Unificando dados e governança na Era Agêntica: O que há de novo no Azure Databricks

Anúncios do Azure Databricks no Data + AI Summit 2026

No Data + AI Summit 2026, estamos anunciando uma onda de novos recursos que trazem a combinação de contexto e controle para a era agêntica. Para fazer a transição das empresas de pilotos experimentais de IA limitados para fluxos de trabalho automatizados em nível de produção, estamos expandindo a plataforma Azure Databricks em quatro pilares fundamentais: estabelecer uma base em tempo real ultra-rápida e zero-copy com Agentic Data; incorporar colegas de trabalho de IA inteligentes diretamente em ferramentas de produtividade diárias com Agentic Dev & Work; implantar personalização autônoma incorporada ao lakehouse com Agentic Marketing; e ancorar todo o ecossistema sob uma estrutura de governança inteligente e segura. Juntos, esses avanços oferecem uma arquitetura unificada projetada para ajudar seus dados, suas equipes e seus agentes autônomos a operar de forma integrada e nativa no Azure.

1. Agentic Data: LTAP, Azure Databricks Lakebase e bases de Lakehouse em tempo real

Para alimentar agentes autônomos com dados em tempo real sem forçar a replicação de dados em pilhas operacionais secundárias de alto custo, o Azure Databricks apresenta a primeira verdadeira arquitetura LTAP (Lake Transactional/Analytical Processing). Essa camada de armazenamento unificada reúne seus dados analíticos, pipelines de streaming e transações de aplicativos em tempo real em uma única cópia compartilhada de armazenamento diretamente no lakehouse.

Como o mecanismo transacional dessa estrutura, o Azure Databricks Lakebase oferece um banco de dados Postgres serverless totalmente gerenciado, desenvolvido especialmente para a era dos agentes. Com computação e armazenamento desacoplados, o Azure Databricks Lakebase suporta ramificação instantânea de banco de dados copy-on-write para eliminar completamente os riscos de conformidade ao depurar agentes de IA em produção. Os desenvolvedores podem criar uma ramificação de alta fidelidade de um banco de dados de produção ativo em segundos, permitindo que os engenheiros apontem o modo de agente do GitHub Copilot diretamente para a ramificação temporária para reproduzir com segurança casos extremos, identificar causas raiz e implantar correções por meio de fluxos de trabalho padrão baseados em Git.

Para o serviço analítico downstream, o Lakehouse//RT rompe a antiga relação de compromisso entre escala e latência. Alimentado pelo mecanismo vetorizado Reyden, ele oferece tempos de resposta de subsegundos e em nível de milissegundos para cargas de trabalho de alta concorrência diretamente no seu data lake, criando uma base ultra-rápida que se integra perfeitamente com painéis operacionais e o Power BI.

O Lakehouse//RT funcionou, em média, mais de um terço mais rápido do que nosso warehouse anterior em nosso conjunto de dados de saúde, com consultas 10 vezes mais rápidas. Isso se traduz diretamente em um acesso mais rápido às informações e mais tempo de decisão para nossos clientes. Tínhamos considerado um sistema dedicado em tempo real para aumentar nossa arquitetura de Lakehouse, mas o Lakehouse//RT eliminou essa necessidade, nos dando essa velocidade de forma nativa com uma governança consistente.—Mehrshad Setayesh, SVP de Engenharia (Dados, Plataforma, IA) na PointClickCare

Dados compartilhados, Zero-Copy

Acesse quaisquer dados armazenados no OneLake (agora em disponibilidade geral): o Azure Databricks pode consultar dados armazenados no OneLake diretamente por meio do Unity Catalog sem copiar dados.

Armazene dados no OneLake (agora em Beta público): o Azure Databricks agora pode armazenar tabelas Delta gerenciadas nativamente no OneLake. Quer os dados estejam armazenados no OneLake ou no ADLS, eles estão disponíveis como zero-copy no OneLake para todos os mecanismos do Fabric.

2. Agentic Dev & Work: Democratizando a IA com o Genie em todos os lugares

Os melhores insights de IA são aqueles que chegam até você sem atrito, e é por isso que estamos trazendo o Genie nativamente para as ferramentas de colaboração onde suas equipes já trabalham e tomam decisões todos os dias.

Genie para Microsoft Teams e M365 Copilot (agora em Beta)

Para equipes que trabalham no ecossistema da Microsoft, essa mesma inteligência de dados agora está disponível diretamente em suas ferramentas de colaboração diárias. Imagine o seguinte: seu VP de Vendas chama você no Teams perguntando: "Quais foram as nossas principais contas neste trimestre e por que não atingimos a meta do Sudeste?" Em vez de ficar procurando em painéis e relatórios, você simplesmente marca @Genie na conversa e toda a sua equipe recebe uma resposta contextualizada do seu lakehouse do Azure Databricks em segundos. Agora em Beta, a integração do Databricks Genie para Microsoft Teams e M365 Copilot estende a inteligência nativa de IA para cada chat e fluxo de trabalho baseado no Copilot. Chame o Genie para responder a isso.

E disponível hoje, o Databricks Genie funciona perfeitamente com o M365 Copilot Cowork. Essa integração permitirá que as equipes ancorem as tarefas do Cowork com a Ontologia do Genie, trazendo inteligência de dados confiável diretamente para seus fluxos de trabalho.

