A Databricks foi nomeada líder no Quadrante Mágico do Gartner de 2025 para sistemas de gerenciamento de banco de dados em nuvem pelo quinto ano consecutivo.
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Dito isto, o relatório deste ano é diferente das edições anteriores da Databricks, porque 2025 marca o primeiro ano em que a Databricks participou nos aspectos operacionais deste Quadrante Mágico, além dos critérios analíticos. Fizemos isso por meio de uma nova arquitetura e oferta para bancos de dados OLTP chamada Base do lago.
Lakebase traz recursos PostgreSQL totalmente gerenciados para a mesma plataforma Databricks Knowledge Intelligence que já potencializa análises e IA de alto desempenho. Ele se baseia nos principais pontos fortes do Databricks SQL e do lakehouse, incluindo governança compartilhada, um modelo único de metadados e desempenho consistente.
Agora, os clientes do Databricks podem construir em uma única plataforma para cargas de trabalho operacionais e analíticas. Isso permite que as organizações executem aplicações, análises e IA em uma base unificada, em vez de gerenciar vários mecanismos e camadas de governança.
Ao trazer dados operacionais para o lakehouse, o Databricks take away a fragmentação que acompanha as pilhas de bancos de dados tradicionais e oferece um caminho mais simples e escalonável.
Lakehouse da Databricks oferece um mecanismo de análise líder desenvolvido para desempenho e escala
O Databricks continua sendo uma plataforma de análise líder no mercado, como evidenciado pela pontuação do Gartner para o Databricks no topo do caso de uso Lakehouse neste Quadrante Mágico. Os clientes confiam SQL de blocos de dados para análises rápidas e escaláveis em cargas de trabalho analíticas avançadas e de BI tradicionais, apoiadas por recursos de engenharia de dados totalmente integrados em Fluxo do lago que simplificam a forma como os dados são preparados, transformados e entregues para análise.
Este reconhecimento reflete mais do que apenas desempenho. O Gartner destaca a força da nossa visão lakehouse, a camada de governança unificada que abrange nuvens, tipos de dados e cargas de trabalho, e a usabilidade da plataforma alimentada por IA. Esses recursos proporcionam às equipes um ambiente simplificado para análises de alto desempenho e mais fácil de operar.
Esta forte base analítica suporta agora a expansão mais ampla da plataforma, reforçando a razão pela qual a Databricks continua a destacar-se como líder em arquiteturas de dados modernas.
Lakebase integra cargas de trabalho operacionais na fundação lakehouse
Lakebase traz um banco de dados operacional totalmente gerenciado e compatível com PostgreSQL para a Databricks Knowledge Intelligence Platform. Construído em uma arquitetura sem servidor, o Lakebase separa computação e armazenamento para fornecer provisionamento rápido, escalonamento automático e um modelo operacional eficiente e econômico. Ele foi projetado para aplicativos modernos com uso intensivo de dados que precisam de acesso de baixa latência a dados transacionais.
Lakebase também oferece suporte a um modelo de ramificação e viagem no tempo semelhante ao git, tornando mais fácil para os desenvolvedores experimentar, iterar e implantar mudanças com segurança. Emparelhado com a camada de governança unificada do Databricks, cada tabela operacional herda os mesmos metadados, linhagem e controles de política já usados em ativos analíticos e de IA.
Essa arquitetura oferece suporte a casos de uso de próxima geração, incluindo agentes de IA e aplicativos inteligentes que devem operar com dados transacionais em tempo actual e, ao mesmo tempo, acessar sinais analíticos e resultados de aprendizado de máquina. Ao trazer dados operacionais para o lakehouse, o Lakebase elimina a necessidade de pipelines entre os sistemas OLTP e OLAP e oferece às equipes uma plataforma para aplicativos, análises e IA.
O Unity Catalog fornece governança e inteligência unificadas em toda a plataforma
Catálogo de Unidade fornece governança e metadados unificados em toda a plataforma. Ele conecta dados operacionais no Lakebase com análises em cargas de trabalho Databricks SQL e AI, garantindo políticas, semântica e linhagem consistentes.
Os clientes usam o Unity Catalog para:
- Descoberta e metadados centralizados em dados e ativos de IA
- Controle de acesso refinado e aplicação de políticas
- Linhagem ponta a ponta em cargas de trabalho operacionais e analíticas
- Compartilhamento seguro e aberto com Delta Sharing e Databricks Market
Com uma camada de governança, as equipes evitam a fragmentação e os controles duplicados que acompanham a manutenção de sistemas separados. O Unity Catalog garante que Lakebase, análises e IA operem dentro de uma estrutura confiável.
Databricks oferece forte velocidade de inovação
O Gartner observa a “velocidade de inovação” do Databricks como um ponto forte explicit do Databricks neste Quadrante Mágico. Durante o ano passado, a Databricks introduziu novos recursos em toda a plataforma por meio de desenvolvimento contínuo e aquisições estratégicas, expandindo a funcionalidade e ao mesmo tempo fortalecendo a base do Lakehouse.
Os avanços recentes incluem:
- Blocos de agente: permite que as equipes criem e implantem agentes de IA que operam diretamente nos dados da própria empresa com governança e contexto unificados
- Engenharia e integração de dados: Lakeflow continua a expandir os recursos de engenharia de dados com opções de desenvolvimento sem código e com pouco código
- IA/BI e Databricks One: fornece aos usuários corporativos insights em linguagem pure, métricas controladas e painéis interativos, tudo alimentado pelos mesmos dados unificados e base de IA
- Formatos abertos: suporte whole para Delta Lake e Apache Iceberg em catálogos, motores e compartilhamento, fortalecido através da aquisição da Tabular
Essa velocidade contínua ajuda as organizações a se modernizarem mais rapidamente e a se prepararem para cargas de trabalho que reúnem dados operacionais, análises e IA.
O que isso significa para os clientes
Os clientes obtêm vantagens claras com a adoção da plataforma Databricks Knowledge Intelligence:
- Arquitetura unificada: uma plataforma para cargas de trabalho operacionais, analíticas e de IA
- Análise de alta qualidade: forte desempenho e uma experiência simplificada baseada na visão lakehouse
- Operações de alta qualidade: recursos transacionais eficientes e de baixa latência da Lakebase, integrados diretamente na mesma plataforma
- Governança consistente: metadados compartilhados, linhagem e controles de política por meio do Unity Catalog
- Fundação aberta: suporte para Delta Lake, Iceberg, Spark, PostgreSQL e Unity Catalog sem dependência
- Prontidão de IA: suporte nativo para aplicativos, agentes e sistemas em tempo actual orientados por IA
Essas vantagens estão alinhadas com o que muitos leitores deste Quadrante Mágico buscam ao avaliar como modernizar sua infraestrutura de dados com uma plataforma unificada e preparada para o futuro.
Avançando juntos
Obrigado aos nossos clientes pela confiança e colaboração que moldam a Databricks Knowledge Intelligence Platform. O futuro dos dados e da IA depende de arquiteturas que reduzam a fragmentação e reúnam cargas de trabalho operacionais, analíticas e de IA. Continuaremos a construir nessa direção.
Leia o Quadrante Mágico do Gartner de 2025 para sistemas de gerenciamento de banco de dados em nuvem.
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Este gráfico foi publicado pela Gartner, Inc. como parte de um documento de pesquisa mais amplo e deve ser avaliado no contexto de todo o documento. O documento do Gartner está disponível mediante solicitação à Databricks.