SAP rafforza la strategia dati e AI con l'acquisizione di Dremio

SAP ha annunciato l'acquisizione di Dremio, un fornitore specializzato in integrazione e analytics dei dati. Questa mossa strategica mira a estendere le capacità degli strumenti di analytics e di sviluppo di agenti AI di SAP, consentendo loro di accedere e processare fonti dati esterne con maggiore efficienza. L'operazione, il cui valore non è stato reso noto, si concentra sull'integrazione della tecnicia lakehouse basata su Apache Iceberg di Dremio.

L'obiettivo principale di SAP è aiutare i propri clienti a superare la frammentazione dei dati e a migliorare l'integrazione tra sistemi eterogenei. Secondo l'azienda, l'acquisizione completerà le piattaforme esistenti, come SAP Business Data Cloud e SAP HANA Cloud, rafforzando la loro offerta nel panorama dell'analytics aziendale e dell'intelligenza artificiale.

Il ruolo centrale di Apache Iceberg e l'architettura Lakehouse

Con l'integrazione di Dremio, SAP ha dichiarato che la sua Business Data Cloud si evolverà in una "enterprise lakehouse nativa Apache Iceberg", progettata per unificare i dati provenienti sia da sistemi SAP che non-SAP. Questa architettura è fondamentale per alimentare l'AI agentica su scala aziendale. Apache Iceberg è un formato di tabella aperto, originariamente sviluppato da Netflix, che si è affermato come uno standard nel settore.

Iceberg si contrappone al formato Delta Lake di Databricks, anch'esso Open Source sotto la Linux Foundation. Tuttavia, Databricks ha recentemente intrapreso passi per migliorare l'interoperabilità tra i due standard, in particolare dopo l'acquisizione di Tabular, un'azienda fondata dagli autori originali di Iceberg. Entrambi i formati promettono di abilitare l'analytics direttamente sui dati, eliminando la necessità e i costi associati allo spostamento e alla conversione, un aspetto cruciale per sostenere lo sviluppo di analytics aziendali, machine learning e agenti AI. SAP sottolinea che la Business Data Cloud supporterà nativamente Apache Iceberg come sua fondazione, eliminando la necessità di spostamenti o conversioni di formato dei dati.

Contesto strategico e implicazioni per il TCO

Questa acquisizione segna un'evoluzione nella strategia di SAP. Circa tre anni fa, l'allora CTO Juergen Mueller aveva promesso di facilitare l'integrazione dei dati SAP con quelli non-SAP attraverso una partnership con Databricks, che utilizzava il formato Delta Lake. L'anno scorso, i legami con Databricks si erano approfonditi per supportare la condivisione bidirezionale dei dati tra SAP Business Data Cloud e piattaforme di terze parti, con Delta Lake come "consegna iniziale". Sebbene Databricks abbia successivamente annunciato il supporto per Iceberg tramite Delta Sharing, la decisione di SAP di acquisire un'azienda focalizzata su Iceberg suggerisce una chiara direzione strategica.

L'enfasi ripetuta di SAP sul formato Iceberg nell'annuncio dell'acquisizione di Dremio, valutata 2 miliardi di dollari in un round di finanziamento del 2022, potrebbe sollevare interrogativi sulla natura della partnership preesistente con Databricks. L'integrazione della piattaforma lakehouse di Dremio promette di "migliorare significativamente l'economia dell'analytics aziendale", offrendo un approccio serverless ed elastico che elimina la necessità di allocare capacità fissa o di affrontare limiti di performance. Questo aspetto è particolarmente rilevante per le organizzazioni che valutano il Total Cost of Ownership (TCO) delle loro infrastrutture dati e AI, bilanciando i costi iniziali con quelli operativi nel tempo.

Verso un catalogo aperto e un contesto unificato

Con l'acquisizione di Dremio, SAP fornirà ai clienti un catalogo aperto basato su Apache Polaris e l'API REST Catalog di Apache Iceberg. Questo creerà uno strato di scoperta e semantico per la SAP Business Data Cloud, offrendo un punto di accesso unico a un contesto di business unificato. Tale contesto includerà significato, relazioni, diritti di accesso e provenienza dei dati (data lineage) attraverso tutti i dati aziendali, anche quelli esterni all'ecosistema SAP.

Questa mossa rafforza la capacità delle aziende di mantenere la sovranità sui propri dati, gestendoli in modo coerente e sicuro, indipendentemente dalla loro origine o dal loro luogo di archiviazione. Per le aziende che considerano Deployment on-premise o ibridi, la possibilità di unificare e analizzare dati da diverse fonti senza spostamenti complessi rappresenta un vantaggio significativo, migliorando l'efficienza e la compliance. AI-RADAR offre Framework analitici su /llm-onpremise per valutare i trade-off tra diverse architetture di Deployment, inclusi gli impatti su performance, costi e controllo dei dati.