Anuncio de los socios de lanzamiento de Databricks Lakebase

Con la disponibilidad general de Lakebase, Databricks presenta una base de datos operacional lista para producción y creada para la era de la IA. Lakebase integra Postgres sin servidor y totalmente administrado directamente en la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks, unificando las cargas de trabajo transaccionales, analíticas y de IA en una única base gobernada.

Junto con la GA, anunciamos nuestros socios de lanzamiento de Lakebase. Estos socios trabajaron en estrecha colaboración con Databricks durante el desarrollo, validaron Lakebase en entornos de producción reales y están listos para ayudar a los clientes a pasar de la arquitectura a la ejecución.

De qué trata este blog

• Por qué los socios son importantes para la adopción de Lakebase
• Cómo los socios de lanzamiento usan Lakebase
• ¿Quién está listo hoy para apoyar los proyectos de Lakebase?

Por qué los socios son importantes para Lakebase

Lakebase cambia la forma en que los equipos desarrollan aplicaciones y sistemas de IA en Databricks. Elimina la necesidad de mover datos entre las bases de datos OLTP y el lakehouse, lo que simplifica la arquitectura y acorta los ciclos de entrega.

Los socios desempeñan un papel fundamental para que ese cambio sea práctico. Ayudan a los clientes a:

• Desarrolle aplicaciones en tiempo real y flujos de trabajo de IA agénticos
• Ponga en funcionamiento el análisis y la IA sin infringir la gobernanza
• Migra las bases de datos operativas y de PostgreSQL heredadas
   

Estos socios no están aprendiendo Lakebase. Ya lo están usando.

Cómo los socios de lanzamiento usan Lakebase

Modernización y migraciones de bases de datos

Los socios están utilizando Lakebase para reemplazar los sistemas OLTP externos y eliminar los frágiles pipelines de ETL. Los datos operativos se mantienen sincronizados con las tablas Delta por diseño, lo que reduce la complejidad y acelera las migraciones.

IA agéntica y aplicaciones inteligentes

Lakebase se está utilizando como el sistema de registro para el estado del agente, la memoria, la configuración y la toma de decisiones en tiempo real. Esto permite tener agentes de IA con estado y reanudables, y aplicaciones de producción sin necesidad de administrar bases de datos separadas.

Aceleradores y plataformas de la industria

Varios socios han creado aceleradores impulsados por Lakebase para casos de uso en los sectores de salud, comercio minorista, servicios financieros y sector público. Estas soluciones combinan transacciones de baja latencia, análisis e IA en una única plataforma gobernada.

Comienza con un socio de Lakebase

Lakebase está listo para su uso en producción hoy mismo. Nuestros socios de lanzamiento están listos para ayudarte a modernizar las bases de datos, crear aplicaciones en tiempo real e implementar la IA agéntica en Databricks.

• Explora el anuncio de la disponibilidad general (GA) de Lakebase
• Conéctese con un socio de lanzamiento de Lakebase
• Comience a crear aplicaciones inteligentes en la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks

Socios de lanzamiento destacados

Nuestros socios de lanzamiento incluyen empresas de consultoría globales, integradores de sistemas y empresas especialistas en datos e IA. Han validado Lakebase en cargas de trabajo de modernización, aplicaciones e impulsadas por IA, y están apoyando activamente los compromisos con los clientes.

A continuación, se encuentra disponible una lista completa de los socios de lanzamiento globales. 

Accenture

Databricks Lakebase es emocionante porque cierra la brecha entre los sistemas de registro y los sistemas de inteligencia. Hace posible potenciar aplicaciones en tiempo real, agentes de IA y análisis directamente desde el lakehouse, todo en una sola plataforma. Es un gran avance para las empresas de los sectores de retail, salud y manufactura que buscan personalización en tiempo real, automatización inteligente y aplicaciones impulsadas por IA.— Teresa Tung, líder global de Datos, Accenture

A medida que las organizaciones pasan de la experimentación a la ejecución de la IA a escala, el desafío ahora es convertir la inteligencia en acción. Al aprovechar Databricks Lakebase, Accenture ayuda a los clientes a crear una nueva generación de sistemas impulsados por IA que operan en la capa de decisión, donde las percepciones informan directamente las acciones en las operaciones, las finanzas, el riesgo y la estrategia.

Aimpoint Digital

Lakebase ha cambiado fundamentalmente la forma en que abordamos la generación de ROI a partir de los datos, al tiempo que habilita la analítica y la IA funcional para nuestros clientes. Ahora podemos aprovechar completamente Databricks como una plataforma integral. La combinación de OLAP y OLTP desbloquea una enorme cantidad de potencial sin explotar. Como dije en una entrevista en DAIS 2025, Lakebase es uno de los productos más emocionantes que Databricks ha lanzado hasta la fecha.—Dylan Ford, líder de práctica de Databricks, Aimpoint Digital

Aimpoint ha mejorado su marco LLMOps con Lakebase para proporcionar almacenamiento de conocimiento escalable a corto y largo plazo para las aplicaciones de GenAI de sus clientes. Además, Lakebase y Databricks Apps potencian varias de sus aplicaciones internas que se usan a diario.

