Durante 4 dias, milhares de especialistas se reuniram para discutir o futuro da IA corporativa, arquiteturas abertas e governança de dados em escala no Data + AI Summit 2026, em São Francisco, na Califórnia. Este já é considerado um dos maiores eventos globais de dados e inteligência artificial da atualidade, promovido pela Databricks, empresa de dados e IA que atende mais de 20 mil organizações em todo o mundo. A Jump é parceira da Databricks e esteve presente para acompanhar as principais discussões do evento e incorporar esses aprendizados à evolução de seus produtos e serviços.
Nos últimos dois anos, a atenção esteve voltada para os grandes modelos de linguagem (LLMs), mas o mercado percebeu a necessidade de conectar, governar e disponibilizar dados de forma segura para aplicações inteligentes. Nesse contexto, tecnologias open source, como Apache Spark, Delta Lake, Apache Iceberg e MLflow, ganharam relevância estratégica. Elas permitem que as empresas construam uma base tecnológica mais flexível, evitando dependência de fornecedores específicos e facilitando a integração entre ambientes.
Um dos exemplos apresentados recentemente envolve a gigante global de pagamentos Mastercard, que processa mais de 173 bilhões de transações anuais e vem utilizando plataformas modernas de dados para fortalecer governança e iniciativas de inteligência artificial em escala global.
Outro destaque apresentado no ecossistema Databricks foi o caso da Corteva, que reduziu o tempo necessário para integrar novas fontes de dados de 30 a 45 dias para apenas 4 a 7 dias, acelerando em aproximadamente 85% o processo de onboarding de dados. Esse ganho permitiu maior velocidade na disponibilização de informações para analytics e IA.
Já a Nationwide modernizou toda a sua arquitetura de ITSM e analytics, substituindo ambientes fragmentados por uma plataforma unificada de dados, melhorando governança, qualidade das informações e velocidade de geração de insights.
O movimento atual aponta para a consolidação de um ecossistema cada vez mais integrado. Frameworks estão sendo combinados com tecnologias abertas de dados para criar aplicações corporativas mais inteligentes, escaláveis e governadas. Essa é uma das grandes forças do ecossistema da Databricks.
O Unity Catalog é a camada de governança que amarra controle de acesso, linhagem, descoberta de dados sobre a estrutura de Lakehouse, independentemente de nuvem ou formato (Delta ou Iceberg). Com isso, o Unity Catalog permite centralizar governança, rastreabilidade e controle de permissões em ambientes analíticos e de IA, reduzindo riscos regulatórios e fortalecendo compliance.
FinOps e otimização de custos em nuvem
Com o crescimento dos investimentos em IA, os gastos com infraestrutura cloud tornaram-se uma preocupação estratégica. A centralização dos dados em arquiteturas Lakehouse permite monitorar consumo, identificar desperdícios e criar modelos preditivos para gestão financeira da nuvem. Com isso, fica mais fácil um planejamento orçamentário, monitorando os recursos consumidos por IA e controlando os custos da nuvem.
A tendência mais forte observada em 2026 é a convergência entre dados, analytics e IA generativa para gerar inteligência de negócios em tempo real. A principal lição dos cases apresentados no Data + AI Summit 2026 é que as empresas que estão obtendo os melhores resultados são as que conseguem unir governança de dados, arquitetura open source, automação de pipelines, IA generativa e analytics em tempo real. O resultado é uma organização mais ágil, preparada para escalar inteligência artificial com segurança, eficiência operacional e retorno financeiro mensurável.
WEBINAR OPT3
No próximo dia 24 de junho às 13h vamos lançar nosso produto OPT3, uma plataforma de gestão financeira multicloud, em um webinar online conduzido pelo CEO Anderson Argentoni e pelo COO Rafael Yashiki Capua.
O OPT3 chega ao mercado para resolver um problema que cresce junto com a digitalização das empresas: infraestrutura em nuvem já figura entre os maiores itens de despesa operacional de organizações de médio e grande porte, mas o controle financeiro sobre esse gasto permanece fragmentado. AWS, Azure, GCP e Databricks operam com lógicas de cobrança distintas, e consolidar esses dados em uma visão única e acionável ainda exige esforço manual considerável na maioria das empresas.
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