A Microsoft traz bancos de dados transacionais para o Fabric para impulsionar agentes de IA.

Durante anos, empresas de grande porte enfrentaram o problema de silos de dados que separavam sistemas transacionais de ferramentas analíticas — uma divisão que prejudicou aplicações de IA, atrasou a tomada de decisões em tempo real e aumentou os custos com integrações complexas. Hoje, na conferência Ignite, a Microsoft anunciou um passo importante para quebrar esse ciclo.

A gigante da tecnologia revelou que o Azure SQL, seu banco de dados transacional líder, agora está integrado à Fabric, a plataforma de dados unificada da Microsoft. Essa integração permite que as empresas combinem dados operacionais em tempo real e outros dados históricos em um único data lake preparado para IA, chamado OneLake.

Esse anúncio representa uma evolução crítica do Microsoft Fabric, sua plataforma de dados de ponta a ponta, que também inclui novas capacidades como inteligência em tempo real e a disponibilidade geral do catálogo OneLake (veja nossa cobertura completa sobre os anúncios de dados do Microsoft Ignite aqui). Juntas, essas atualizações visam atender à demanda crescente por dados acessíveis e de alta qualidade em fluxos de trabalho de IA empresarial.

Até agora, as empresas têm lutado para conectar sistemas de dados díspares, confiando em soluções improvisadas para apoiar aplicações de IA. A urgência aumentou com a ascensão dos agentes de IA — ferramentas de software capazes de realizar raciocínios complexos autonomamente. Esses agentes requerem acesso instantâneo a dados ao vivo e históricos para funcionarem eficazmente, uma necessidade que a Microsoft pretende atender com a Fabric.

Com os agentes de IA se tornando uma das principais tendências para empresas no próximo ano, a Microsoft está se esforçando para liderar nesta área. Veja nossa cobertura separada sobre como a Microsoft está à frente nesta corrida e ninguém mais está perto.

A integração do Azure SQL é apenas o começo dessa integração de dados transacionais. A Microsoft planeja estender o suporte a outros bancos de dados transacionais importantes, incluindo o Cosmos DB, seu banco de dados de documentos NoSQL amplamente utilizado em aplicações de IA, e o PostgreSQL, o popular banco de dados relacional de código aberto. Embora os cronogramas para essas integrações ainda não tenham sido especificados, isso marca um marco significativo no esforço da Microsoft para criar uma plataforma de dados verdadeiramente unificada.

A Microsoft também anunciou planos para integrar-se com bancos de dados transacionais de código aberto populares, incluindo MongoDB e Cassandra, mas é improvável que a Microsoft priorize a integração com bancos de dados transacionais proprietários concorrentes, como Couchbase e o Bigtable do Google.

O poder da integração de dados unificada

Arun Ulag, vice-presidente corporativo de Azure Data, enfatizou em uma entrevista que integrar bancos de dados transacionais como o Cosmos DB na Fabric é fundamental para habilitar aplicações de IA de próxima geração. Por exemplo, o ChatGPT da OpenAI — o produto de IA de consumo que mais cresce na história — depende do Cosmos DB para alimentar suas conversas, contexto e memória, gerenciando bilhões de transações diariamente.

À medida que os agentes de IA evoluem para lidar com tarefas complexas como transações de e-commerce, a demanda por acesso em tempo real a bancos de dados transacionais só aumentará. Esses agentes dependem de técnicas avançadas como busca vetorial, que recupera dados com base no significado semântico em vez de correspondências exatas, para responder efetivamente às consultas dos usuários — como recomendar um livro específico.

“Você não tem tempo para… executar seu modelo RAG em outro lugar”, disse Ulag, referindo-se a modelos de geração aumentada por recuperação que combinam dados em tempo real e históricos. “Isso deve estar embutido no próprio banco de dados.”

Ao unificar as capacidades operacionais e analíticas, a Fabric permite que as empresas construam aplicações de IA que aproveitam perfeitamente dados transacionais ao vivo, análises estruturadas e insights não estruturados.

As principais inovações incluem:

• Inteligência em tempo real: A busca vetorial e capacidades de geração aumentada por recuperação (RAG) integradas simplificam o desenvolvimento de aplicações de IA, reduzindo a latência e melhorando a precisão.
• Governança de dados unificada: O OneLake oferece uma camada de dados multi-nuvem centralizada que garante interoperabilidade, conformidade e colaboração mais fácil.
• Geração de código sem costura: O Copilot na Fabric pode traduzir automaticamente consultas em linguagem natural para SQL, permitindo que os desenvolvedores recebam sugestões de código inline, explicações em tempo real e correções.

Habilidades de IA: simplificando o desenvolvimento de aplicativos de agentes de IA

Um dos anúncios mais dinâmicos na Fabric é a introdução das Habilidades de IA, uma capacidade que permite às empresas interagir com quaisquer dados – onde quer que estejam – através da linguagem natural. Elas se conectam ao Copilot Studio, para que você possa construir agentes de IA que consultem facilmente esses dados através de múltiplos sistemas, desde logs transacionais até modelos semânticos.

