Aquisição da Dremio pela SAP levanta questões sobre o futuro do modelo 'Lakehouse-only' na era da IA

A aquisição da Dremio pela SAP escancara uma discussão técnica importante no mundo dos dados: o modelo de lakehouse puro. A Dremio se destacava por otimizar consultas dentro de um único data lake, uma proposta que funcionou bem para muitas cargas de trabalho analíticas. No entanto, as necessidades da IA, especialmente dos agentes autônomos, são bem diferentes. Esses agentes não se contentam em operar dentro de um único lago de dados.

Eles exigem acesso a uma vasta gama de fontes (bancos de dados, data warehouses, sistemas SaaS), gerando dezenas de consultas simultaneamente e esperando respostas em tempo real, mesmo para perguntas imprevisíveis. Isso desafia a otimização por precomputação típica de muitos lakehouses. A capacidade de um sistema federar e consultar dados onde eles vivem, sem movimentação prévia, se torna crucial. O que era uma questão de performance agora é uma questão de confiança nos resultados gerados pela IA.

Antes da ascensão massiva da IA, a aposta em um motor de lakehouse otimizado para um único ambiente de dados era uma estratégia sólida. A Dremio, com sua tecnologia, atendia a essa demanda por performance em data lakes centralizados. O que mudou é o contexto operacional imposto pela IA.

A imprevisibilidade das consultas dos agentes de IA, a necessidade de frescor estrutural dos dados (quase zero latência) e a exigência de governança que acompanha o dado, independentemente da sua localização, desmantelaram a premissa de um sistema que só olha para o que está dentro do lago. A aquisição e integração no SAP Datasphere mostram que o modelo de lakehouse-only precisou evoluir para uma abordagem mais federada e híbrida para atender a estas novas demandas.

Essa movimentação da SAP com a Dremio é um sinal claro para o mercado e para profissionais de dados. Plataformas precisam se adaptar rapidamente para suportar as exigências da IA. Isso vai além da simples ingestão de mais dados. A IA demanda uma arquitetura de dados que priorize alcance total, alta concorrência e respostas em tempo real, mesmo para perguntas não antecipadas.

Como o CEVIU News já apontou na matéria “Como a IA está redistribuindo o poder no software corporativo” de 3 de junho de 2026, empresas estão investindo pesado em camadas de interface baseadas em IA para aprimorar seus sistemas. A integração da Dremio ao SAP Datasphere é outro exemplo dessa tendência, mostrando que a habilidade de conectar e interpretar dados de múltiplas fontes, sem movê-los, é vital para construir uma IA confiável e capaz de gerar valor real. Governança e contexto preciso também são pontos críticos.