector Store pour les usages RAG et IA avancée.
Les tâches de Knowledge Mart automatisent la transformation, la vectorisation et le chargement des données dans un vector store pour prendre en charge les applications d’intelligence artificielle utilisant la recherche sémantique ou le RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Les données structurées peuvent être transformées en documents orientés domaine, qui peuvent être vectorisés aux côtés de documents non structurés pour divers cas d’usage.

Jusqu’à présent, les Knowledge Marts ne prenaient en charge que Snowflake comme plateforme de données. Désormais, les tâches Knowledge Mart et File-based Knowledge Mart prennent en charge :
​
Livraison vers des vector stores
  • Databricks Vector Store (Nouveau)
  • Snowflake Cortex
  • ElasticSearch
  • OpenSearch
  • Pinecone Vector Search
Vectorisation via des LLM fournis par le client
  • Databricks LLMs (Nouveau)
  • Snowflake Cortex (obligatoire lorsque Snowflake est utilisé comme vector store)
  • Amazon Bedrock
  • Azure OpenAI
  • OpenAI
Ces évolutions permettent de construire des pipelines RAG plus flexibles, d’utiliser des LLM personnalisés et d'exploiter des workflows IA à grande échelle dans des environnements Databricks ou multi-cloud.

Nouvelle interface SQL pour les transformations
L’éditeur SQL a été entièrement repensé pour offrir plus d’espace, de nouvelles fonctions, une meilleure ergonomie et des outils de développement modernes.

Voici les principales améliorations :
Agrandissement de la zone d’édition SQL
  • Plus d’espace pour écrire des requêtes,
  • Possibilité de rédiger plusieurs requêtes, puis de les exécuter séparément grâce à la sélection de requête.
Liste des datasets améliorée
  • La liste inclut les variantes courantes et historiques de chaque dataset,
  • Un générateur automatique de SELECT est intégré.
Nouveaux raccourcis clavier pour gagner en productivité, plusieurs raccourcis ont été ajoutés, notamment :
  • exécuter une requête,
  • commenter/décommenter des lignes,
  • rechercher/remplacer.
Affichage de la dernière requête exécutée L’éditeur affiche :
  • la dernière requête exécutée,
  • le temps d’exécution.
Assignation automatique de paramètres : Les paramètres sont automatiquement appliqués aux datasets utilisés dans les requêtes.
Fonctions déjà existantes et toujours disponibles
  • Coloration syntaxique,
  • Auto-complétion,
  • Auto-paramétrisation,
  • Auto-formatage,
  • Historique undo/redo,
  • SQL Assistant.
Cette nouvelle interface facilite la création, l’analyse et la maintenance des transformations SQL dans Qlik Talend Cloud, tout en améliorant la rapidité et la qualité du développement.


​​NOUVEAUTÉS
Qlik Replicate, Compose & Manager

QLIK REPLICATE (NOVEMBER 2025)
Endpoints Snowflake - Migration & nouvelles capacités

Migration automatique
Lors de la mise à niveau vers Replicate Novembre 2025, tous les anciens endpoints Snowflake (AWS, Azure, Google) sont automatiquement migrés vers le nouvel endpoint Snowflake unifié, sans changement de licence.

Fonctionnalités ajoutées
  • Connexion via serveur proxy pour Snowflake (Azure).
  • Prise en charge du paramètre Storage Integration Name (Azure & AWS).
  • Utilisation du staging interne Snowflake (Google).
  • Possibilité d’utiliser un proxy pour :
    • la base Snowflake,
    • le stockage externe,
    • ou les deux.
​
Microsoft Fabric - Support du Mirroring
Renommage & nouvelles options
  • L’endpoint Microsoft Fabric Data Warehouse devient Microsoft Fabric.
  • Choix du type de base :
    • Data Warehouse
    • Mirrored Database (option en Preview).
​
Évolutions fonctionnelles
  • Affichage d’un champ OneLake landing zone pour les bases miroir.
  • Les sections Staging on Azure et Data Loading s’adaptent selon le type choisi.
ADLS - Nouveau fichier de métadonnées
Nouvelle option
  • Option : Créer un fichier de métadonnées lors de la création de table.
  • Utile pour :
    • les tâches en mode Metadata only,
    • les tables source vides.
Fonction
  • Produit un fichier décrivant uniquement :
    • la structure de table,
    • la tâche.
  • L’ancienne option devient : Créer un fichier de métadonnées pour chaque fichier de données.
Types de données - Améliorations
Snowflake – WSTRING
  • Nouvelle correspondance :
    • Longueur 21 846 → 2 147 483 647 = VARCHAR(16 777 216)
      (au lieu de VARCHAR(65 535) auparavant).
Support du type JSON
Disponible pour :
  • Teradata (cible),
  • Amazon Redshift (cible → type SUPER),
  • PostgreSQL-based sources,
  • Oracle source,
  • Oracle XStream source.
Support du type XML
Disponible pour :
  • PostgreSQL-based targets,
  • IBM DB2 for z/OS source.
Performance & Parallélisation
​Parallel Load
Désormais supporté pour :
  • Databricks Lakehouse (Delta),
  • SingleStore.
DB2 iSeries – Multi-member tables
  • Replicate peut désormais charger tous les membres d’une table, via aliases.
  • Options ajoutées :
    • Répliquer tous les membres (défaut),
    • Répliquer uniquement le premier membre.
DDL History – Nouveaux endpoints supportés
La table attrep_ddl_history est maintenant compatible avec :
  • Google BigQuery,
  • Google Cloud AlloyDB for PostgreSQL,
  • Google Cloud SQL for PostgreSQL,
  • Microsoft Azure DB for PostgreSQL,
  • PostgreSQL.

