Entregando BI Agente: Como Unificar Infraestrutura, Dados e Semântica

Seja você líder de uma equipe de dados ou reescrevendo consultas SQL e construindo painéis, a IA está reformulando fundamentalmente como as organizações agem sobre seus dados. Uma inteligência de negócios bem-sucedida impulsionada por IA, ou "BI Agente", requer inteligência de dados, quando a IA entende os dados da empresa e seus conceitos de negócios únicos para realmente desbloquear a autossuficiência e aumentar a produtividade.

No final das contas, isso se resume a três ingredientes essenciais: infraestrutura unificada, dados e semântica. No recente webinar Inteligência de Negócios na Era da IA, o co-fundador da Databricks, Reynold Xin, juntamente com outros executivos e clientes, descreveu como as organizações podem abraçar essa mudança. Abaixo estão os principais pontos abordados na sessão.

A infraestrutura de dados e IA precisa de unificação

O BI existe há décadas. O início dos anos 90 foi a primeira vez que as empresas começaram a extrair valor de seus dados. Depois vieram a descoberta de dados de autoatendimento e o BI baseado em nuvem.

Agora, o BI Agente está pronto para causar um impacto ainda maior, com os humanos cada vez mais capazes de conversar com agentes de IA em linguagem natural para obter as respostas que desejam. A chave para fornecer essa capacidade é dar aos sistemas acesso aos dados de que precisam. E isso começa na infraestrutura.

Na última década, as empresas têm usado armazéns de dados em nuvem para mais casos de uso de BI. Ao mesmo tempo, os data lakes estão usando dados não estruturados e semi-estruturados para alimentar mais cargas de trabalho de aprendizado de máquina, ciência de dados e IA. Copiar dados entre esses sistemas se torna um pesadelo de governança de dados. É difícil manter todos os dados precisos e atualizados, o que torna difícil fazer tanto IA quanto BI de forma eficaz.

As empresas precisam unificar sua infraestrutura para fornecer conjuntos de dados unificados. É por isso que inventamos o data lakehouse, uma arquitetura que combina as melhores partes dos armazéns de dados e dos data lakes. Uma infraestrutura unificada por meio de um data lakehouse é a única maneira de impulsionar a IA agente.

BI Agente requer uma plataforma de dados unificada

A IA requer uma quantidade massiva de dados e também gerará muitos dados. Hoje, os agentes estão interagindo com os humanos. Mas em breve, os agentes estarão interagindo com outros agentes, e isso gerará ainda mais dados.

Enquanto os algoritmos de IA precisam de acesso a todos esses dados, as cargas de trabalho de BI requerem acesso mais rápido a subconjuntos menores de dados. Cada vez mais, as empresas devem ser capazes de gerenciar ambos por meio de um repositório unificado que possa escalar para suportar ambos os casos de uso.

Historicamente, isso era feito por meio de duas pilhas de dados diferentes. Mas construída na arquitetura de data lakehouse, a Plataforma de Inteligência de Dados da Databricks permite que as empresas lidem com ambos, além de fornecer governança unificada em todos os seus ativos.

Semântica unificada e aberta são essenciais para o BI Agente

Hoje, muitos sistemas de inteligência de negócios oferecem modelos semânticos proprietários integrados que funcionam para sua plataforma específica. Mas as empresas podem ter mais de uma ferramenta de BI, ou até mesmo várias implantações de uma ferramenta de BI. Como resultado, a camada semântica está fragmentada em todo o cenário de BI.

As empresas precisam de uma única camada semântica, suportada por uma governança unificada. É isso que estamos construindo com o Unity Catalog. E como está aberto e disponível como uma extensão de nossa Plataforma de Inteligência de Dados, outras ferramentas de BI podem acessar e aproveitar a camada semântica, juntamente com os agentes de IA.

Explore como as empresas estão aproveitando o BI alimentado por IA no mundo real assistindo ao webinar completo aqui.

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