De acordo com pt.wedoany.com-Em 7 de julho, a empresa alemã de software empresarial SAP SE anunciou a conclusão da aquisição da Dremio, empresa americana de plataforma de data lakehouse. A transação integra as capacidades abertas e de alto desempenho do data lakehouse da Dremio ao ecossistema de dados e Inteligência Artificial da SAP, visando aprimorar a capacidade dos clientes de integrar dados de sistemas SAP e não-SAP, além de suportar análises em tempo real e cargas de trabalho de IA. A SAP afirma que essas capacidades permitem o uso de dados corporativos sem a necessidade de movê-los ou transformá-los, melhorando a estrutura de custos de análise empresarial.
O foco desta aquisição não é apenas adicionar um produto de dados, mas sim resolver o problema mais complexo da base de dados para a entrada de aplicações empresariais de IA em produção. Os dados de grandes empresas geralmente estão dispersos em ERP, cadeia de suprimentos, finanças, RH, CRM, sistemas de execução de manufatura, serviços em nuvem e plataformas de negócios externas. Os dados possuem diferentes localizações, formatos, permissões e significados de negócios. Para que agentes de IA participem efetivamente da análise de pedidos, julgamento de compras, previsão de estoque, identificação de riscos financeiros ou operações de clientes, eles precisam não apenas acessar modelos, mas também compreender a origem dos dados, as relações entre objetos de negócios, os limites de permissão e a confiabilidade dos resultados. A aquisição da Dremio pela SAP visa integrar essas capacidades diretamente aos sistemas centrais de negócios empresariais.
A capacidade central da Dremio vem da arquitetura aberta de data lakehouse. O data lakehouse combina a capacidade de armazenamento em larga escala do data lake com as capacidades de consulta e análise do data warehouse, permitindo que as empresas gerenciem dados estruturados, semiestruturados e de múltiplas fontes em uma arquitetura mais aberta. Para os clientes empresariais, o valor-chave está na redução da cópia, extração, transformação e remodelagem repetitiva de dados. No passado, muitas empresas precisavam mover dados de diferentes sistemas para um novo warehouse ou plataforma para realizar análises unificadas, seguido de limpeza e modelagem. Quanto mais longo o processo, maior a latência, maiores os custos de governança e maior a probabilidade de criar novos silos de dados. Com a entrada da Dremio no ecossistema SAP, os clientes SAP têm a oportunidade de realizar consultas, análises e chamadas de IA diretamente na localização original dos dados, reduzindo a complexidade da cadeia de engenharia de dados.
O SAP Business Data Cloud é a principal plataforma de integração desta aquisição. A SAP já havia indicado que a Dremio complementaria o SAP Business Data Cloud e o SAP HANA Cloud, permitindo que as empresas unifiquem dados SAP e não-SAP e executem cargas de trabalho de análise e IA em cenários em tempo real. Para os clientes SAP, isso significa que os dados de sistemas centrais de negócios, como ERP, podem ser analisados de forma mais integrada com plataformas em nuvem, sistemas de negócios terceiros e fontes de dados externas, em vez de permanecerem em domínios de dados isolados por longos períodos.
O ecossistema aberto também é um sinal importante nesta transação. A Dremio participa há muito tempo de projetos de formato de tabela aberta como Apache Iceberg, projeto de catálogo aberto Apache Polaris e projeto de intercâmbio de dados multilíngue Apache Arrow. Quando a SAP divulgou seus planos de aquisição em maio, afirmou que continuaria a investir e priorizar esses projetos de código aberto. A competição em plataformas de dados empresariais está se deslocando do desempenho de bancos de dados individuais para a sinergia entre formato de tabela aberta, catálogo de dados, consulta federada, camada semântica e dados consumíveis por IA. Se a SAP conseguir manter a abordagem aberta da Dremio, poderá reduzir as preocupações dos clientes com sistemas fechados e também facilitar a inclusão de mais dados não-SAP em um ambiente de governança unificado.
A Inteligência Artificial baseada em agentes exige ainda mais da base de dados. Relatórios comuns podem tolerar explicações manuais complementares, mas agentes de IA precisam interpretar o significado dos campos, invocar regras de negócios, executar ações analíticas e retornar resultados explicáveis em um período de tempo mais curto. Por exemplo, quando o departamento de cadeia de suprimentos pede a um agente de IA para identificar riscos de entrega, o sistema não pode apenas ler uma tabela de pedidos; ele precisa entender as relações entre fornecedores, nós logísticos, estoque, planos de produção, condições de pagamento e registros históricos de anomalias. Sem semântica unificada e capacidade de governança, os agentes de IA podem facilmente gerar conclusões aparentemente razoáveis, mas impraticáveis.
Esta é também a razão pela qual a SAP continua a fortalecer sua estratégia de IA empresarial. A vantagem da SAP reside em cobrir um grande número de processos centrais empresariais, com dados de negócios de alto valor e complexidade; a vantagem da Dremio está no data lakehouse aberto, consulta federada e capacidades de análise de alto desempenho. Com a combinação, a SAP pode processar semântica de negócios, dados transacionais em tempo real, dados externos e cargas de trabalho de IA em um quadro técnico mais unificado, melhorando ainda mais a usabilidade dos produtos de IA de nível empresarial.
O valor da transação não foi divulgado. O ponto crucial não está na conclusão da aquisição em si, mas na velocidade de integração do produto, no caminho de migração dos clientes, na compatibilidade com a plataforma de dados SAP existente, no cumprimento dos compromissos de código aberto e no custo real de implantação para as empresas. O mercado de plataformas de dados empresariais é altamente competitivo, com empresas como Snowflake, Databricks e vários provedores de serviços em nuvem disputando a porta de entrada de dados na era da IA. Após a conclusão da aquisição da Dremio, a capacidade da SAP de transformar as capacidades abertas de data lakehouse em uma infraestrutura de dados de IA diretamente implantável para clientes SAP determinará o valor real desta transação.
À medida que a IA empresarial passa de projetos-piloto para processos de negócios, a importância da plataforma de dados continuará a crescer. A capacidade do modelo é apenas uma parte da inteligência; se os dados podem ser acessados em tempo real, interpretados com precisão, usados em conformidade e analisados a baixo custo está se tornando um divisor de águas para a implementação de IA empresarial. A aquisição da Dremio pela SAP sinaliza que a competição em software empresarial se estendeu da camada de aplicação para a base de dados, e a fusão entre data lakehouse, governança semântica, análise em tempo real e ambiente de execução de agentes de IA se tornará uma direção-chave na cadeia industrial subsequente.