Format Parquet – Amélioration du “change_mask”
  • Le champ [header]__change_mask applique désormais le padding de zéros à gauche, conformément à la logique little-endian.
  • Endpoints concernés : S3, ADLS, Google Cloud Storage

Versions – Nouveaux supports
Endpoints
  • MongoDB source : 8.x
  • Kafka target : 4.0.x
  • SAP Sybase ASE target : 16.1
Drivers
  • SAP ASE ODBC 16.1 (nécessite RHEL 9+ ou Windows Server 2022+)
  • Microsoft ODBC 18.5
  • MySQL 8.4
OS
  • Support de Windows Server 2025
Fin de support - Endpoints & Drivers
​Endpoints supprimés
  • Tous les anciens endpoints Snowflake (AWS, Azure, Google).
Versions d’endpoints obsolètes
  • Databricks 11.3 LTS et 10.4 LTS
  • MariaDB 10.5 (source/target)
  • PostgreSQL 13.x (source/target)
  • MySQL 8.1 (source/target)
​Drivers obsolètes
  • Microsoft ODBC Driver 18.3
Mapping JSON/XML – Options de contrôle
Deux nouvelles options dans Target Metadata :
  • Mapper automatiquement les colonnes source compatibles vers JSON sur la cible.
  • Mapper automatiquement vers XML.
Si désactivé ou non supporté par la cible → retour au mapping classique (STRING/WSTRING/CLOB/NCLOB).
qlik Enterprise manage (NOVEMBER 2025)
Nouvelle API - Modification des paramètres de tâches
Fonction
Une nouvelle API permet désormais de consulter et modifier les paramètres des tâches existantes, directement via API.

Disponibilité
  • REST API : méthode PatchTask
  • .NET API : méthode PatchTask
  • Python API : méthode patch_task
Permet d’automatiser la gestion des tâches, d’appliquer des ajustements massifs ou dynamiques, et d’intégrer ces actions dans des processus DevOps.

Suppression intelligente des notifications
Initialement introduite dans Replicate (mai 2025), la suppression conditionnelle des notifications est désormais disponible dans Enterprise Manager.

A. Suppression selon conditions
Vous pouvez empêcher l’envoi de notifications si l’une des règles suivantes est remplie :
  • La dernière notification a été envoyée il y a moins de N minutes/heures.
  • Le message d’erreur contient / ne contient pas une chaîne spécifique.
  • La tâche est toujours en phase de récupération.
  • Les conditions d’expression personnalisée sont satisfaites.
Réduit le bruit d’alertes répétitives et permet un contrôle contextuel très fin.
​B. Suppression basée sur la durée d’un événement
Il est maintenant possible de ne notifier que si un événement problématique dure au-delà d’un seuil temporel.
Événements supportés :
  • Latence
  • Utilisation mémoire
  • Utilisation disque
Exemple :
Notifier uniquement si la mémoire dépasse 200 MB pendant plus de 5 minutes.
Idéal pour éviter les notifications “pics” momentanés et se concentrer sur les vraies anomalies persistantes.


​NOUVEAUTÉS
Talend

  • Août - Septembre
  • Octobre - Novembre
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>
Août
  • Talend Studio : Possibilité de se reconnecter à un projet distant en cas d'expiration du délai de connexion.
  • ESB : Nouveau composant cTextTemplate permettant d’utiliser des modèles de template (comme Mustache, velocity, FreeMarker ou un simple String) pour remplacer les placeholders (variables) par des valeurs dans un texte. Il peut être utilisé comme le composant cSetBody avec une prise en charge des inputs multilignes et une gestion avancée des placeholders.
  • ESB : Amélioration du composant cSetHeader pour prendre en charge l'ordre de suppression des en-têtes configurables.
  • ESB : Amélioration du composant cRabbitMQ pour prendre en charge l'option de déclaration automatique et les champs d'UI prêts pour le contexte.
  • Data Mapper : Nombreuses optimisations de DSQL.

