Репортаж от Wedoany，7 июля немецкая компания по разработке корпоративного программного обеспечения SAP SE объявила о завершении приобретения американской платформы для озер данных Dremio. Сделка интегрирует открытые и высокопроизводительные возможности Dremio в области озер данных в систему данных и искусственного интеллекта SAP, чтобы усилить способность клиентов объединять данные из систем SAP и не-SAP, а также поддерживать работу аналитики в реальном времени и нагрузок ИИ. SAP заявила, что эти возможности позволяют использовать корпоративные данные без их перемещения или преобразования, улучшая структуру затрат на корпоративную аналитику.
Основной акцент этой покупки — не просто добавление нового продукта для работы с данными, а решение самой сложной проблемы с базой данных при внедрении корпоративных ИИ-приложений в производственную среду. Данные крупных предприятий обычно разбросаны по ERP, цепочкам поставок, финансам, управлению персоналом, CRM, системам управления производством, облачным сервисам и внешним бизнес-платформам. Данные различаются по расположению, формату, правам доступа и бизнес-смыслу. Чтобы ИИ-агенты могли реально участвовать в анализе заказов, принятии решений о закупках, прогнозировании запасов, выявлении финансовых рисков или управлении клиентами, им необходимо не только вызывать модели, но и понимать источники данных, взаимосвязи бизнес-объектов, границы прав доступа и достоверность результатов. Приобретение американской Dremio немецкой SAP направлено на интеграцию этих возможностей непосредственно в основные корпоративные бизнес-системы.
Ключевая компетенция американской Dremio основана на архитектуре открытого озера данных. Озеро данных объединяет возможности масштабного хранения данных и аналитические возможности хранилища данных, позволяя предприятиям управлять структурированными, полуструктурированными и разнородными бизнес-данными в более открытой архитектуре. Для корпоративных клиентов основная ценность заключается в сокращении копирования, извлечения, преобразования и повторного моделирования данных. Раньше многим предприятиям для проведения единого анализа приходилось переносить данные из разных систем в новые хранилища или платформы, а затем очищать и моделировать их. Чем длиннее процесс, тем выше задержка, больше затраты на управление и выше риск образования новых информационных «силосов». После интеграции Dremio в экосистему SAP клиенты SAP получают возможность выполнять запросы, анализ и вызовы ИИ непосредственно на основе исходного расположения данных, снижая сложность цепочки операций с данными.
SAP Business Data Cloud является основной платформой для этой интеграции. Ранее немецкая SAP заявила, что Dremio дополнит SAP Business Data Cloud и SAP HANA Cloud, позволяя предприятиям унифицировать данные SAP и не-SAP, а также запускать аналитику и ИИ-нагрузки в режиме реального времени. Для клиентов SAP это означает, что данные из таких основных бизнес-систем, как ERP, могут быть более тесно объединены для совместного анализа с облачными платформами, сторонними бизнес-системами и внешними источниками данных, а не оставаться в изолированных доменах данных.
Открытая экосистема также является важным сигналом в этой сделке. Американская Dremio давно участвует в проектах с открытым табличным форматом Apache Iceberg, открытым каталогом Apache Polaris и межъязыковым обменом данными Apache Arrow. Немецкая SAP, объявив о планах приобретения в мае, заявила, что продолжит инвестировать и отдавать приоритет поддержке этих проектов с открытым исходным кодом. Конкуренция на рынке корпоративных платформ данных смещается от производительности отдельных баз данных к синергии между открытыми табличными форматами, каталогами данных, федеративными запросами, семантическими слоями и данными, потребляемыми ИИ. Если SAP сможет продолжить открытый курс Dremio, это снизит опасения клиентов по поводу закрытых систем и позволит включить больше данных не-SAP в единую среду управления.
Агентный искусственный интеллект предъявляет более высокие требования к базе данных. Обычные отчеты могут допускать ручные пояснения, но ИИ-агенты должны за более короткое время определять значение полей, вызывать бизнес-правила, выполнять аналитические действия и возвращать интерпретируемые результаты. Например, если отдел цепочек поставок поручает ИИ-агенту выявить риски поставок, система не может просто прочитать таблицу заказов; она должна понимать взаимосвязи между поставщиками, логистическими узлами, запасами, производственными планами, условиями оплаты и историческими записями об отклонениях. Без единой семантики и возможностей управления ИИ-агенты могут легко выдавать правдоподобные, но нереализуемые выводы.
Именно поэтому немецкая SAP продолжает укреплять свою корпоративную ИИ-стратегию. Преимущество SAP заключается в охвате большого количества основных бизнес-процессов предприятий с высокоценными и сложными данными; преимущество американской Dremio — в открытом озере данных, федеративных запросах и высокопроизводительной аналитике. После объединения SAP сможет обрабатывать бизнес-семантику, данные транзакций в реальном времени, внешние данные и ИИ-нагрузки в более унифицированной технологической структуре, дополнительно повышая доступность корпоративных ИИ-продуктов.
Сумма сделки не раскрывается. Ключевым фактором в дальнейшем является не сам факт завершения покупки, а скорость интеграции продуктов, пути миграции клиентов, совместимость с существующими платформами данных SAP, выполнение обязательств по открытому исходному коду и фактические затраты на внедрение для предприятий. Конкуренция на рынке корпоративных платформ данных высока: американская облачная платформа данных Snowflake, американская платформа данных и ИИ Databricks, а также ряд облачных провайдеров борются за доступ к данным в эпоху ИИ. Сможет ли немецкая SAP после приобретения американской Dremio превратить возможности открытого озера данных в инфраструктуру данных для ИИ, которую клиенты SAP смогут непосредственно развернуть, определит реальную ценность этой сделки.
По мере перехода корпоративного ИИ от пилотных проектов к бизнес-процессам важность платформ данных будет продолжать расти. Возможности моделей — лишь часть интеллектуализации; возможность доступа к данным в реальном времени, их точная интерпретация, соответствие нормативным требованиям и низкозатратный анализ становятся водоразделом для внедрения корпоративного ИИ. Приобретение американской Dremio немецкой SAP посылает сигнал: конкуренция в корпоративном ПО смещается с уровня приложений на базу данных, и слияние озер данных, семантического управления, аналитики в реальном времени и среды выполнения ИИ-агентов станет ключевым направлением развития отрасли.