Ulag afirmou que, se precisasse escolher um anúncio que mais o empolgasse, seriam as Habilidades de IA. Com as Habilidades de IA, usuários de negócios podem simplesmente apontar para qualquer conjunto de dados — seja de qualquer nuvem, estruturado ou não estruturado — e começar a fazer perguntas sobre esses dados, seja por meio de linguagem natural, consultas SQL, definições comerciais do Power BI ou motores de inteligência em tempo real, disse ele.

Por exemplo, um usuário poderia utilizar Habilidades de IA para identificar tendências em dados de vendas armazenados em múltiplos sistemas ou para gerar insights instantâneos a partir de logs de telemetria de IoT. Ao eliminar a distância entre usuários de negócios e sistemas técnicos, as Habilidades de IA simplificam o desenvolvimento de agentes de IA e democratizam o acesso a dados em organizações.

Até hoje, as Habilidades de IA podem se conectar a tabelas de lakehouse e armazéns de dados, dados espelhados e de atalho, e agora modelos semânticos e bancos de dados KQL do Eventhouse. O suporte a dados não estruturados está “chegando em breve”, afirmou a empresa.

Diferenciação em um mercado saturado

A Microsoft enfrenta forte concorrência de players como Databricks e Snowflake no setor de plataformas de dados, bem como da AWS e Google Cloud no ecossistema de nuvem mais amplo — todos trabalhando na integração de bancos de dados transacionais e analíticos. No entanto, a abordagem da Microsoft com a Fabric está começando a esculpir uma posição única.

Ao aproveitar um modelo unificado de SaaS, integração sem costura com o ecossistema Azure e um compromisso com formatos de dados abertos, a Microsoft elimina muitas das complexidades de dados que têm atormentado os sistemas de dados empresariais. Além disso, ferramentas como o Copilot Studio para a construção de agentes de IA e a profunda integração da Fabric em ambientes multi-nuvem oferecem uma vantagem (veja minha análise separada [LINK] sobre a posição da Microsoft em relação a agentes de IA, que também parece ser a mais avançada do setor).

A capacidade da Microsoft de embutir capacidades de IA diretamente em seu ambiente de dados unificado “pode proporcionar uma melhor experiência para desenvolvedores e cientistas de dados”, disse Robert Kramer, vice-presidente da empresa de pesquisa Moor Insights, enfatizando como o design da Fabric simplifica fluxos de trabalho e acelera a inovação orientada por IA.

Os principais diferenciadores incluem:

• Modelo unificado de SaaS: A Fabric elimina a necessidade de gerenciar vários serviços, oferecendo às empresas uma plataforma coesa que reduz a complexidade e a sobrecarga operacional.
• Suporte multi-nuvem: Ao contrário de alguns concorrentes, a Fabric integra-se com AWS, Google Cloud e sistemas locais, permitindo que as organizações trabalhem sem problemas em diversos ambientes de dados.
• Fluxos de trabalho otimizados para IA: O suporte embutido para busca de similaridade vetorial e geração aumentada por recuperação (RAG) agiliza a criação de aplicações inteligentes, reduzindo o tempo de desenvolvimento e melhorando o desempenho.

A estratégia da Microsoft para unificar e simplificar a pilha de dados empresariais não apenas atende às demandas dos fluxos de trabalho centrados em IA de hoje, mas também estabelece um alto padrão para os concorrentes no rapidamente evolutivo mercado de plataformas de dados.

O caminho a seguir: onde a Fabric se encaixa no ecossistema de IA

A integração de bancos de dados transacionais na Fabric marca um marco significativo, mas também reflete uma mudança mais ampla no cenário de dados empresariais: a corrida em direção à interoperabilidade sem costura. Com os agentes de IA se tornando uma pedra angular da estratégia empresarial, a capacidade de unificar sistemas díspares em uma arquitetura coesa não é mais opcional — é essencial.

No entanto, Arun Ulag, vice-presidente corporativo de Azure Data, reconheceu os desafios que acompanham a operação na escala da Microsoft. Embora a empresa tenha dado grandes passos com a Fabric, a natureza dinâmica da indústria exige constante inovação e adaptabilidade.

“Muitos desses padrões são novos,” explicou Ulag, descrevendo os desafios de projetar para um conjunto diverso de casos de uso em várias indústrias. “Alguns desses padrões funcionarão. Alguns deles não funcionarão, e só saberemos quando os clientes os testarem em grande escala… A forma como é usado na indústria automotiva pode ser muito, muito diferente da forma como é usado na saúde,” acrescentou, enfatizando o papel de forças externas como regulamentações governamentais na formação do desenvolvimento futuro.

À medida que a Microsoft continua a refiná-la, a empresa está se posicionando como um líder na transição para arquiteturas de dados unificadas e prontas para IA. Mas, com os concorrentes também correndo para atender às demandas de IA empresarial, o caminho à frente exigirá constante evolução, aprendizado rápido e foco em entregar valor em grande escala.

Para mais insights sobre os anúncios e a perspectiva de Arun Ulag, assista à nossa entrevista em vídeo completa acima.