Septembre
  • Talend Studio : Possibilité d’afficher des éléments favoris ou récemment modifiés (jobs, composants, ect.)
  • Talend Studio : Amélioration du processus de migration et de test pour les projets de référence (possibilité de modifier les noms des branches des projets principaux et de référence lors du test d'une mise à jour mensuelle)
  • Talend Studio et API : Nouvelle option dans le composant tHTTPClient permettant de télécharger le corps de la réponse sous forme de fichier et économiser des ressources dans les jobs
  • Talend Studio et QTC : Prise en charge de tous les composants ELT pour la traçabilité (lineage) des tâches Talend Studio vers QTC
  • Talend Studio et Qlik : Mise à jour du composant tQlikOutput pour supporter la gestion des bases de connaissances dans Qlik Cloud, permettant de créer, réécrire ou supprimer des fichiers dans les knowledge base
  • Data Quality : Amélioration de l’interface et de l’expérience utilisateur dans la perspective Profiling avec une meilleure navigation et facilité de création de rapports
  • Data Mapper : Nouveau composant tDSQL4JSON permettant de transformer des données JSON à l’aide de DSQL, possibilité de vérifier les transformations avec un fichier de test
  • API Designer : Possibilité de regrouper les contrats d’API par référentiel et projet
Octobre
  • ESB et IA : Nouveau composant cLangChainMCPClient permettant de communiquer avec des serveurs MCP à l’aide de LLM + prise en charge de la mémoire de chat dans le composant cLangChainTools..
  • Data Quality : Prise en charge de plus de méthodes d'authentification pour Snowflake en tant que data mart.

Novembre
Talend Studio :
  • Talend Studio permet désormais d’afficher les données provenant d’Azure Databricks SQL Warehouse directement dans le Data Viewer, simplifiant les contrôles, le débogage et la validation des pipelines utilisant cette plateforme.
  • Les composants tQVDOutput, tQlikOutput et tDBRow transmettent maintenant leurs métadonnées de transformation à Qlik Cloud, améliorant la visibilité sur les flux, l’analyse d’impact et la gouvernance des pipelines Talend intégrés à l’écosystème Qlik.

Big Data :
  • Talend prend en charge la nouvelle version CDP Public Cloud 7.3 et Spark Universal 3.x via Livy/Knox, offrant une meilleure compatibilité, sécurité et performance pour les traitements distribués dans Cloudera.
  • Le composant tIcebergTable est désormais compatible avec Unity Catalog, ce qui permet de gérer les tables Iceberg dans un environnement gouverné et centralisé, conforme aux standards Databricks.
  • Les composants Kudu supportent maintenant la version 1.17, garantissant une meilleure stabilité et assurant la compatibilité avec les environnements Hadoop et Big Data récents.

Data Integration : 
  • Un nouveau composant tGeminiClient permet d’utiliser l’IA Google Gemini dans les Jobs Standard, complétant les connecteurs déjà disponibles pour Ollama, Claude et OpenAI, et ouvrant de nouveaux usages d’automatisation et d’enrichissement intelligent des données.
  • Les composants Kafka en Jobs Standard sont désormais compatibles avec l’écosystème Confluent, notamment en matière de brokers managés et de gestion des schémas, facilitant l’intégration d’architectures orientées événements.
  • Le composant tHTTPClient supporte maintenant le protocole HTTP/2, permettant d’améliorer les performances et l’efficacité des intégrations API grâce au multiplexage et à la meilleure gestion des échanges réseau.

NOUVEAUTÉS
Qlik Cloud (SaaS)

Graphiques obsolètes
Certains bundles vont être retirés car ils étaient devenus obsolètes (à partir de May 2027) : 
Bar & area / Bullet chart (old one) / Heatmap chart / Button for navigation / Share button / Show/hide container / Tabbed container / Multi KPI (obsolète dès 2026)
Il est nécessaire de les remplacer avant la date où ils seront retirés.
administration
Nouvelles permissions pour Qlik Predict : Les Expériences ML, les Déploiements ML et l’option Exécuter des prédictions en temps réel sont désormais disponibles en tant qu’autorisations personnalisées pour les rôles personnalisés et les paramètres par défaut des utilisateurs.
Vertical Divider
Tenants en Israël, Brésil et France : Il est désormais possible de choisir Israël, Brésil ou France comme région pour les tenants Qlik Cloud.