Atlan

Lakebase impulsa aplicaciones transaccionales en tiempo real y agentes de IA a la velocidad de las máquinas, pero necesitan contexto para operar de forma inteligente. Atlan transforma Lakebase en un sistema de gestión de contexto, unificando metadatos operativos y analíticos para que cada agente de IA pueda descubrir, confiar y actuar sobre datos gobernados sin fricción.— Prukalpa Sankar, fundadora y codirectora ejecutiva de Atlan

Atlan y Lakebase ofrecen inteligencia contextual para aplicaciones de IA. Al unificar los metadatos operativos, analíticos y de negocio, las empresas crean sistemas transaccionales gobernados en los que los agentes de IA operan a escala con un contexto completo, lo que permite tomar decisiones más rápido, reducir el riesgo y tener aplicaciones confiables en tiempo real.

Plan

Lakebase nos proporciona una base gobernada y escalable para ejecutar programas complejos de Databricks. Desarrollamos Blueprint Workbench sobre Lakebase para estandarizar la forma en que se accede a los datos y se gestionan, lo que permite flujos de trabajo guiados y repetibles que ayudan a los equipos a avanzar más rápido, reducir el riesgo de entrega y mantener una calidad constante en todas las migraciones, las compilaciones de AI Factory y las iniciativas de gobernanza.—Gary Nakanelua, director general de Producto e Innovación, Databricks MVP, Blueprint

Blueprint utiliza Lakebase para potenciar el acelerador Blueprint Accelerated Data Migration, una plataforma de ejecución unificada que transforma las migraciones de Databricks, las compilaciones de AI Factory y las iniciativas de gobernanza en flujos de trabajo guiados. Lakebase permite una entrega consistente, una ejecución más rápida y un menor riesgo en los programas de datos e IA a escala empresarial.

Capgemini

Si bien los Lakehouses ya ayudan a nuestros clientes a obtener valor de sus datos, los silos tecnológicos entre OLAP y OLTP siempre han sido un obstáculo para una visión verdaderamente unificada del patrimonio de datos, hasta ahora. Vemos a Databricks Lakebase no solo como una capacidad de plataforma emocionante, sino también como una posible disrupción para el ecosistema más amplio de aplicaciones y agentes.—Kevin Campbell, CEO de Capgemini Insights & Data

Capgemini ofrece Lakebase a los clientes dentro de su cartera principal de Datos e IA, desde escenarios específicos en Migración y Modernización de Activos de Datos e IA, pasando por su papel en su arquitectura de Plataformas de Datos e IA listas para agentes, hasta casos de uso específicos de la industria.

Celebal Technologies

Lakebase ha acelerado nuestra capacidad de innovar al eliminar la fricción entre las aplicaciones transaccionales y los insights analíticos a través de un entorno sin servidor y compatible donde los datos operativos están disponibles de inmediato para la IA y la analítica. Nuestra plataforma de observabilidad Brickbuilder Accelerator Eagle Eye ahora ofrece lecturas de KPI con latencia de milisegundos a través de un motor OLTP sin servidor que escala sin problemas con nuestras cargas de trabajo de analítica. Del mismo modo, para CT Visa, nuestra solución de migración DW Brickbuilder, la integración nativa con Databricks Apps maneja las complejidades de autenticación y ejecución de forma inmediata, lo que reduce significativamente nuestra sobrecarga operativa. Este cambio ha empoderado a nuestros equipos para que se centren en la entrega de valor, lo que se traduce en una expansión más rápida de las funciones y en un ahorro masivo de costos en todas nuestras soluciones.—Tushar Mittal, líder de práctica de Databricks, Celebal Technologies

Celebal Technologies modernizó sus aceleradores Eagle Eye y CT Visa Brickbuilder al adoptar Databricks Lakebase. Esta transición unificó las cargas de trabajo OLTP y analíticas, eliminando los silos de bases de datos externas para simplificar la arquitectura. El resultado ofrece una gestión de metadatos centralizada y una gobernanza de extremo a extremo de forma nativa a través de Unity Catalog.

CitiusTech

Lakebase representa un gran paso adelante en la unificación de los datos operativos y analíticos. Con nuestra profunda experiencia en Databricks y aceleradores especialmente diseñados, CitiusTech se compromete a ayudar a las organizaciones de salud a modernizarse de manera más rápida e inteligente. Estamos entusiasmados de asociarnos con Databricks para dar forma a la próxima era de la atención médica basada en datos.—Sridhar Turaga, vicepresidente sénior de Negocios de Datos e IA, CitiusTech

CitiusTech está acelerando la adopción de Lakebase para los clientes interesados con soluciones diseñadas específicamente, como nuestra solución de migración de bases de datos OLTP habilitada para IA generativa y nuestro FHIR Data Framework, diseñadas para simplificar la conversión, estandarizar los modelos de datos de atención médica y habilitar arquitecturas interoperables y listas para Lakebase. CitiusTech considera que Lakebase es una solución ideal para reemplazar las bases de datos OLTP heredadas y aisladas, eliminando los ETL complejos.