O pacote completo do Genie

O Genie transforma a análise de um painel de relatórios passivo em um colega de trabalho de IA ativo e inteligente em todo o seu ambiente Microsoft. Essa integração é totalmente governada pelo Unity Catalog, garantindo que cada resposta seja confiável, segura e limitada exatamente ao que cada usuário tem permissão para ver. Junto com este lançamento, estamos destacando a estrutura completa de inovação do Genie:

• Genie One: colega de trabalho de IA para suas equipes de negócios, onde quer que trabalhem, fornecendo insights e ações autônomas, incluindo elaboração de documentos, geração de relatórios, agendamento e acompanhamento de tarefas.
• Genie Agents: capacita usuários não técnicos a criar e compartilhar conversas personalizadas e contextuais como agentes pessoais reutilizáveis para expandir o conhecimento de domínio com os colegas de equipe.
• Genie App Builder: um ambiente low-code governado que permite a qualquer pessoa criar e implantar rapidamente aplicativos personalizados alimentados por dados da empresa em tempo real.
• Lakeflow Designer: reinventa a orquestração de pipelines, permitindo que engenheiros de dados projetem, editem e automatizem fluxos de trabalho de dados complexos usando comandos em linguagem natural.
• Genie ZeroOps: uma camada de execução totalmente autônoma que lida com o provisionamento de infraestrutura subjacente e o ajuste de consultas, eliminando completamente a sobrecarga tradicional de administração de banco de dados.
• Genie Code: um parceiro de IA autônomo que ajuda as equipes a criar, depurar, otimizar e operar fluxos de trabalho de dados e IA dentro do Databricks.

Integração perfeita com o M365 Office:

Para as equipes que vivem no Excel, estamos indo ao encontro delas onde o trabalho já acontece. O Suplemento do Azure Databricks para Excel, agora em visualização pública, traz seu lakehouse diretamente para as planilhas: sem SQL, sem configuração de ODBC por usuário e com menos atrito.

Com suporte para visualizações de métricas do Unity Catalog, as equipes de dados podem definir a lógica de negócios uma vez e disponibilizá-la instantaneamente no Excel e em outros lugares, de forma totalmente governada, segura e consistente. E não é apenas leitura. O suplemento também suporta write-back, para que os usuários com permissão possam enviar atualizações do Excel diretamente para o Databricks, fechando o ciclo entre a análise e a ação.

O resultado são decisões mais rápidas e confiáveis, trazendo dados governados do lakehouse e lógica de negócios diretamente para os usuários do Excel.

Para automatizar ainda mais o processamento de arquivos em todo o ecossistema empresarial, o Beta público do SharePoint Connector totalmente gerenciado via Lakeflow Connect elimina os obstáculos da ingestão manual. Esse conector permite que as organizações implantem pipelines de ingestão automatizados do tipo apontar e clicar para planilhas estruturadas e arquivos não estruturados, como PDFs, documentos do Word e PowerPoints. Ao transmitir automaticamente repositórios de arquivos do SharePoint diretamente para tabelas Delta, essa integração garante que os pipelines de análise downstream, os espaços do Genie One e as pastas de trabalho do Excel sejam constantemente abastecidos com dados recentes e verificados, sem extrações manuais de texto ou downloads de arquivos arriscados.

3. Agentic Marketing: Apresentando o Azure Databricks CustomerLake

Para eliminar a complexidade operacional dos aplicativos de MarTech isolados, estamos apresentando o Azure Databricks CustomerLake: a primeira Plataforma de Dados de Clientes (CDP) Agêntica do setor desenvolvida nativamente dentro da base do lakehouse. Totalmente incorporado ao seu limite de armazenamento seguro, o CustomerLake equipa as equipes de dados com Agentes de Perfil autônomos para ajudar a transformar dados brutos em perfis Customer 360 prontos para os negócios em fontes fragmentadas. Simultaneamente, um espaço de trabalho amigável para profissionais de marketing capacita os usuários de negócios com Agentes de Campanha para segmentar públicos, recomendar as próximas melhores ações, ativar canais e otimizar continuamente experiências personalizadas 1:1.

O que mais nos entusiasma no CustomerLake e no novo recurso de CDP é a capacidade de reunir os dados dos clientes de uma forma que seja acionável, oportuna e escalável. Ao criar uma visão mais completa de cada cliente, podemos entender melhor os comportamentos, preferências e necessidades em todos os canais, o que nos ajudará a oferecer experiências mais personalizadas e ofertas mais relevantes. Em última análise, vemos isso como um passo poderoso em direção a um maior engajamento, fidelidade mais profunda e melhores resultados para nossos negócios e nossos clientes.—Jay Malepati, Diretor Global de Ciência de Dados de Clientes e Marketing, Circle K

4. Contexto, Controle e Escolha: A Estrutura de Governança

Impulsionar essas aplicações inteligentes exige controle administrativo granular e precisão semântica. A camada de inteligência fundamental da nossa plataforma é a Ontologia Genie, um mecanismo de contexto semântico autoaperfeiçoável. Em vez de exigir curadoria manual, a Ontologia Genie extrai automaticamente relacionamentos de tabelas, métricas de colunas e sinais de popularidade de consultas diretamente de seus pipelines, eliminando alucinações de AI e garantindo que os modelos compreendam com precisão o jargão exclusivo da empresa.

Para governar esses modelos à medida que escalam, o Unity AI Gateway serve como um registro de runtime centralizado dentro do Unity Catalog. Ele estabelece limites estritos de taxa em tempo real, filtragem de conteúdo e limites rígidos de gastos para garantir tokenomics previsíveis em todos os fluxos de trabalho automatizados.

Ao conectar bases de dados em tempo real diretamente a ferramentas do dia a dia, como Microsoft Teams e Excel, o Azure Databricks torna mais simples do que nunca executar e governar fluxos de trabalho de AI confiáveis. Explore a documentação do produto atualizada ou visite a Databricks Academy para começar a colocar esses novos recursos em prática hoje mesmo.

Comece a usar o Azure Databricks gratuitamente →

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