​Nouvelles permissions pour QRS : Les administrateurs des utilisateurs sur Qlik Cloud Analytics peuvent désormais utiliser des rôles personnalisés pour contrôler quels utilisateurs sont autorisés à exécuter des actions de reporting avec le Qlik Reporting Service.
Notamment, les rôles personnalisés peuvent être configurés pour contrôler :
  • Quels utilisateurs peuvent générer des rapports à la demande de manière interactive dans les feuilles ;
  • Quels développeurs peuvent accéder à la zone Préparer > Reporting dans l’application ou exécuter des processus basés sur des automatisations utilisant le Qlik Reporting Service.

Configurer le nom de l'expéditeur SMTP : La configuration du serveur email SMTP dans le tenant peut désormais inclure un nom d’expéditeur (Sender Name) afin de permettre l’utilisation d’un expéditeur spécifique à la marque du client pour les emails envoyés depuis la plateforme.

S’il reste vide, l’expéditeur des emails continuera d’être « Qlik ».

Liste d'autorisation IPv4 : Vous pouvez désormais prendre un contrôle total sur qui peut accéder à votre tenant Qlik Cloud en définissant des listes d’autorisation IPv4 (allowlists).
Cela vous permet de restreindre l’accès uniquement aux réseaux de confiance, réduisant ainsi l’exposition aux menaces externes et éliminant la nécessité de solutions complexes basées sur des proxys.
Conçues pour les organisations manipulant des données sensibles — telles que celles des secteurs de la finance, de la défense ou de l’aérospatial — les allowlists IP constituent une couche de protection supplémentaire en garantissant que seules les connexions entrantes approuvées sont autorisées.

Annonces customisées : Il est désormais possible de créer des annonces dans le hub via une bannière.
​

Partage d'applications et demandes d'accès simplifiés : Désormais, lorsque les utilisateurs tentent d’ouvrir une application pour laquelle ils n’ont pas encore de permission, ils ne sont plus confrontés au message “Accès refusé”.
Ils peuvent demander l’accès directement, ce qui facilite la collaboration et garantit que les bonnes personnes peuvent accéder au bon contenu plus rapidement.

Grâce à une meilleure visibilité des applications et à des demandes d’accès simplifiées, découvrir et travailler avec le contenu pertinent n’a jamais été aussi simple.
Cette mise à jour réduit la frustration, augmente la productivité et permet aux utilisateurs de se connecter plus facilement aux informations dont ils ont besoin.

Nouveau périmètre de sécurité pour gérer Insight Advisor : Qlik Cloud offre désormais aux administrateurs un contrôle total sur les autorisations liées à Insight Advisor.
Il est divisé en deux catégories :
  • Autorisé – Insight Advisor est disponible pour tous les utilisateurs du tenant.
  • Non autorisé – Insight Advisor n’est disponible pour aucun utilisateur du tenant.

Sécurité renforcée des Webhooks : La sécurité des webhooks Qlik Cloud a été améliorée pour mieux protéger vos données sensibles.
Fonctionnement :
  • Valeurs d’en-tête chiffrées : Les valeurs d’en-tête configurées pour les webhooks peuvent désormais être chiffrées lors de la configuration. Cela garantit que les identifiants tels que les bearer tokens ou les clés API sont stockés et traités en toute sécurité.
  • Secrets de webhook en écriture seule : Une fois enregistrés, les secrets ne peuvent plus être consultés ou récupérés, réduisant ainsi le risque d’exposition accidentelle.
Les webhooks existants continueront de fonctionner normalement. Toutefois, nous recommandons aux clients qui stockent actuellement des secrets dans les en-têtes de reconfigurer leurs webhooks existants avec l’option de chiffrement.
développeur
Nouveautés Direct Query : Prise en charge de Direct Query pour les conteneurs de mise en page, les lignes et les objets texte du Dashboard Bundle.

Drag and Drop : Publier des feuilles ou un groupe devient plus simple avec la possibilité de le faire directement par un glisser-déposer.

Connecteur Databricks
Le connecteur Databricks a été amélioré avec deux mécanismes d’authentification supplémentaires :
  • Databricks OAuth Service Principal
  • Databricks OAuth User Account
Ces deux méthodes utilisent le flux OAuth 2.0 standard, permettant l’utilisation de comptes gérés soit par Databricks, soit par Microsoft Entra ID.
De plus, l’authentification via Personal Access Token est désormais une option explicite, et l’authentification de base (avec nom d’utilisateur) a été supprimée, car elle n’est plus prise en charge par Databricks.
Cette mise à jour est désormais disponible dans Qlik Cloud Analytics et sera ultérieurement intégrée dans Direct Access gateway et Qlik Sense Enterprise sur Windows.
​
Introduction d'une aPI publique pour activer ou désactiver l'accès aux sources de données par tenant
Une nouvelle API de configuration est désormais disponible pour les connecteurs Qlik Sense dans Qlik Cloud.
Cette API permet de mettre à jour l’accès aux sources de données de votre tenant en activant ou désactivant les connecteurs correspondants, limitant ainsi la liste pour les créateurs de connexion.
​
Toutes les sources de données restent activées par défaut. La désactivation d’une source de données la rendra invisible dans l’ensemble de l’interface utilisateur de Qlik Cloud, c’est-à-dire dans le Centre d’activité Analytics, le Gestionnaire de données et l’Éditeur de chargement de données. Toute utilisation de cette source, par exemple lors des rechargements de données, sera également désactivée.
utilisateur
Formes dans les graphiques en barres, combinés et les nuages de points​
​Il est désormais possible de placer des formes dans ces graphiques, de la même manière qu’il était possible de placer des points et lignes de références.
Le nuage de points permet également d’ajouter des zones.
​
Images dans le graphique en courbes : Les formes de référence peuvent aussi être des images, importées par URL ou depuis la bibliothèque.