Cognizant

El Marco de Unificación de Datos Agénticos de Cognizant, impulsado por Lakebase, ofrece una masterización de datos precisa, escalable y rentable de forma nativa dentro del Lakehouse. Nuestros administradores agénticos rompen los silos, fusionando fuentes dispares en "Golden Records" en tiempo real. Esta arquitectura de cero dependencias impulsa aplicaciones operativas de alta concurrencia y modelos de intención de IA en tiempo real con una precisión y velocidad inigualables.—Diptesh Singh, líder global de gestión de datos e IA, Cognizant

Lakebase eleva el Lakehouse de la percepción a la acción. El Agentic Data Unification Framework de Cognizant lo aprovecha para entregar Golden Records confiables y en tiempo real, lo que impulsa la IA y las operaciones con una velocidad, escala y simplicidad inigualables.

Collibra

A medida que las empresas aprovechan Databricks para crear agentes de IA y migrar aplicaciones personalizadas a Lakebase, Collibra proporciona la base para que los líderes de IA y los CDO aborden la gobernanza de los datos, la IA y la semántica empresarial. Al unificar las necesidades técnicas y empresariales y, al mismo tiempo, abordar los controles de cumplimiento y políticas en sus modelos de Databricks Apps y Agent Bricks, ayudamos a garantizar que sus datos e IA sean confiables, estén listos para auditorías y sean seguros desde el primer día.—Mike Robertson, vicepresidente de Asociaciones Tecnológicas de Collibra

Datapao

Lakebase nos ayudó a implementar un almacén de datos listo para producción de forma extremadamente rápida para el estado, el historial y la configuración del agente. Hizo que la persistencia del estado en tiempo real fuera sencilla: cada mensaje de usuario, respuesta del agente y paso de orquestación se pueden guardar de inmediato, lo que permite que la plataforma reanude los flujos de trabajo, audite las decisiones y mantenga una experiencia de usuario coherente sin demoras adicionales. Al permanecer completamente en Databricks, también mantuvimos una arquitectura simple, con una única capa unificada de gobernanza y seguridad.—Adam Litter, científico de datos de Datapao 

Datapao desarrolló una solución compleja de múltiples agentes para la aplicación de estrategia farmacéutica y sanitaria de Redbow Consulting Group en Databricks, GEM-A®. El sistema organiza docenas de agentes especializados, conserva el estado del agente y el historial de conversaciones, y almacena configuraciones y prompts reutilizables. Databricks Lakebase funcionó como el almacén de datos operativo central para la memoria y la configuración del agente, junto con los componentes más amplios del lakehouse. Consulte este blog de Datapao sobre cómo aprovechar Databricks Lakebase en las aplicaciones de IA generativa.

Datasentics

Lakebase ha sido fundamental para cerrar la brecha entre nuestras tablas de Spark procesadas por lotes en Unity Catalog y los requisitos de baja latencia de nuestras aplicaciones de producción. Nos permitió ofrecer una experiencia de datos fluida y en tiempo real sin la sobrecarga operativa del movimiento de datos tradicional.—Martin Gendiar, arquitecto de casos de uso agénticos, DataSentics

Datasentics aprovechó Lakebase para potenciar una plataforma de analítica de mesa de servicio en tiempo real. Al conectar Databricks Unity Catalog con tableros interactivos y asistentes de GenAI, eliminaron el desfase entre los pipelines procesados por lotes y las capas de aplicación. Esto aseguró que los usuarios accedieran a los insights más actuales y enriquecidos con IA para la toma de decisiones operativas críticas en tiempo real.

Delaware Consulting

Las organizaciones necesitan una plataforma abierta que unifique todas las capacidades de datos necesarias para tomar decisiones rápidas y seguras. Lakebase cierra una brecha común entre el lakehouse y las plataformas operativas. Anteriormente, dependíamos de numerosos componentes externos y de una lógica de intercambio de datos personalizada para respaldar los flujos operativos. Hoy, ofrecemos una arquitectura simplificada pero igualmente flexible que expone los datos del lakehouse a cualquier consumidor o productor. Nos permite ofrecer resultados sin concesiones, lo que reduce significativamente tanto la complejidad como el tiempo de obtención de valor.—Maarten Herthoge, gerente de Alianzas Técnicas, Datos e IA y Databricks Champion de Delaware Consulting 

Los aceleradores internos de Delaware permiten la entrega de productos de datos preempaquetados, API y soluciones de IA centradas en las necesidades verticales específicas de la industria. Al integrar Lakebase con el Lakehouse, Delaware une los mundos operativo y analítico. Esto permite que las implementaciones integrales que antes tardaban meses se entreguen en semanas o incluso días.

DXC

Databricks Lakebase permite a nuestros clientes ejecutar cargas de trabajo operativas, análisis e IA en la Databricks Data Intelligence Platform. Su rendimiento transaccional, integración nativa con el Lakehouse y gobernanza unificada simplifican la arquitectura, reducen el movimiento de datos y admiten aplicaciones escalables, nativas de IA e impulsadas por agentes con seguridad y control de nivel empresarial.—Paul Hewitt, director sénior y jefe global de Práctica de Datos e IA, DXC Technology

DXC modernizó su panorama de datos al trasladar las cargas de trabajo operativas de una base de datos operativa tradicional a Databricks Lakebase, ofreciendo un rendimiento transaccional con integración nativa en el Lakehouse. Esto permitió unificar OLTP y la analítica, optimizar el movimiento de datos y fortalecer la capacidad de DXC para guiar a los clientes con arquitecturas probadas para plataformas listas para IA e impulsadas por Lakebase.

