Microsoft e Google Impulsionam Padrão Aberto para Interoperabilidade de Dados e IA

A interoperabilidade de dados e modelos de IA entre plataformas tem sido um desafio persistente para arquitetos de soluções e gestores de dados. Projetos como o Apache Ossie, agora com o respaldo de gigantes como Microsoft e Google, atacam diretamente essa dor. A iniciativa propõe um padrão aberto para portabilidade de modelos semânticos, permitindo que empresas reutilizem definições de negócio e modelos de dados entre sistemas como Power BI, BigQuery, Snowflake e Databricks.

O modelo “hub-and-spoke” do Ossie, que usa JSON e YAML para representar modelos semânticos, é uma aposta estratégica para reduzir o retrabalho de engenharia. Isso significa menos tempo recriando métricas e lógica de cálculo em cada plataforma. No entanto, é crucial que os CIOs e suas equipes avaliem o grau de aderência do padrão às complexidades das operações. Detalhes como funções de tempo do Power BI, grupos de cálculo ou regras de segurança em nível de linha ainda podem exigir validação cuidadosa após a conversão, já que o Ossie não cobre todos os aspectos de governança ou comportamentos específicos de cada plataforma.

A principal evolução é a formalização do apoio da Microsoft e do Google ao Apache Ossie, um projeto que o CEVIU News já acompanhava. Nossa cobertura de 11 de julho de 2026 detalhava a ascensão do Open Semantic Interchange (OSI) a um projeto Apache Incubating. Agora, com a entrada dessas duas grandes empresas, o Ossie ganha tração e validação significativa. A Microsoft, por exemplo, já trabalha em um conversor bidirecional entre modelos semânticos do Power BI e o Ossie, e o Google está em processo de integrar o BigQuery/GoogleSQL ao padrão. Esse movimento transformou um projeto promissor em uma aposta mais concreta para a interoperabilidade empresarial.

Para a estratégia de dados corporativos, o Apache Ossie é um ponto de virada importante. Ele promete reduzir a sobrecarga de engenharia ao evitar a recriação constante de modelos semânticos, o que mitiga o “metric drift” (divergência de métricas) e aumenta a produtividade dos desenvolvedores. A padronização facilita a construção de aplicações agentivas de IA, garantindo que agentes interpretem as mesmas métricas de forma consistente. O maior impacto é a portabilidade dos modelos semânticos, que dá mais controle às empresas sobre seus dados e modelos, diminuindo a dependência de fornecedores e oferecendo maior flexibilidade para trocar ou integrar plataformas de analytics e IA. Contudo, é vital que as empresas desenvolvam sua própria governança para complementar o que o padrão não cobre.