​Table Recipe
Préparer ses données devient encore plus simple grâce à une expérience façon tableur, no-code, avec un retour visuel instantané.

Chaque "recette" est une suite d’étapes claires, structurées et répétables : fini les traitements obscurs !

Avec Table Recipe, il est possible de :
  • Nettoyer, transformer et formater les données avec plus de 60 fonctions prêtes à l’emploi.
  • Explorer rapidement les colonnes avec des outils intégrés d’analyse et de filtrage (y compris les valeurs vides ou nulles) pour inspecter, explorer et affiner rapidement les datasets.
  • Travailler efficacement sur des jeux de données via une interface tabulaire.
En résumé : la simplicité du tableur s'allie à la puissance de Qlik pour démocratiser la préparation de données au service de l’Analytics et de l’IA.
CSS dans les feuilles
​Ajouter du CSS personnalisé directement depuis le panneau de propriétés du style de feuille est désormais possible.
Une alternative simple, qui vient compléter l’utilisation des thèmes et remplacer un usage du Multi-KPI (qui disparaît fin d'année).

⚠️ Attention : le CSS doit rester une solution de secours plutôt qu’un réflexe par défaut. Gardez vos ajustements courts et simples, afin de pouvoir les adapter facilement en cas de changement.
Le CSS, c’est comme le sel en cuisine. Un peu, ça relève le plat. Trop, et tout est gâché.
Recherche sémantique d'applications
La recherche dans Qlik Cloud permet maintenant de trouver plus facilement des applications par nom ou description en utilisant le langage naturel.
Il suffit de décrire ce que vous recherchez et la plateforme comprendra le sens et le trouvera, même en plusieurs langues !

Miniature automatique
La miniature d’une feuille se génère désormais automatiquement à partir du visuel lui-même, sans aucune capture d’écran !
Fini les dossiers remplis de captures obsolètes ou les miniatures peu parlantes : tout devient clair et à jour en un clic. 
Data Flows 
Fonction Pivot
La fonction Pivot est disponible, permettant de pivoter une table sans passer par des generic load.
​​
Fonctionnalités améliorées pour le dépannage et la productivité
Suite aux mises à jour récentes, Data Flow offre désormais des moyens plus rapides de dépanner, naviguer et configurer vos flux de données :
  • Résolution plus rapide des problèmes : Lorsqu’un flux de données est invalide ou incomplet, une liste détaillée met en évidence les nœuds nécessitant une attention particulière, avec une navigation en un clic, particulièrement utile pour les flux volumineux.
  • Raccourcis clavier : Effectuez des actions courantes comme annuler/refaire plus rapidement à l’aide de raccourcis clavier.
  • Recherche de champs et champs mis en évidence dans l’aperçu des données : Trouvez facilement un champ spécifique dans l’aperçu des données en bas du panneau, avec mise en évidence visuelle des champs impactés par le processeur sélectionné.
  • Boutons de copie de script : Copiez le script directement depuis l’aperçu des scripts en un seul clic.
  • Accès direct aux journaux : Ouvrez facilement les journaux lorsqu’une exécution échoue pour accélérer l’investigation des problèmes.
  • Formulaires de configuration des processeurs améliorés : Profitez d’une expérience plus claire et cohérente lors de la configuration des processeurs dans le panneau de droite.
  • Renommage en ligne : Renommez les nœuds directement sur le canevas.
  • Validation des sources : Les sources inaccessibles à l’utilisateur actuel sont désormais visuellement mises en évidence pour une identification rapide.
direct access
Prise en charge de la configuration des Allow Lists pour les connecteurs REST et File via Direct Access gateway depuis le Centre d'administration
Auparavant, limiter l’accès aux URL ou chemins accessibles par Direct Access gateway lors de l’utilisation des connecteurs REST (via Direct Access gateway) ou File (via Direct Access gateway) nécessitait une modification manuelle des fichiers de configuration.
Désormais, l’expérience utilisateur a été améliorée pour vous permettre de créer des Allow Lists pour ces deux connecteurs directement depuis le Centre d’administration de votre tenant Qlik Cloud.
Cette fonctionnalité est également disponible via l’API publique.
  • Limitation des URL accessibles par Direct Access gateway via le connecteur REST
  • Limitation des chemins accessibles par Direct Access gateway via le connecteur File