Elitmind

La disponibilidad general (GA) de Lakebase demuestra que Databricks se está convirtiendo en una plataforma integral: desde datos analíticos hasta cargas de trabajo transaccionales. Para los clientes, esto significa una arquitectura más sencilla, un menor tiempo de obtención de valor y menos 'acoplamiento' entre sistemas, al tiempo que se mantiene una gobernanza y un control coherentes.—Adrian Kukiełka, líder de dominio de plataforma de datos y BI, Elitmind

En los proyectos de Elitmind, Lakebase fortalecerá dos áreas clave: (1) Feature Store en línea para instituciones financieras, donde los milisegundos y los altos volúmenes de consultas son importantes, (2) ODS operativo para procesos de generación de informes e integración (p. ej., consolidación), donde las transacciones, las actualizaciones rápidas y las API confiables para las aplicaciones son esenciales.

EY

El acceso rápido y confiable a los datos es esencial para las plataformas de EY que respaldan las soluciones empresariales, incluidos los servicios administrados de EY. Con Lakebase, EY elimina la necesidad de canalizaciones de datos personalizadas y bases de datos operativas separadas, lo que facilita una plataforma más ágil que proporciona un rendimiento de consultas más rápido.—Raghu Jakkampudi, director general de Productos y Soluciones de Servicios Financieros de Ernst & Young, LLP

La plataforma Data Fusion de EY, un Acelerador Brickbuilder de Databricks, proporciona servicios de datos transaccionales de baja latencia para satisfacer las demandas de las aplicaciones de los clientes de EY. Tradicionalmente, esto requería costosos pipelines de datos que movían los datos a bases de datos relacionales a intervalos programados. Con Lakebase, los datos se sincronizan automáticamente a su llegada, lo que facilita las lecturas transaccionales concurrentes y el procesamiento de baja latencia de los ajustes financieros enviados por los usuarios sin problemas.

IBM / Neudesic

A medida que las organizaciones avanzan hacia la inteligencia en tiempo real, la convergencia de las cargas de trabajo analíticas y operativas ya no es opcional, es esencial. Las bases de datos tradicionales no se crearon para las exigencias actuales impulsadas por la IA, lo que deja los datos operativos aislados y subutilizados. Lakebase cambia la ecuación al ejecutar OLTP real directamente en el almacenamiento de objetos en la nube, ofreciendo una base unificada y moderna para la innovación en datos y aplicaciones.—Sai Nageshwaran, vicepresidente de Datos e IA, Neudesic, una empresa de IBM. 

La Payment Intelligence Platform de Neudesic es un acelerador impulsado por Lakebase que unifica las operaciones de pago y los análisis en tiempo real en la Databricks Data Intelligence Platform. Al combinar el procesamiento transaccional de baja latencia con análisis e IA a escala de Lakehouse, permite una visibilidad de extremo a extremo, una resolución de problemas más rápida y conocimientos inteligentes en todo el ciclo de vida del pago.

Impetus

Databricks Lakebase acelera la adopción de la IA empresarial al eliminar la fricción entre los datos operativos y las iniciativas de análisis e IA. Estamos comprometidos a aprovechar Lakebase junto con nuestros activos de Context Engineering y las soluciones de Business AI centradas en el dominio para ayudar a las organizaciones a evitar los ciclos de integración complejos y pasar directamente a resultados de negocio medibles. Este enfoque permite aplicaciones de IA agéntica que no solo proporcionan información, sino que también impulsan acciones seguras e inteligentes en toda la empresa.—Deepak Khosla, director de Crecimiento y jefe del negocio de IA, Impetus Technologies

Infosys

Databricks Lakebase sirve como la "memoria de trabajo y almacén de datos en tiempo real" fundamental para la solución Agentic AI Data Plane de Infosys, construida sobre la Databricks Data Intelligence Platform, y funciona como el núcleo operativo de alta velocidad que cierra la brecha entre el análisis estático y la acción en tiempo real. Lakebase ayuda a mantener el estado de razonamiento activo del agente, las hipótesis en evolución y las señales contextuales con una latencia inferior a 10 ms; transforma los datos de un almacenamiento estático en un motor de razonamiento activo, lo que permite tomar decisiones autónomas rápidas y conscientes del estado, esenciales para un ecosistema agéntico de alta velocidad.

Koantek

Lakebase es el eslabón perdido para el verdadero desarrollo de aplicaciones nativas de Databricks. Lo validamos rediseñando nuestra propia plataforma X2D Migrations™ en Lakebase e inmediatamente codificamos esos aprendizajes en nuestros aceleradores Ascend AI. Ahora, podemos implementar plantillas de Lakebase listas para usar, integradas con Databricks Apps, Databricks Asset Bundles (DABs) y Unity Catalog, lo que permite a nuestros clientes unificar las cargas de trabajo transaccionales y analíticas sin salir de la plataforma.—Eddie Edgeworth, director de Tecnología de Koantek

Koantek acelera la adopción de Lakebase a través de dos vectores: su plataforma X2D Migrations™, que utiliza Lakebase para la telemetría operativa, y sus aceleradores Ascend AI Brickbuilder. Ascend AI proporciona a los clientes plantillas de Lakebase implementables y gobernadas, que incorporan Databricks Apps y DAB, para crear rápidamente aplicaciones de datos modernas y flujos de trabajo de agentes en la Data Intelligence Platform.

