Qlik Data Triathlon DACH 2026 · Partner Session — Bewerbung

Vom Klick zur Antwort: Agentic AI, MCP-Server & Insight Bot auf governten Qlik-Daten — embedded für Web und Mobile

Partner: databridge AG Use Case: Zurich CLA · Embedded Analytics Track: AI — MCP / Agentic / Insight Bot Format: 30–45 Min · Deutsch · pre-recorded

Value Proposition

dbEmbed verwandelt governte Qlik-Daten in Minuten in ein voll gebrandetes, KI-natives Analyse-Portal für Web und Mobileper Canvas oder KI-generiert, überall einbettbar und extrem performant (nur die Qlik-Engine rechnet, das Frontend gehört uns). Inklusive kompletter KI-Schicht — MCP, Agentic AI, Insight Bot, Qlik Answers und Voice — sowie Qlik Automate für automatisierte Business-Prozesse (vom Insight zur Aktion), bei voller Governance und Modell-Kontrolle.

In Minuten statt Wochen

Gebrandete Portale & Notebooks per Canvas/Drag-and-drop oder KI-generiert (Prompt oder Design-Mockup), sofort live.

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Kompromisslose Performance

Nur die Qlik-Engine rechnet; eigener, hochperformanter Visualisierungs-Layer, voll unter Kontrolle.

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Überall einbettbar

Web und Mobile, iFrame, in bestehende Apps, nativ — gleiches Erlebnis überall.

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Komplette, governte KI

MCP, Agentic AI, Insight Bot, Qlik Answers & Voice; austauschbares Modell (Claude / Bedrock / Azure OpenAI), EU-Residenz, Keys beim Kunden.

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Vom Insight zur Aktion — mit Qlik Automate

Aus einem Insight heraus stößt Qlik Automate Business-Prozesse und Flows an, die mehrere Komponenten orchestrieren und unterschiedliche Outputs erzeugen — neue/aktualisierte Qlik Apps, Daten-Reloads, Benachrichtigungen und Downstream-Systeme. So schließt sich der Kreis von der Analyse bis zur ausgeführten Aktion.

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Titel & Abstract für die Landingpage

Titel der Session

Vom Klick zur Antwort: Agentic AI, MCP-Server & Insight Bot auf governten Qlik-Daten — embedded im Risiko-Portal von Zurich CLA, für Web und Mobile

Abstract — Challenge

Bei Zurich CLA arbeiten Underwriter und Risk Manager täglich mit hochkomplexen Exposure- und Kumulrisiko-Daten (Gross Exposure, PEL, Counterparties). Antworten erfordern heute Dashboard-Expertise, viele Klicks und den Umweg über Analytics oder Excel — für Fachbereiche kaum self-service-fähig, nicht markenkonform und schon gar nicht mobil. Gesucht: ein eingebettetes, gebrandetes Analyse-Erlebnis mit KI in natürlicher Sprache — ausschließlich auf governten, vertrauenswürdigen Daten, DSGVO-konform und mit voller Kontrolle über das KI-Modell.

Abstract — Approach & Architecture

Unser Differenzierungsmerkmal: dbEmbed macht aus governten Qlik-Daten in Minuten ein voll gebrandetes, KI-natives Portal für Web und Mobile — die assoziative Qlik-Engine bleibt Single Source of Truth (enigma.js / qlik-embed), das Frontend gehört uns. In der Praxis: In Minuten steht ein gebrandetes Portal — per Canvas/Drag-and-drop oder KI-generiert (aus Prompt oder Design-Mockup); es rechnet ausschließlich die Qlik-Engine, während unser eigener, hochperformanter Visualisierungs-Layer volle Kontrolle über Look, Feel und Speed gibt — überall einbettbar. Darauf eine komplette, kontrollierte KI-Schicht:
  • 1 · MCP-Server — die KI liest das echte Qlik-Datenmodell (Kennzahlen, Selektionen, Hypercubes).
  • 2 · Agentic AI — mehrstufig selektieren, drillen, Zahlen komponieren.
  • 3 · Insight Bot — Fragen & Auto-Insights zur Selektion, human-triggered und RAG-geerdet.
  • 4 · Qlik Answers Assistants — eingebettet im Portal.
  • 5 · Voice Agent — für freihändige Abfragen.
Den Kreis schließt Qlik Automate: aus einem Insight heraus lassen sich Business-Prozesse und Flows anstoßen, die mehrere Komponenten orchestrieren und unterschiedliche Outputs erzeugen (neue/aktualisierte Qlik Apps, Daten-Reloads, Benachrichtigungen, Downstream-Systeme) — vom Insight direkt zur ausgeführten Aktion. Responsiv, mobil-optimiert und als native Mobile-App verfügbar — gleiches Erlebnis überall. KI-Anbieter austauschbar (Claude / AWS Bedrock / Azure OpenAI), mit Tageslimit, Kostenkontrolle und EU-Datenresidenz; Governance und Keys bleiben beim Kunden.

Abstract — Outcome

Underwriter und Risk Manager erhalten Antworten in Sekunden — in natürlicher Sprache, aber mit exakten, governten Qlik-Zahlen (kein Halluzinieren, da die KI den Live-Hypercube via MCP liest), am Desktop wie mobil — und via Qlik Automate vom Insight direkt zur automatisierten Aktion. Fachbereiche bedienen sich selbst, Analyst:innen gewinnen Zeit, alle sehen konsistente Kennzahlen ohne Excel-Drift. Business Value: kürzere Time-to-Insight, weniger manuelle Prozessschritte, geringere Analysten-Last, höhere Adoption — schnell ausgerollt, hochperformant und compliance-konform, als wiederholbares Muster für Agentic AI auf Qlik-Daten, auf jedem Endgerät.

Session-Auswahl · Priorität

  • 1 — AI (MCP-Server)
  • 2 — AI (Agentic AI)
  • 3 — AI (Insight Bot)

Rahmenbedingungen

Häkchen 1–4 setzen (Deutsch, pre-recorded, MP4 + Fragen fristgerecht).

„Gemeinsame Case Study" nur mit Zustimmung von Zurich — sonst anonymisieren („ein führender Versicherer im DACH-Raum").

Kontakt / Speaker: Patric Amatulli · databridge AG · patric.amatulli@databridge.ch