Version 1.7.8
La passerelle Direct Access 1.7.8 introduit de nouvelles fonctionnalités et des améliorations, et résout plusieurs problèmes.
Pour les instructions de mise à niveau et la liste des problèmes résolus, consultez Mise à niveau de l’installation de la passerelle Direct Access.

Prise en charge des options d’authentification Databricks OAuth mises à jour
Le connecteur Databricks a récemment été amélioré avec deux mécanismes d’authentification supplémentaires, désormais pris en charge avec Direct Access gateway :
  • Databricks OAuth Service Principal
  • Databricks OAuth User Account

Ces deux méthodes utilisent le flux OAuth 2.0 standard, compatible avec les comptes gérés soit par Databricks, soit par Microsoft Entra ID.
Pour en savoir plus, consultez Créer une connexion Databricks.

Surcharge du port de démarrage par défaut défini par l’isolation des processus
Lorsque l’isolation des processus est activée, vous pouvez désormais modifier le port de démarrage par défaut (49152) utilisé par Direct Access gateway pour la communication inter-processus avec tous les processus de connecteur isolés.
Cette option est utile lorsque le port par défaut est déjà utilisé par un autre processus.

Pour modifier le port, définissez la propriété DATA_PORT_RANGE_START sur le port souhaité, soit en modifiant le fichier configuration.properties, soit via l’API publique.
 
Version 1.7.7
La passerelle Direct Access 1.7.7 introduit de nouvelles fonctionnalités ainsi que des améliorations, et corrige plusieurs problèmes. Pour les instructions de mise à niveau et la liste des problèmes résolus, consultez Mise à niveau de l’installation de la passerelle Direct Access.

Prise en charge du connecteur SAP Report
À partir de cette version, les clients peuvent désormais accéder à leur connecteur SAP Report via Qlik Data Gateway – Direct Access.

Prise en charge de Direct Access gateway avec Qlik Cloud Government DoD
Cette version ajoute la prise en charge de l’utilisation de Direct Access gateway avec Qlik Cloud Government DoD.

Réduction de la latence causée par la résolution DNS
À partir de cette version, la communication entre services est désormais effectuée via l’adresse de loopback IPv4 (127.0.0.1) au lieu de localhost. Cela devrait éliminer efficacement toute latence résultant de la résolution DNS.

Configuration des paramètres de démarrage des connecteurs
Vous pouvez désormais augmenter la valeur du délai d’attente (timeout) et le nombre de tentatives pour le démarrage des connecteurs. Cela peut être utile lors de l’exécution d’un grand nombre de rechargements simultanés.
Augmenter ces paramètres donnera à Direct Access gateway plus de temps et d’essais pour exécuter un connecteur avant d’échouer et de nécessiter un redémarrage.

Demande asynchrone de slots de chargement
Cette version introduit la possibilité de demander des slots de chargement de manière asynchrone.
La demande asynchrone de slots de chargement réduit la congestion temporaire du canal de commande vers Direct Access gateway lors de la création du WebSocket de données de rechargement vers Qlik Cloud.
Cela peut également être utile lorsque vous effectuez un grand nombre de rechargements simultanés.

Nouvel emplacement pour les journaux d’installation
Les fichiers journaux d’installation se trouvent désormais dans : <Dossier d’installation de Direct Access gateway>\data\logs, ce qui est cohérent avec l’emplacement des autres fichiers journaux de Direct Access gateway.
Dans les versions précédentes, les journaux d’installation étaient situés dans : C:\Users<user>\AppData\Local\Temp.
Tous les journaux encore présents dans ce dossier seront copiés vers le nouvel emplacement lors de la mise à niveau.
Un nouveau périmètre (scope) dans Qlik Cloud offre désormais aux administrateurs un contrôle complet sur les autorisations liées à la passerelle Direct Access.

Ce périmètre est divisé en deux catégories :
  1. Consommation de données via Direct Access gateway – lister, lire et recharger des données provenant des sources de données.
  2. Configuration à distance de Direct Access gateway – mise à jour ou accès en lecture seule.
qlik automate (anciennement qlik application automation)
Bloc de recherche
Il est désormais possible de rechercher un bloc spécifique grâce au bloc de recherche.