LatentView Analytics

Administrar pilas separadas para el análisis y la capa de aplicación siempre fue una pesadilla de gobernanza. En el momento en que se extraen los datos a una base de datos de aplicación externa, se pierde el linaje nativo y hay que reconstruir la seguridad desde cero. Al utilizar Lakebase para nuestras soluciones analíticas, hemos cerrado esa brecha. Los insights permanecen gobernados dentro del ecosistema de Databricks y heredan los permisos directamente de Unity Catalog. Elimina las sincronizaciones frágiles y mantiene intactos nuestros registros de auditoría.—Sunil Kalra, director del CoE de Databricks, LatentView Analytics

LatentView Analytics está implementando una solución de pronóstico de la demanda y gestión del crecimiento de los ingresos (RGM) para un importante cliente de CPG en la que Lakebase sirve como motor operativo para la aplicación empresarial. Tradicionalmente, tendrían que enviar los resultados de los pronósticos de sus tablas Gold a una base de datos SQL externa solo para alimentar la interfaz de usuario. En esta arquitectura moderna, la aplicación lee directamente de Lakebase, que se mantiene sincronizado de forma nativa con su Lakehouse. Elimina por completo el movimiento de datos y garantiza que sus estadísticas de RGM estén siempre activas y gobernadas en un solo lugar.

Lingaro

Lakebase elimina los silos de datos al unificar las cargas de trabajo OLTP y analíticas en un único Lakehouse, lo que elimina la necesidad de costosos pipelines de ETL. La característica que más resonó con nuestros clientes es que Lakebase permite la sincronización casi en tiempo real entre las tablas de Postgres y Delta para que los datos estén disponibles al instante para el análisis, y esto es lo que Lingaro hizo posible.—Ajay Parasuraman, socio, Bienes de Consumo, Lingaro 

Lingaro ayudó a una empresa de bienes de consumo de Fortune 100 a unificar los datos de inventario de centros de distribución, almacenes y tiendas en Lakebase. Con los tableros de IA/BI, los equipos pudieron proporcionar seguimiento y analítica de baja latencia del movimiento de productos terminados. Luego, el equipo creó una capa interactiva utilizando Databricks Apps para permitir la toma de decisiones fluida y en tiempo real para varios casos de uso, como el cumplimiento dinámico de pedidos, una mejor previsión de la demanda y la optimización de la logística.

Lovelytics

El procesamiento transaccional de Lakebase nos ha dado la capacidad de ofrecer experiencias más potentes e interactivas impulsadas por IA a nuestros clientes, yendo más allá del simple análisis y visualización de datos y permitiendo a los usuarios tomar medidas dentro de su organización.—Alex Wiss, director de Laboratorios de Innovación, Lovelytics

Las soluciones de IA de Lovelytics, incluido Gridlytics Brickbuilder, demuestran cómo impulsamos una transformación empresarial real utilizando Lakebase y Databricks Apps. Lovelytics también ha innovado en áreas como el enriquecimiento de metadatos y la calidad de los datos, ofreciendo capacidades de plataforma mejoradas e impulsadas por IA que mejoran la eficiencia operativa y establecen rápidamente una base que prioriza la IA.

LTIMindtree

Con Lakebase, podemos acercar los planos operativos y analíticos más que nunca, eliminando la fricción entre la creación de productos de datos y su activación. Nuestros clientes ahora pueden ofrecer experiencias modernas e impulsadas por IA mucho más rápido, sin comprometer la gobernanza, la confianza o la fiabilidad requeridas a escala empresarial.—Sriram Narasimhan, vicepresidente sénior y director global de datos y analítica, LTIMindtree

LTIMindtree Scintilla, un acelerador de Brickbuilder de Databricks aprobado, aprovecha Lakebase como la columna vertebral transaccional para ofrecer migraciones predecibles a los clientes. Lakebase impulsa los estados de orquestación de trabajos, la base de reglas y los indicadores de funciones, y los datos de telemetría con mayor calidad, menor riesgo y una modernización más fluida a escala, lo que acelera el tiempo de obtención de valor y fortalece el ROI para los programas de transformación empresarial.

Omni

Los clientes de Omni pueden usar Databricks Lakebase como una capa operativa de baja latencia para potenciar sus productos de datos. En combinación con la funcionalidad de IA y Excel de Omni, los usuarios finales pueden obtener tanto tiempos de respuesta rápidos en informes predefinidos como una UX veloz al crear sus propios análisis o hacer preguntas en lenguaje natural. En combinación con el modelo semántico gobernado de Omni, que se sincroniza con las métricas de Unity Catalog, los clientes pueden crear y escalar aplicaciones con menos mantenimiento de ingeniería y ajuste de rendimiento.—Arielle Strong, vicepresidenta de Producto, Omni 

Perficient

Vemos una gran oportunidad en el aprovechamiento de Lakebase como parte de la Databricks Data Intelligence Platform. Permite a los equipos de desarrollo de aplicaciones simplificar sus necesidades de bases de datos transaccionales, mientras que los equipos de datos pueden optimizar la integración para casos de uso de análisis e IA. Ya estamos viendo una fuerte adopción en nuestros equipos internos y, lo que es más importante, los clientes se están inclinando hacia Lakebase para sus aplicaciones empresariales críticas y cargas de trabajo de producción.—Michael Patterson, vicepresidente de Datos, IA y Análisis, Perficient

