Oracle presentó hoy Oracle Autonomous AI Lakehouse, una plataforma de datos abierta e interoperable. Combina Oracle Autonomous AI Database con el popular estándar Apache Iceberg para evitar sacrificios en funcionalidad, eliminar silos analíticos y acelerar la manera en que los equipos desarrollan soluciones de IA y análisis. Oracle también presentó Autonomous AI Database Catalog—un “catálogo de catálogos” que unifica datos y metadatos empresariales desde otros catálogos y plataformas—para simplificar el descubrimiento y acceso a datos a través de múltiples plataformas y nubes.

“Con Oracle Autonomous AI Lakehouse, estamos ofreciendo a los clientes una plataforma lakehouse sin compromisos, combinando la confiabilidad y robustez probada en la industria de Autonomous AI Database—ejecutando más de 48 mil millones de consultas por hora—con la apertura de Apache Iceberg”, dijo Çetin Özbütün, vicepresidente ejecutivo de Autonomous Database Technologies, Oracle. “No solo Oracle está eliminando los silos de datos entre sistemas analíticos con Iceberg, sino que también estamos permitiendo a los clientes acceder a datos Iceberg en cualquier plataforma—operacional o analítica—en la nube o en las instalaciones.”

Con soporte nativo para Apache Iceberg, Autonomous AI Lakehouse proporciona acceso sencillo y de alto rendimiento a cualquier tabla Iceberg, integrándose con catálogos como Databricks Unity, AWS Glue y Snowflake Polaris. Capacidades avanzadas como Select AI—que convierte lenguaje natural a SQL y ofrece un marco de trabajo de IA agentic—junto con JSON-Relational Duality, Property Graph Analytics y AI Vector Search, están disponibles para procesar datos en tablas Iceberg, todo respaldado por el rendimiento, disponibilidad y seguridad de Exadata, pero con independencia de proveedor y evitando el peso operacional de mover los datos. Autonomous AI Lakehouse está disponible en OCI, AWS, Microsoft Azure, Google Cloud y Exadata Cloud@Customer.

“Los clientes consistentemente nos dicen que desean usar las herramientas que ya tienen sobre sus datos,” comentó Stephen Orban, vicepresidente senior de Product Ecosystem & Partnerships en Databricks. “Databricks está comprometido con el acceso a datos abierto e interoperable para análisis e IA, y Unity Catalog lo hace posible al proveer una capa de gobernanza unificada para formatos como Apache Iceberg. Nos complace la integración de Oracle Autonomous AI Lakehouse con Unity Catalog, proporcionando a clientes conjuntos acceso sin fricciones a sus datos y flexibilidad para usar Oracle y Databricks en conjunto.”

Además, Oracle presentó Data Lake Accelerator, que acelera consultas de gran escala sobre tablas Iceberg, escalando dinámicamente la capacidad de red y cómputo hacia Autonomous AI Database y cobrando solo por los recursos utilizados.

“Como parte del programa Limited Availability de Oracle para Data Lake Accelerator, SKY tuvo la oportunidad de probar esta nueva capacidad y quedó impresionada por su rendimiento”, dijo Rosiane Porto, Data Services Team - Big Data, SKY Brazil. “Data Lake Accelerator mejoró significativamente la velocidad de consultas sobre datos externos almacenados en object stores, permitiéndonos analizar grandes conjuntos de datos más rápida y eficientemente, sin mover los datos ni cambiar nuestros flujos de trabajo. La posibilidad de escalar recursos de cómputo bajo demanda nos otorgó flexibilidad para manejar consultas complejas, manteniendo el control de costos. Estamos entusiasmados con el potencial de Data Lake Accelerator para simplificar y acelerar el procesamiento de datos externos para nuestro negocio.”

Las principales características de Oracle Autonomous AI Lakehouse incluyen:

• Autonomous AI Database Catalog: Ofrece a los clientes una vista unificada de los datos empresariales a través de múltiples activos de datos en la nube y on-premises. Con conectividad sencilla a bases de datos, data lakes, data shares y catálogos de datos existentes, Autonomous AI Database Catalog permite descubrimiento, búsqueda, acceso y enriquecimiento de metadatos para potenciar ciencia de datos colaborativa, ingeniería de datos, análisis, así como procesos de IA sobre los datos.
• Autonomous AI Database Data Lake Accelerator: Permite a los clientes acelerar consultas de gran escala en tablas Iceberg al asignar automáticamente recursos adicionales de red y cómputo según la demanda de la consulta.
• Select AI Agent: Proporciona un marco seguro, escalable y sencillo dentro de la base de datos para construir, desplegar y gestionar agentes de IA en Oracle Autonomous AI Database. Es compatible con herramientas PL/SQL personalizadas y preconfiguradas, herramientas externas vía REST, y servidores MCP, permitiendo automatizar workflows agentic multinivel, acelerar la innovación y ayudar a los clientes a mantener la seguridad de sus datos.
• Data Science Agent: Se espera que proporcione a los clientes un asistente de IA preconfigurado dentro de Autonomous AI Database. Ayuda a los científicos de datos a buscar a través de catálogos, preparar y explorar datos interactivamente, descubrir insights clave y convertirlos en resultados accionables — todo mediante lenguaje natural y sin código.
• Acceso SQL Plug and Play: Permite a los clientes una nueva sintaxis SQL simplificada para consultar datos mediante conexiones a catálogos. Los clientes pueden conectarse a Iceberg y otros catálogos de datos como AWS, Databricks, Snowflake y Apache Gravitino, y consultar datos inmediatamente, sin mover información.
• Exadata Table Cache: Permite a los clientes mejorar el rendimiento de consultas sobre datos Iceberg de alto acceso al almacenar los datos en la memoria flash de Oracle Exadata, entregando rendimiento equivalente al de tablas nativas de Exadata.
• GoldenGate for Iceberg: Permite a los clientes hacer streaming de datos desde fuentes operacionales y analíticas hacia cualquier destino Iceberg en tiempo real. Los clientes pueden integrar datos rápidamente desde aplicaciones SaaS y cientos de fuentes de datos hacia Iceberg y analizarlos luego con Autonomous AI Database.
• Table Hyperlink para Compartir Datos Fácilmente: Ayuda a los clientes a compartir datos actualizados interna y externamente de manera segura, sin gestionar permisos complejos, generando un hipervínculo temporal que otorga acceso directo pero aislado a una tabla o resultado de consulta en particular.

“Los días de tener que elegir entre escalabilidad empresarial o flexibilidad open source han terminado”, dijo Ron Westfall, vicepresidente y Practice Lead, Networking and Infrastructure, HyperFRAME Research. “El soporte de Oracle a Apache Iceberg con Autonomous AI Lakehouse significa que las organizaciones obtienen IA de vanguardia, analytics de alto nivel y acceso abierto y seguro, todo junto, en la nube hyperscaler de su elección. Al envolver un ‘catálogo de catálogos’ alrededor de Iceberg y su Autonomous AI Database, Oracle hace mucho más simple para los equipos descubrir, proteger y aprovechar los datos en cualquier lugar. Es un cambio de juego para derribar barreras en el panorama fragmentado de datos de hoy.”

Recursos adicionales

• Lea el blog técnico sobre Oracle Autonomous AI Lakehouse
• Lea lo que los analistas de industrias están diciendo sobre Oracle Autonomous AI Lakehouse
• Conozca más sobre Oracle Autonomous AI Database