Qlik Automate prend désormais en charge le poids de rechargement (Reload Weight) et la variable de rechargement (Reload Variable)
Les blocs de rechargement (Reload blocks) dans les connecteurs Qlik Cloud Services et Qlik Platform Operations ont été mis à jour afin de prendre en charge les poids de rechargement et les variables de rechargement.

Nouveau template :
Obtenez des mises à jour quotidiennes de votre rapport de consommation détaillé dans un espace géré, vous permettant de configurer des abonnements, des alertes, du chargement binaire de données et plus encore, à partir d’une application d’usage régulièrement mise à jour.
 
Introduction des exécutions simultanées d’automatisations
Il est désormais possible de lancer plusieurs exécutions simultanées de la même automatisation.
Cette option peut être configurée dans les paramètres de chaque automatisation et de manière globale dans la section Automations du Centre d’activité.
 
Mises à jour des connecteurs Qlik Automate
Le bloc Do Reload a été mis à jour avec un paramètre optionnel qui fait échouer le bloc lorsque le rechargement échoue.
Les blocs Raw API Request dans les connecteurs Qlik Cloud Services et Qlik Platform Operations prennent désormais en charge l’API Report-Templates.
qlik predict (anciennement Qlik automl)
Time series
Qlik Predict ajoute la possibilité de former et déployer des modèles de séries temporelles multivariées.
qlik answerS
Nouvelles améliorations de la recherche dans Qlik Answers
Les nouvelles améliorations de la recherche permettent à Qlik Answers de fournir des réponses avec plus de précision et de rapidité.

Ces améliorations incluent la possibilité de rechercher dans les métadonnées, telles que les noms de fichiers et les mots-clés, dans le cadre du processus de recherche. Elles permettent également un meilleur tri des résultats lorsqu’il existe des informations qui se chevauchent.

Par exemple, si votre base de connaissances contient des politiques automobiles pour plusieurs pays, la nouvelle expérience garantit que vos questions pour un pays spécifique renvoient le bon ensemble de documents.
​
Les améliorations de la recherche sont disponibles après réindexation de vos bases de connaissances.
Lors de ce processus, les noms de fichiers seront automatiquement récupérés et les mots-clés extraits de vos documents.
Si votre base de connaissances est déjà configurée pour une indexation quotidienne, elle commencera à utiliser la recherche améliorée après la prochaine indexation programmée.

qlik reporting services
Plusieurs rapports pat tâche
Il est possible à présent de mettre plusieurs rapports dans une même tâche. Cela permet par exemple de gérer le corps d'un mail avec un rapport HTML et de placer un rapport PDF en pièce jointe.


​NOUVEAUTÉS
Qlik Sense (On Premise)
Version mai 2025

Graphiques obsolètes
Certains bundles vont être retirés car ils étaient devenus obsolètes (à partir de May 2027) :
Bar & area / Bullet chart (old one) / Heatmap chart / Button for navigation / Share button / Show/hide container / Tabbed container / Multi KPI ​(obsolète dès 2026)
Il est nécessaire de les remplacer avant la date où ils seront retirés.
utilisateur
Straight Table devient le Tableau Simple
Le Straight Table devient l’objet principal sous le nom de « Tableau Simple » devenant l’objet à utiliser à la place de l’objet « Table » qui sera déprécié dans quelque temps.

Les options suivantes ont été ajoutées :
  • Mini graphiques et indicateurs
  • Masquer l'en-tête
  • Colorer les lignes de manière alternative via le panneau de styles.
  • L'exploration de graphique est désormais supportée dans le conteneur.
  • Meilleur support des dimensions cycliques      
Mode édition
​Plusieurs nouveautés en mode édition :
  • Panneau de ressources : le panneau de ressources améliore son fonctionnement avec une présentation moderne des éléments et une nouvelle fonctionnalité : filtrer directement en mode édition à partir des champs.
  • Aperçu des données
 
CSS dans les feuilles
​Ajouter du CSS personnalisé directement depuis le panneau de propriétés du style de feuille est désormais possible.
Une alternative simple, qui vient compléter l’utilisation des thèmes et remplacer un usage du Multi-KPI (qui disparaît fin d'année).

⚠️ Attention : le CSS doit rester une solution de secours plutôt qu’un réflexe par défaut. Gardez vos ajustements courts et simples, afin de pouvoir les adapter facilement en cas de changement.

Le CSS, c’est comme le sel en cuisine. Un peu, ça relève le plat. Trop, et tout est gâché.
 
Nouveautés du Pivot Table (Bundle) 
Le Pivot Table intègre de nouvelles fonctionnalités :
  • Indicateurs (couleurs et icônes) sur les mesures
  • Mise en retrait des dimensions pour une vue plus compacte
Formes dans les graphiques en lignes, en barres et combinés
Il est désormais possible de placer des formes dans ces graphiques, de la même manière qu’il était possible de placer des points et lignes de références.
 
