Databricks Nominata Leader nel Gartner® Magic Quadrant™ 2025 per i Sistemi di Gestione di Database Cloud

Databricks è stata nominata Leader nel Gartner Magic Quadrant 2025 per i Sistemi di Gestione di Database Cloud per il quinto anno consecutivo.

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Detto questo, il report di quest'anno è diverso dalle edizioni precedenti per Databricks, poiché il 2025 segna il primo anno in cui Databricks ha partecipato agli aspetti operativi di questo Magic Quadrant oltre ai criteri analitici. Lo abbiamo fatto attraverso una nuova architettura e offerta per database OLTP chiamata Lakebase.

Lakebase porta funzionalità PostgreSQL completamente gestite nella stessa Databricks Data Intelligence Platform che già supporta analisi e AI ad alte prestazioni. Si basa sui punti di forza fondamentali di Databricks SQL e del lakehouse, tra cui la governance condivisa, un singolo modello di metadati e prestazioni coerenti.

Ora, i clienti Databricks possono costruire su un'unica piattaforma sia per carichi di lavoro operativi che analitici. Ciò consente alle organizzazioni di eseguire applicazioni, analisi e AI su una base unificata anziché gestire più motori e livelli di governance.

Portando i dati operativi nel lakehouse, Databricks rimuove la frammentazione che deriva dagli stack di database tradizionali e offre un percorso più semplice e scalabile.

Il lakehouse di Databricks offre un motore di analisi leader costruito per prestazioni e scalabilità

Databricks rimane una piattaforma di analisi leader nel mercato, come dimostra il punteggio di Gartner per Databricks al top del caso d'uso Lakehouse in questo Magic Quadrant. I clienti si affidano a Databricks SQL per analisi veloci e scalabili sia per BI tradizionali che per carichi di lavoro analitici avanzati, supportati da capacità di data engineering strettamente integrate in Lakeflow che semplificano come i dati vengono preparati, trasformati e forniti per l'analisi.

Questo riconoscimento riflette più della sola performance. Gartner evidenzia la forza della nostra visione del lakehouse, il livello di governance unificato che abbraccia cloud, tipi di dati e carichi di lavoro, e l'usabilità della piattaforma basata sull'AI. Queste capacità offrono ai team un ambiente semplificato per analisi che è sia ad alte prestazioni che più facile da gestire.

Questa solida base analitica supporta ora l'espansione più ampia della piattaforma, rafforzando il motivo per cui Databricks continua a distinguersi come leader nelle moderne architetture dati.

Lakebase integra i carichi di lavoro operativi nella base del lakehouse

Lakebase porta un database operativo completamente gestito e compatibile con PostgreSQL nella Databricks Data Intelligence Platform. Costruito su un'architettura serverless, Lakebase separa compute e storage per fornire provisioning rapido, scalabilità automatica e un modello operativo efficiente ed economico. È progettato per applicazioni moderne e intensive di dati che necessitano di accesso a bassa latenza ai dati transazionali.

Lakebase supporta anche un modello di branching e time travel simile a git, rendendo più facile per gli sviluppatori sperimentare, iterare e distribuire modifiche in modo sicuro. Abbinato al livello di governance unificato di Databricks, ogni tabella operativa eredita gli stessi metadati, lineage e controlli delle policy già utilizzati per gli asset analitici e AI.

Questa architettura supporta casi d'uso di prossima generazione, inclusi agenti AI e applicazioni intelligenti che devono operare su dati transazionali live accedendo contemporaneamente a segnali analitici e output di machine learning. Portando i dati operativi nel lakehouse, Lakebase elimina la necessità di pipeline tra sistemi OLTP e OLAP e offre ai team un'unica piattaforma per applicazioni, analisi e AI.

Unity Catalog fornisce governance e intelligenza unificate su tutta la piattaforma

Unity Catalog fornisce governance e metadati unificati su tutta la piattaforma. Collega i dati operativi in Lakebase con le analisi in Databricks SQL e i carichi di lavoro AI, garantendo policy, semantica e lineage coerenti.

I clienti utilizzano Unity Catalog per:

• Scoperta centralizzata e metadati su asset di dati e AI
• Controllo degli accessi granulare e applicazione delle policy
• Lineage end-to-end su carichi di lavoro operativi e analitici
• Condivisione sicura e aperta con Delta Sharing e Databricks Marketplace

Con un unico livello di governance, i team evitano la frammentazione e i controlli duplicati che derivano dalla gestione di sistemi separati. Unity Catalog garantisce che Lakebase, le analisi e l'AI operino all'interno di un unico framework fidato.

Databricks offre una forte velocità di innovazione

Gartner nota la "velocità di innovazione" di Databricks come un punto di forza particolare per Databricks in questo Magic Quadrant. Nell'ultimo anno, Databricks ha introdotto nuove funzionalità su tutta la piattaforma attraverso sviluppo continuo e acquisizioni strategiche, espandendo le funzionalità e rafforzando al contempo la base del lakehouse.

I recenti progressi includono:

• Agent Bricks: consente ai team di creare e distribuire agenti AI che operano direttamente sui dati di un'azienda con governance e contesto unificati
• Ingegneria e integrazione dei dati: Lakeflow continua ad espandere le capacità di data engineering con opzioni di sviluppo no-code e low-code
• AI/BI e Databricks One: fornisce agli utenti aziendali insight in linguaggio naturale, metriche governate e dashboard interattivi, tutti supportati dalla stessa base unificata di dati e AI
• Formati aperti: supporto completo per Delta Lake e Apache Iceberg su cataloghi, motori e condivisione, rafforzato dall'acquisizione di Tabular

Questa continua velocità aiuta le organizzazioni a modernizzarsi più velocemente e a prepararsi per carichi di lavoro che uniscono dati operativi, analisi e AI.

Cosa significa questo per i clienti

I clienti ottengono chiari vantaggi dall'adozione della Databricks Data Intelligence Platform:

• Architettura unificata: un'unica piattaforma per carichi di lavoro operativi, analitici e AI
• Analisi di alta qualità: prestazioni elevate e un'esperienza semplificata basata sulla visione del lakehouse
• Operazioni di alta qualità: capacità transazionali efficienti e a bassa latenza da Lakebase, integrate direttamente nella stessa piattaforma
• Governance coerente: metadati condivisi, lineage e controlli delle policy tramite Unity Catalog
• Base aperta: supporto per Delta Lake, Iceberg, Spark, PostgreSQL e Unity Catalog senza lock-in
• Pronto per l'AI: supporto nativo per applicazioni guidate dall'AI, agenti e sistemi in tempo reale

Questi vantaggi si allineano con ciò che molti lettori di questo Magic Quadrant cercano mentre valutano come modernizzare la loro infrastruttura dati con una piattaforma unificata e pronta per il futuro.

Andiamo avanti insieme

Grazie ai nostri clienti per la fiducia e la collaborazione che plasmano la Databricks Data Intelligence Platform. Il futuro dei dati e dell'AI dipende da architetture che riducono la frammentazione e uniscono carichi di lavoro operativi, analitici e AI. Continueremo a costruire in quella direzione.

Leggi il Gartner Magic Quadrant 2025 per i Sistemi di Gestione di Database Cloud.

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Questa grafica è stata pubblicata da Gartner, Inc. come parte di un documento di ricerca più ampio e dovrebbe essere valutata nel contesto dell'intero documento. Il documento Gartner è disponibile su richiesta da Databricks.

(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale