Databricks nomeada líder no Quadrante Mágico da Gartner® de 2025 para sistemas de gerenciamento de banco de dados em nuvem

A Databricks foi nomeada Líder no Quadrante Mágico do Gartner de 2025 para Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados em cloud pelo quinto ano consecutivo.

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Dito isso, o relatório deste ano é diferente das edições anteriores para a Databricks, porque 2025 marca o primeiro ano em que a Databricks participou dos aspectos operacionais deste Magic Quadrant, além dos critérios analíticos. Fizemos isso por meio de uma nova arquitetura e oferta para bancos de dados OLTP chamada Lakebase.

O Lakebase traz recursos PostgreSQL totalmente gerenciados para a mesma Databricks Data Intelligence Platform que já potencializa analítica de alto desempenho e AI. Ele se baseia nos pontos fortes do Databricks SQL e do lakehouse, incluindo governança compartilhada, um modelo de metadados único e desempenho consistente.

Agora, os clientes da Databricks podem criar em uma única plataforma para cargas de trabalho operacionais e analíticas. Isso permite que as organizações executem aplicações, analítica e AI em uma base unificada, em vez de gerenciar vários mecanismos e camadas de governança.

Ao trazer os dados operacionais para a lakehouse, a Databricks remove a fragmentação que acompanha as pilhas de bancos de dados tradicionais e oferece um caminho mais simples e escalável.

A lakehouse da Databricks oferece um mecanismo de analítica líder criado para desempenho e escala

A Databricks continua sendo uma plataforma de analítica líder no mercado, conforme evidenciado pela pontuação da Gartner para a Databricks no topo do caso de uso de Lakehouse neste Magic Quadrant. Os clientes confiam no Databricks SQL para analítica rápida e escalável em cargas de trabalho de BI tradicional e analítica avançada, com o suporte de recursos de engenharia de dados totalmente integrados no Lakeflow que simplificam como os dados são preparados, transformados e entregues para análise.

Este reconhecimento reflete mais do que apenas o desempenho. A Gartner destaca a força da nossa visão de lakehouse, a camada de governança unificada que abrange clouds, tipos de dados e cargas de trabalho, e a usabilidade da plataforma impulsionada por AI. Esses recursos oferecem às equipes um ambiente otimizado para analítica que é de alto desempenho e mais fácil de operar.

Essa base analítica sólida agora suporta a expansão mais ampla da plataforma, reforçando por que a Databricks continua a se destacar como líder em arquiteturas de dados modernas.

O Lakebase integra cargas de trabalho operacionais à base da lakehouse

O Lakebase traz um banco de dados operacional totalmente gerenciado e compatível com PostgreSQL para a Databricks Data Intelligence Platform. Construído em uma arquitetura serverless, o Lakebase separa compute e armazenamento para fornecer provisionamento rápido, escalonamento automático e um modelo operacional eficiente e econômico. Ele foi projetado para aplicações modernas e com uso intensivo de dados que precisam de acesso de baixa latência a dados transacionais.

O Lakebase também suporta um modelo de ramificação e viagem do tempo semelhante ao git, facilitando para que os desenvolvedores experimentem, iterem e implantem alterações com segurança. Combinado com a camada de governança unificada da Databricks, cada tabela operacional herda os mesmos metadados, linhagem e controles de política já usados em ativos de analytics e AI.

Essa arquitetura suporta casos de uso de última geração, incluindo agentes de AI e aplicativos inteligentes que precisam operar com dados transacionais em tempo real e, ao mesmo tempo, acessar sinais analíticos e saídas de machine learning. Ao trazer os dados operacionais para a lakehouse, o Lakebase elimina a necessidade de pipeline entre sistemas OLTP e OLAP e oferece às equipes uma plataforma para aplicações, analítica e AI.

O Unity Catalog oferece governança e inteligência unificadas em toda a plataforma

Unity Catalog fornece governança e metadados unificados em toda a plataforma. Ele conecta os dados operacionais no Lakebase com analítica no Databricks SQL e cargas de trabalho de AI, garantindo políticas, semântica e linhagem consistentes.

Os clientes usam o Unity Catalog para:

• Descoberta centralizada e metadados em ativos de dados e AI
• Controle de acesso granular e aplicação de políticas
• Linhagem de ponta a ponta em cargas de trabalho operacionais e analíticas
• Compartilhamento seguro e aberto com o Delta Sharing e o Databricks Marketplace

Com uma camada de governança única, as equipes evitam a fragmentação e os controles duplicados resultantes da manutenção de sistemas separados. O Unity Catalog garante que o Lakebase, a analítica e a AI operem em uma única estrutura confiável.

A Databricks oferece uma forte velocidade de inovação

A Gartner destaca a "velocidade de inovação" como um ponto forte específico da Databricks neste Magic Quadrant. No último ano, a Databricks introduziu novas capacidades em toda a plataforma por meio de desenvolvimento contínuo e aquisições estratégicas, expandindo a funcionalidade e, ao mesmo tempo, fortalecendo a base do lakehouse.

Os avanços recentes incluem:

• Agent Bricks: permite que as equipes criem e implantem agentes de AI que operam diretamente nos dados da própria empresa com governança e contexto unificados
• Engenharia e integração de dados: o Lakeflow continua a expandir os recursos de engenharia de dados com opções de desenvolvimento no-code e low-code
• AI/BI e Databricks One: fornece aos usuários de negócios percepções em linguagem natural, métricas governadas e dashboards interativos, tudo alimentado pela mesma base unificada de dados e AI
• Formatos abertos: suporte completo para Delta Lake e Apache Iceberg em catálogos, mecanismos e compartilhamento, reforçado pela aquisição da Tabular

Essa velocidade contínua ajuda as organizações a se modernizarem mais rapidamente e a se prepararem para cargas de trabalho que unem dados operacionais, análise de dados e AI.

O que isso significa para os clientes

Os clientes obtêm vantagens claras ao adotar a Databricks Data Intelligence Platform:

• Arquitetura unificada: uma plataforma para cargas de trabalho operacionais, analíticas e de AI
• Analítica de alta qualidade: alto desempenho e uma experiência otimizada com base na visão da lakehouse
• Operações de alta qualidade: recursos transacionais eficientes e de baixa latência do Lakebase, integrados diretamente na mesma plataforma
• Governança consistente: metadados compartilhados, linhagem e controles de política por meio do Unity Catalog
• Base aberta: suporte para Delta Lake, Iceberg, Spark, PostgreSQL e Unity Catalog sem lock‑in
• Preparação para AI: suporte nativo para aplicações orientadas por AI, agentes e sistemas de tempo real

Essas vantagens estão alinhadas com o que muitos leitores deste Magic Quadrant procuram ao avaliar como modernizar sua infraestrutura de dados com uma plataforma unificada e pronta para o futuro.

Avançando juntos

Agradecemos aos nossos clientes pela confiança e colaboração que moldam a Databricks Data Intelligence Platform. O futuro dos dados e da AI depende de arquiteturas que reduzem a fragmentação e unem cargas de trabalho operacionais, analíticas e de AI. Continuaremos a avançar nessa direção.

Leia o 2025 Gartner Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems.

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Este gráfico foi publicado pela Gartner, Inc. como parte de um documento de pesquisa maior e deve ser avaliado no contexto do documento completo. O documento da Gartner está disponível mediante solicitação da Databricks.

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