Org Chart (Bundle)
​L'Organigramme propose désormais de nouveaux paramètres de style, notamment une option permettant d'inclure une image via une URL dans la carte, ce qui s'avère idéal pour donner un aspect encore p lus impressionnant aux graphiques hiérarchiques.


​NOUVEAUTÉS
Insight Software

write / fiplana
Ajout des paramètres Precision et Scale pour les périodes dans les endpoints Plan et Plan Dual KPI
Il est désormais possible de configurer des paramètres de précision optionnels pour les champs de période lors de la création d’endpoints. Ces paramètres contrôlent le stockage des nombres décimaux dans votre base de données :
  • Precision  : Contrôle le nombre total de chiffres pouvant être stockés dans un champ de période en base de données. (Valeur par défaut : 38)
  • Scale  : Définit le nombre de chiffres après la virgule.

Marqueur de nouvelle ligne dans l’extension Edit
Lorsque les utilisateurs ajoutent de nouvelles lignes dans l’extension Edit, ces lignes sont automatiquement signalées par une barre verticale sur le côté gauche.
​
Cette indication visuelle permet de distinguer les lignes nouvellement créées des données existantes, améliorant le workflow de saisie et réduisant les erreurs potentielles.

Le marqueur de nouvelle ligne apparaît sous forme de barre verticale positionnée à gauche de chaque nouvelle ligne. La couleur par défaut de ce marqueur est verte, offrant une bonne visibilité sans interférer avec le contenu des données.
Vous pouvez personnaliser la couleur du marqueur via la propriété New Row Marker Color dans le Property Panel > Fiplana – Edit Settings.

Comportement du marqueur de nouvelle ligne :
  • Le marqueur n’est pas remplacé par les modifications apportées à la nouvelle ligne. La modification d’une nouvelle ligne n’est pas considérée comme un changement, donc les cellules et lignes ne sont pas marquées comme éditées.
  • Si une nouvelle ligne contient une valeur invalide, la cellule et la ligne correspondantes sont marquées comme invalides.
  • Une fois la nouvelle ligne enregistrée, le marqueur de nouvelle ligne n’est plus affiché ou est remplacé par un marqueur Client Hybrid si cette fonctionnalité est activée.

FIN DE SUPPORTS : QLIKVIEW & QLIK NPRINTING
​

Photo

​QlikView v12.9 (mai 2024)
​fin de support le 31/10/2026. Il faut envisager une migration vers la version 12.100. 
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​Qlik Sense novembre 2024
​fin de support le 26/11/2026. 
Il faut envisager une migration vers la version mai 2025 minimum.
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 Photo

​​Qlik NPrinting février 2024
​​​fin de support le 13/02/2026. 
Il faut envisager une migration vers la version février 2025 minimum.
Pour accéder aux dernières versions des logiciels Qlik dans le cadre de votre contrat de maintenance ou de souscription, il vous faut : Si vous envisagez de réaliser vous-mêmes ces migrations, nous vous recommandons vivement de consulter les prérequis de migration disponibles et de veiller à prendre les précautions nécessaires à toute migration majeure (sauvegardes, etc.) comme mentionné dans l’aide en ligne.
 ​
Pour rappel : l'éditeur recommande au moins 1 mise à jour par an pour Qlik Sense et NPrinting à partir des versions June 2017 et suivantes.
EASYNEO devient partenaire "Platinum" InsightSoftware

​Ce statut Platinum reconnaît la confiance d'Insight Software, notre expertise et la valeur que nous apportons à nos clients au quotidien.
 
Travailler avec Insight Software et devenir partenaire Platinum a non seulement renforcé la pertinence de nos offres, mais aussi approfondi nos relations avec nos clients, en nous positionnant comme un conseiller de confiance dans leur trajectoire de croissance.

Insight Software, c’est notamment Write! pour le writeback dans Qlik et Fiplana pour la planification & les prévisions financières.
Fermeture de fin d'année

Notre entreprise sera entièrement fermée du 26 décembre 2025 au 2 janvier 2026 inclus.
Aucune demande ne pourra être traitée durant cette période.
Nous vous retrouverons dès le lundi 5 janvier 2026 et reprendrons le traitement de vos demandes à cette date.

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12 et 13 janvier à Strasbourg
9 et 10 mars à Paris
Qlik Sense Data Modeling
26 au 28 janvier à Strasbourg
23 au 25 mars à Paris

Qlik Sense Admin
20 et 21 janvier à Strasbourg
QLIK SENSE SAAS
Qlik Sense SaaS Create Visualization
2 et 3 février à distance

Qlik Sense SaaS Data Modeling
9 au 11 février à distance

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