El acelerador Base-Is-Loaded de Perficient cierra la brecha entre OLTP y OLAP. Esta solución basada en PySpark conecta Lakebase directamente a Delta Lake, lo que permite operaciones CRUD seguras y convierte las tablas de Lakebase en fuentes de streaming de microlotes para los pipelines declarativos de Lakeflow Spark. Incorpore datos transaccionales sin problemas utilizando las herramientas nativas de Databricks, eliminando la necesidad de herramientas de CDC externas y manteniendo un Lakehouse compatible con la IA. Consulte esta entrada de blog sobre cómo cerrar la brecha entre OLTP y OLAP con Lakebase y PySpark. 

Persistent

Con la incorporación de Lakebase, Databricks ha evolucionado hasta convertirse en una plataforma de datos verdaderamente completa que reúne cargas de trabajo transaccionales, analítica, IA y aplicaciones en una única base escalable con seguridad y gobernanza integradas. Para nuestros clientes, esto acelera el tiempo de obtención de valor y permite aplicaciones operativas y de IA confiables y en tiempo real, creadas directamente en Databricks.—Sameer Dixit, vicepresidente corporativo de datos e IA, Persistent Systems

La suite iAURA de Persistent aumenta la ingeniería y la gestión de datos en la plataforma de Databricks, dando soporte a migraciones, modelado, mapeo, observabilidad y casos de uso impulsados por agentes. iAURA se despliega de forma nativa en Databricks, aprovechando Lakebase para el almacenamiento operativo y de metadatos, el Lakehouse para el análisis, Native Apps para el despliegue y Agent Bricks para las capacidades de IA agéntica.

Polestar Analytics

Las empresas todavía tienen dificultades para cerrar la brecha entre los sistemas operativos y los de análisis; las arquitecturas tradicionales obligan a hacer una concesión entre la capacidad de respuesta en tiempo real y la profundidad analítica. Lakebase elimina esa falsa elección al unificar las cargas de trabajo transaccionales y analíticas en una única plataforma de Databricks. En el mismo espíritu, nuestro almacenamiento 1Platform está construido de forma nativa en Databricks y utiliza Lakebase para la gestión de datos maestros, el almacenamiento de metadatos y la creación de pequeñas aplicaciones a través de App Builder. Esto significa que toda nuestra pila se beneficia del rendimiento, la coherencia y la gobernanza de Lakebase, mientras que los clientes obtienen datos unificados para análisis e IA sin duplicación ni canalizaciones complejas.—Ankit Rana, director de Innovación de Polestar Analytics 

Polestar Analytics 1Platform transforma la forma en que las empresas actúan sobre los datos. Creada de forma nativa en Databricks Lakebase, converge los metadatos, los datos maestros y operacionales en una única base consistente. Los agentes de IA Agenthood de Polestar ejecutan decisiones en tiempo real sobre datos en vivo. Los clientes implementan paneles y automatizaciones impulsados por IA semanas más rápido, sin la complejidad de la infraestructura ni la fragmentación de datos de las arquitecturas tradicionales.

Qubika

Lakebase era la pieza que faltaba para crear agentes de IA de nivel de producción en Databricks. Nuestro acelerador de configuración de Databricks necesita memoria persistente en todas las sesiones y flujos de trabajo, y Lakebase nos proporciona OLTP de PostgreSQL sin sobrecarga operativa.—Facundo Sentena, ingeniero sénior de IA, Qubika

El acelerador de configuración de Databricks de Qubika utiliza Lakebase para almacenar los puntos de control de LangGraph, el historial de conversaciones y el estado del usuario/flujo de trabajo para tareas de configuración de varios pasos y de larga duración. Esto permite agentes de IA con estado y reanudables con un fuerte aislamiento multiinquilino y autenticación OAuth nativa, lo que elimina las bases de datos externas, la rotación de secretos y la sobrecarga adicional de DevOps. Mire este video del Databricks Champion de Qubika, Marco Luquer, que explica cómo Databricks Lakebase marca un cambio importante en la forma en que las organizaciones utilizan los datos.

Replit

Los agentes de Replit utilizan Databricks Lakebase para aprovisionar bases de datos, ajustar los límites de recursos y validar de forma segura cambios complejos antes de que se pongan en marcha. Esto permite que nuestros agentes de IA trabajen directamente con datos de producción reales mientras se mantienen las cargas de trabajo de los clientes seguras y confiables.—Luis Héctor Chávez, director de tecnología, Replit

Responder

Con Lakebase, ya no sacrificamos el rigor relacional por la escalabilidad del lakehouse. El soporte nativo para relaciones de clave primaria y clave externa garantizará que nuestras tablas de configuración de misión crítica permanezcan precisas, evitando fallas en los pipelines y optimizando nuestras implementaciones empresariales, al tiempo que se elimina una sobrecarga de conexión significativa.—Darshan Patel, arquitecto de datos, Reply

Reply ha migrado una gran cantidad de metadatos de orquestación de misión crítica desde bases de datos SQL externas a Lakebase para su cliente. Al aprovechar las restricciones nativas de clave principal & clave externa, esto garantizará una integridad referencial del 100 % y, al mismo tiempo, eliminará la sobrecarga de la infraestructura de las conexiones multiplataforma, con lo que se logrará una implementación de Databricks Lakehouse realmente unificada.

