Databricks nomeada Líder no Gartner® Magic Quadrant™ 2025 para Plataformas de Ciência de Dados e Machine Learning

Temos o prazer de anunciar que, pela quarta vez consecutiva, a Gartner reconheceu a Databricks como Líder no Gartner® Magic Quadrant™ 2025 para Plataformas de Ciência de Dados e Machine Learning. A Databricks recebeu a posição mais alta em Capacidade de Execução e a posição mais avançada em Completude de Visão.

A Gartner define uma plataforma de ciência de dados e machine learning como um conjunto integrado de bibliotecas baseadas em código e ferramentas low-code. Essas plataformas suportam o uso independente e a colaboração entre cientistas de dados e seus colegas de negócios e TI, com automação e assistência de IA em todas as fases do ciclo de vida da ciência de dados, incluindo compreensão de negócios, acesso e preparação de dados, criação de modelos e compartilhamento de insights. Elas também suportam fluxos de trabalho de engenharia, incluindo a criação de pipelines de dados, features, implantação e testes. As plataformas são fornecidas via cliente desktop ou navegador com instâncias de computação de suporte ou como uma oferta totalmente gerenciada na nuvem.

Baixe uma cópia gratuita do relatório aqui.

Estamos muito felizes com este reconhecimento da Gartner e acreditamos que ele se deve ao sucesso de milhares de clientes Databricks que construíram e implantaram projetos de IA de alta qualidade em produção. Por muitos anos, as empresas têm lutado para colocar seus projetos de ciência de dados e machine learning em produção. A GenAI apenas tornou isso mais difícil, pois os modelos de fundação de IA não têm conhecimento dos dados corporativos e falham em entregar resultados específicos para o negócio, precisos e bem governados.

Na Databricks, nosso foco tem sido ajudar as empresas a construir e implantar IA em aplicações de alto valor e missão crítica, garantindo precisão, governança e facilidade de uso. Nossos pilares de inovação são:

• Agentes de IA que raciocinam sobre seus dados: A Databricks oferece a maneira mais eficiente e segura de conectar seus dados corporativos a agentes. Com a plataforma de IA construída no lakehouse, não há necessidade de duplicar dados. Isso facilita a personalização de modelos de IA com seus dados.
• Avaliação personalizada para seu caso de uso: A Databricks oferece uma avaliação integrada para agentes. Você pode avaliar e usar qualquer combinação de modelos GenAI de código aberto e comerciais, bem como modelos de ML para seus Agentes de IA. Ajudamos você a medir a qualidade da saída dos agentes e fornecemos maneiras robustas de rastrear a causa raiz, avaliar correções e reimplantar rapidamente para melhorar a qualidade.
• Governança unificada em dados, modelos de IA e ferramentas: Os clientes podem governar e aplicar salvaguardas em todos os modelos de IA, incluindo aqueles hospedados fora da Databricks. Aplicamos automaticamente controles de acesso adequados, definimos limites de taxa para gerenciar custos, prevenimos conteúdo prejudicial e rastreamos a linhagem em todo o fluxo de trabalho de IA, de dados a modelos.

Databricks em Databricks

Na Databricks, somos grandes defensores do uso de nossa própria tecnologia internamente. Curiosamente, as ferramentas avaliadas neste relatório Magic Quadrant foram as ferramentas que usamos para preencher nosso questionário do Magic Quadrant. Qualquer pessoa que já trabalhou em um Magic Quadrant sabe que os questionários são incrivelmente rigorosos e exigem tempo suficiente dos stakeholders em toda a empresa. Utilizando a Plataforma de Inteligência de Dados Databricks, construímos nosso próprio agente de IA de base de conhecimento personalizado chamado ARIA - Analyst Relations Intelligent Assistant - para escrever rascunhos iniciais de alta qualidade e alta precisão para quase 700 páginas de perguntas técnicas sobre produtos. Isso economizou para a equipe dezenas de horas coletivas de tempo de escrita e permitiu que nossa equipe de liderança se concentrasse em componentes mais estratégicos e de alto valor da avaliação.

O ARIA é construído em uma arquitetura RAG (Retrieval-Augmented Generation), encapsulado em uma interface Streamlit amigável e hospedado em Databricks Apps. Ele ingere documentos RFI em formato HTML, extrai perguntas e gera respostas de alta qualidade usando o Mosaic AI Agent Framework, Vector Search e inferência em lote com Claude 3.7-Sonnet. O sistema utiliza pares de perguntas e respostas anteriores, documentação Databricks e uma tabela de mapeamento de produto para palavra-chave para aprimorar a relevância da pesquisa. DSPy é usado para otimização de prompt para garantir consistência no tom e formato, e a saída final é exportável para Google Docs ou Excel para colaboração.

Próximos passos

Acreditamos que nosso reconhecimento como Líder com as maiores pontuações em Capacidade de Execução e Completude de Visão é uma prova de nossa capacidade de unir equipes e capacitá-las a criar a próxima geração de aplicações de dados e IA com qualidade, velocidade e agilidade. 

Como líder em vários Magic Quadrants e outros relatórios de analistas, acreditamos que a singularidade da conquista está em como ela foi realizada. Não é incomum que fornecedores apareçam em vários Magic Quadrants a cada ano em diversos domínios. No entanto, eles são avaliados em produtos díspares em seu portfólio que individualmente cumprem os critérios específicos do relatório. Os resultados da Databricks mostram definitivamente que é possível ser um líder com uma abordagem unificada para Dados + IA, com uma cópia de dados, um motor de processamento, uma abordagem de gerenciamento e governança construída em código aberto e padrões abertos em todas as nuvens. 

Com uma única solução, você pode entregar resultados de ponta para cargas de trabalho de data warehousing e ciência de dados/machine learning. Acreditamos que ML e GenAI continuarão a transformar plataformas de dados e agradecemos aos nossos clientes e parceiros por se juntarem a nós nesta jornada.

Saiba mais

Para saber mais sobre Mosaic AI, visite nosso site e siga @Databricks para as últimas notícias e atualizações. Você também pode se juntar a nós no Data + AI Summit 2025, onde faremos anúncios significativos em nossos pilares de inovação para IA. 

Leia o Gartner Magic Quadrant para Plataformas de Ciência de Dados e Machine Learning.

Gartner, Magic Quadrant para Plataformas de Ciência de Dados e Machine Learning, Afraz Jaffri, Maryam Hassanlou, Tong Zhang, Deepak Seth, Yogesh Bhatt, 28 de maio de 2025.

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(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original