{"id":307,"date":"2026-09-24T09:00:00","date_gmt":"2026-09-24T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/bratia.tech\/?p=307"},"modified":"2026-09-23T22:14:45","modified_gmt":"2026-09-24T01:14:45","slug":"snowflake-databricks-agentes-camada-semantica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bratia.tech\/news\/snowflake-databricks-agentes-camada-semantica\/","title":{"rendered":"Snowflake e Databricks apostam nos agentes, e a camada sem\u00e2ntica vira a pe\u00e7a mais importante do seu BI"},"content":{"rendered":"\n

Durante uma d\u00e9cada, Snowflake e Databricks cresceram a partir de pontos de partida diferentes: uma do data warehouse, a outra do lakehouse. Nos eventos anuais de 2026, as duas chegaram a apostas praticamente id\u00eanticas, com os agentes de IA como principal forma de uso da plataforma.<\/p>\n\n\n\n

A Databricks ampliou o Agent Bricks, lan\u00e7ou o Genie One e informou mais de 100 mil agentes constru\u00eddos na plataforma, processando mais de um quatrilh\u00e3o de tokens por ano. A Snowflake rebatizou o Snowflake Intelligence como CoWork e o Cortex Code como CoCo.<\/p>\n\n\n\n

O problema que os agentes expuseram<\/h2>\n\n\n\n

A converg\u00eancia mais relevante n\u00e3o est\u00e1 nos nomes dos produtos, e sim em uma camada menos vistosa: a sem\u00e2ntica. As duas plataformas lan\u00e7aram camadas de contexto sem\u00e2ntico, a Snowflake com o Cortex Sense e a Databricks por meio da camada de ontologia do Genie.<\/p>\n\n\n\n

O motivo \u00e9 simples. Um agente que consulta dados n\u00e3o sabe, sozinho, o que \u00e9 \u201creceita l\u00edquida\u201d para a sua empresa, qual tabela \u00e9 a oficial ou como a sua estrutura de lojas se organiza. Sem essa defini\u00e7\u00e3o, ele faz consultas explorat\u00f3rias a cada execu\u00e7\u00e3o e entrega n\u00fameros que parecem certos, mas n\u00e3o batem com o relat\u00f3rio do financeiro.<\/p>\n\n\n\n

Um padr\u00e3o aberto ganha for\u00e7a<\/h2>\n\n\n\n

Para evitar que cada fornecedor prenda as defini\u00e7\u00f5es de neg\u00f3cio no pr\u00f3prio formato, ganhou tra\u00e7\u00e3o o Open Semantic Interchange (OSI), um padr\u00e3o aberto para compartilhar modelos sem\u00e2nticos entre ferramentas. A iniciativa j\u00e1 re\u00fane mais de 50 participantes, entre eles Databricks, dbt Labs, Collibra, Informatica e ThoughtSpot.<\/p>\n\n\n\n

O que isso muda no seu projeto de dados<\/h2>\n\n\n\n
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  1. M\u00e9tricas com dono e defini\u00e7\u00e3o:<\/strong> antes de ligar um agente aos dados, documente as 20 m\u00e9tricas que a diretoria realmente usa, com f\u00f3rmula e fonte.<\/li>\n\n\n
  2. Tabelas certificadas:<\/strong> deixe claro para pessoas e m\u00e1quinas qual base \u00e9 a oficial para vendas, estoque e financeiro.<\/li>\n\n\n
  3. Governan\u00e7a tamb\u00e9m para IA:<\/strong> controle o que cada agente pode ler e quanto pode gastar em consultas e tokens.<\/li>\n\n\n
  4. Formatos abertos:<\/strong> dados em padr\u00f5es abertos e sem\u00e2ntica port\u00e1vel reduzem o custo de trocar de ferramenta no futuro.<\/li>\n\n<\/ol>\n\n\n\n

    A mensagem das duas plataformas \u00e9 a mesma: ter acesso a um bom modelo de IA n\u00e3o \u00e9 diferencial, porque o concorrente pode comprar o mesmo. O que diferencia \u00e9 um dado confi\u00e1vel, bem definido e governado. Para muitas empresas, o projeto de BI mais importante de 2027 n\u00e3o ser\u00e1 um novo painel, e sim um dicion\u00e1rio de neg\u00f3cio que humanos e agentes consigam seguir.<\/p>\n\n\n\n

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    Fontes<\/strong><\/p>\n\n\n\n