Retool

Nuestra larga asociación con Databricks continúa profundizándose, y juntos estamos redefiniendo quién puede desarrollar con IA de forma segura. Más equipos en toda la empresa están ampliando su base de desarrolladores y convirtiendo los datos en aplicaciones y automatizaciones listas para la producción e impulsadas por IA en cuestión de minutos con Retool y Databricks Lakebase.—Abhishek Gupta, director de productos de Retool

Databricks Lakebase y Retool permiten a los clientes democratizar la IA de forma segura, eliminando la complejidad de la infraestructura que tradicionalmente ralentiza a los equipos. La integración de Retool con Lakebase significa que las empresas pueden crear aplicaciones listas para producción directamente sobre sus propios datos en minutos, sin pipelines fragmentados, bases de datos separadas ni concesiones en materia de gobernanza y seguridad.

Slalom

Lakebase fue nuestra capa de integración crítica que conectó Databricks con nuestra aplicación REACT, potenciando los tableros de respuesta a emergencias en tiempo real, los informes de situación impulsados por IA, la priorización de misiones, las recomendaciones de desmovilización, la auditoría de transacciones y nuestro agente de chat en lenguaje natural para consultar datos de desastres estructurados y no estructurados.—Ramin Ostad, arquitecto principal de IA, Slalom

Uno de los clientes del sector público de Slalom está modernizando la respuesta a emergencias mediante el uso de herramientas impulsadas por IA como LakeSpeak, el acelerador Brickbuilder de Slalom impulsado por MCP, para crear informes de situación dinámicos y en tiempo real. Esto mejora la toma de decisiones, reduce la generación de informes manuales y ofrece un asistente de IA para consultas de datos específicas durante desastres. LakeSpeak ofrece una puerta de enlace segura y estandarizada para exponer Databricks Genie y Lakebase a aplicaciones externas, agentes y usuarios empresariales, sin duplicar la lógica, romper la gobernanza ni reescribir los patrones de integración.

Solita

La combinación de Databricks lakehouse con la base de datos OLTP mediante el uso de Lakebase nos permite resolver problemas de arquitectura de una manera fundamentalmente diferente. Finalmente vemos un camino claro para alejarnos de los frágiles pipelines de ETL y de la separación forzada de las capas analíticas y operativas. La capacidad de atender consultas de milisegundos para cargas de trabajo de primera línea sin mantener bases de datos operativas separadas y desacopladas simplifica todo, que es exactamente lo que se necesita para escalar los servicios digitales de nuestros clientes y reutilizar los datos analíticos.—Sami Lehtola, consultor sénior en Datos Industriales y gerente de Socios de Databricks, Solita

El acelerador de Solita habilitado para Databricks unifica los datos de activos y servicios en una única arquitectura Lakehouse-Lakebase. Al cerrar la brecha entre la gestión de datos de la base instalada, la analítica operativa y los servicios de baja latencia, gobernados por Unity Catalog, los OEM y las industrias con gran cantidad de activos pueden consolidar los datos de la base instalada para optimizar las operaciones y desbloquear el valor de nuevos servicios digitales.

Systech Solutions

Lakebase elimina la necesidad de modelos complejos al permitir consultas analíticas directas sobre datos transaccionales. Es el backend perfecto para WizarD™, nuestra plataforma de IA agéntica, que permite a nuestros agentes de IA realizar análisis de investigación profundos al instante, directamente en el origen, y tomar medidas empresariales inmediatas.—Sunil Kumar, vicepresidente de Productos de Systech Solutions Inc.

WizarD™ de Systech redefine el análisis en tiempo real aprovechando Lakebase para unificar las cargas de trabajo transaccionales y analíticas. Al permitir que los agentes de IA generen KPI a nivel de milisegundos directamente a partir de datos sin procesar y en vivo, se elimina la latencia de ETL, lo que acelera significativamente el tiempo de obtención de valor para los conocimientos empresariales de misión crítica. Systech también ha integrado Lakebase en DBShift™, su acelerador de migración a Databricks, creando una ruta "lift-and-shift" fluida para que las cargas de trabajo heredadas de PostgreSQL se trasladen directamente a la Databricks Data Intelligence Platform.

Tata Consultancy Services

Durante décadas, aceptamos una solución intermedia: optimizamos un sistema para escribir datos y otro completamente diferente para leerlos. Creamos complejidades solo para cerrar esa brecha. Lakebase hace que esa solución intermedia sea obsoleta. Demuestra que la división entre la velocidad operativa y la profundidad analítica no era una ley de la física, era solo una limitación heredada. Finalmente hemos unificado el ciclo de vida de nuestros datos.—Anoop Choozhikunnathu, jefe global de la Práctica de Databricks, TCS

TCS desarrolló una solución de observabilidad del ROI de IA/ML utilizando una aplicación de React con Lakebase como backend. Lakebase permite obtener información conversacional en tiempo real y desgloses detallados de las métricas de ROI a través de consultas en lenguaje natural y paneles integrados para impulsar una toma de decisiones más rápida e informada.

Tiger Analytics

La transición a Lakebase dentro de Databricks fue un cambio de juego estratégico. Al unificar los metadatos y los análisis, eliminamos la infraestructura externa, lo que impulsó la optimización inmediata de los costos y la simplicidad arquitectónica. La estrecha sincronización con las tablas Delta ha impulsado el rendimiento y la gobernanza, ofreciendo una base escalable y fácil de mantener.—Abhishek Patel, director, Tiger Analytics

Tiger unificó su mercado de datos (Data Marketplace) reemplazando Azure SQL con Lakebase y administrando los metadatos directamente dentro de Databricks. Esto eliminó las dependencias de infraestructura externa, lo que redujo significativamente los costos y la complejidad operativa. Al mantener los metadatos estrechamente sincronizados con las tablas Delta Silver y Gold, Tiger Analytics logró un rendimiento superior y una gobernanza fluida. Este enfoque nativo optimizó su arquitectura, ofreciendo una base escalable y eficiente para el crecimiento futuro. 

Tredence

Con la estrecha integración entre Lakebase y Lakehouse, mantener un almacén de características en tiempo real está a una sola línea de código de distancia.—Jason Yip, director, MVP de Databricks, Tredence

En un proveedor de red líder, existía la necesidad de analizar el churn de clientes en tiempo real cuando los clientes llaman a la línea directa de soporte. Las soluciones existentes se basaban en lotes. Mediante el servicio de modelos de Databricks, junto con Lakebase, Tredence desarrolló una búsqueda de características en tiempo real para la detección de churn. Con las características ya en el Lakehouse, su sincronización con Lakebase cierra la brecha de rendimiento que se requiere para la inferencia en tiempo real.

Valcon

En Valcon, exploramos Lakebase con un importante cliente minorista, utilizando canalizaciones de Databricks para escribir directamente en él y obtener tiempos de escritura más rápidos, al tiempo que obteníamos beneficios de las bases de datos relacionales, como claves únicas y la aplicación de modelos de datos. Luego, utilizamos la sincronización de Unity Catalog para presentar estas tablas como objetos de catálogo para nuestra capa de informes. Estoy realmente impresionado por la madurez, la flexibilidad y la facilidad de uso práctico de Lakebase. Se adapta muy bien a cómo se deben diseñar y operar las plataformas de datos modernas.—Ivan Medrano, ingeniero principal sénior de Valcon

Wipro

Lakebase, basado en Postgres de código abierto y una arquitectura sin servidor, elimina el frágil ETL al unificar OLTP y Lakehouse, de modo que los datos transaccionales, los análisis y los agentes de IA de baja latencia se ejecutan desde la misma fuente en tiempo real.—Sandip Roy, director y líder de la práctica de Databricks, Wipro

Lakebase ofrece acceso de baja latencia a datos de 360 grados del cliente, de portafolio, del hogar, de objetivos y relacionados con el riesgo para la solución Wealth AI de Wipro, lo que permite obtener insights en tiempo real y listos para los asesores. Con esta capa OLTP, los resultados de la IA se vuelven instantáneos, lo que permite interacciones impulsadas por API, operaciones rápidas tipo CRUD y respuestas basadas en eventos a las actualizaciones de los clientes, las transacciones y los cambios del mercado. Con Lakebase unificado con la plataforma Lakehouse, WeGA for Data se basa en ella para proporcionar una plataforma de datos responsable, de nivel empresarial, segura y gobernada que garantiza una adopción de la IA que sea compatible, escalable y confiable.

Zeb

Con Lakebase y Databricks Apps finalmente podemos crear una interfaz en contenedores para agentes de IA, uniendo la capa de visualización a través de Databricks Apps y la persistencia proporcionada a través de Lakebase en una solución unificada.—Sid Vivek, jefe de IA, zeb 

El acelerador Brickbuilder “Building Data Products using Databricks Apps and Lakebase” de Zeb unifica las cargas de trabajo transaccionales y analíticas, integra agentes de IA en las aplicaciones empresariales y entrega rápidamente productos de datos gobernados. Los clientes obtienen decisiones en tiempo real, una entrega de productos más rápida y una gobernanza más sólida en una única plataforma escalable creada en Lakebase y Databricks Apps. Consulte esta entrada de blog para obtener más información sobre el acelerador de zeb. 

Comience con un socio de lanzamiento de Databricks Lakebase

El futuro de los datos y la IA está unificado. Al integrar datos operativos y analíticos en una única plataforma gobernada con Lakebase, nuestros clientes pueden ir más allá de las complejas arquitecturas multisistema a un mundo donde la inteligencia se traduce sin problemas en acción instantánea. Nuestros socios de lanzamiento están listos para ayudarlo a capitalizar este cambio, con soluciones y aceleradores probados diseñados para aprovechar las ventajas únicas de Lakebase, incluido el rendimiento transaccional, la integración nativa de Lakehouse y la gobernanza unificada a través de Unity Catalog. Conéctese hoy con uno de nuestros socios de lanzamiento para comenzar a crear su próxima generación de aplicaciones nativas de IA en tiempo real en la Databricks Data Intelligence Platform.

(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original