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Altair fecha parceria com a Databricks para impulsionar inovação baseada em dados

Integração entre Altair RapidMiner e Databricks acelera projetos de IA e modernização de dados em escala empresarial.

IT Section Por IT Section
16/04/2025 - 16:14
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Foto: Divulgação

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A Altair, referência global em inteligência computacional, acaba de anunciar uma parceria estratégica com a Databricks, empresa líder em dados e inteligência artificial. A colaboração promete fortalecer a jornada de transformação digital de empresas no Brasil e no mundo, ao integrar o poder do Altair® RapidMiner® com a Plataforma de Inteligência de Dados da Databricks.

O acordo tem como objetivo principal fornecer às organizações uma solução robusta, escalável e menos disruptiva para ciência de dados, aprendizado de máquina (machine learning) e modernização de ambientes analíticos.

“Estamos entusiasmados com a parceria com a Databricks para capacitar nossos clientes a ficarem à frente da concorrência, alcançando resultados mais rápidos, inteligentes e eficientes”, afirma Sam Mahalingam, diretor de tecnologia da Altair.

Migração em nuvem com menos fricção para empresas brasileiras

A sinergia entre as tecnologias também atende a uma demanda crescente de empresas brasileiras que ainda operam com legado em linguagem SAS. A integração permite a execução contínua desses códigos dentro do novo ambiente, facilitando a transição para a nuvem sem necessidade imediata de reescrita.

“Para clientes no Brasil em processo de migração para ambientes em nuvem — especialmente aqueles com grande legado de scripts desenvolvidos em linguagem SAS — a integração entre as soluções Altair e Databricks oferece uma abordagem tecnicamente viável e menos disruptiva. A integração possibilita a execução contínua de códigos SAS, eliminando a necessidade imediata de refatoração ou reescrita massiva. Com o avanço gradual da migração, a plataforma Altair RapidMiner atua como ambiente unificado para orquestração, modernização e reimplementação progressiva de fluxos analíticos, permitindo ganhos em escalabilidade, performance e governança”, ressalta Valdir Cardoso, Presidente da Altair Brasil.

Preparação de dados, MLOps e visualização de alto desempenho

Com a parceria, os usuários poderão aplicar os recursos completos do Altair RapidMiner — de AutoML low-code a MLOps avançado — diretamente sobre os dados armazenados no Databricks. Isso significa eliminar redundâncias, acelerar o desenvolvimento de soluções baseadas em IA e gerar insights de valor em tempo real.

“Ficamos impressionados com a abordagem inovadora da Altair em relação à preparação de dados e ao aprendizado de máquina”, comenta Ariel Amster, diretor de parceiros estratégicos de tecnologia da Databricks. “Nossa parceria aproveitará os benefícios do Altair RapidMiner e da Plataforma de Inteligência de Dados da Databricks para ajudar os clientes a explorar, analisar e agir sobre os dados em escala.”

Apoio a código SAS e valorização de investimentos legados

O Altair RapidMiner é uma das poucas plataformas do mundo com suporte nativo à execução de códigos SAS, o que permite preservar investimentos analíticos feitos por grandes corporações ao longo dos anos. Ao mesmo tempo, essa integração acelera o processo de modernização, transformando os dados em ativos estratégicos com governança e escalabilidade.

Outro destaque da integração é o uso do mecanismo de grafos de conhecimento da Altair para criar estruturas complexas como data fabrics e modelagens ontológicas. Esses recursos permitem conectar e contextualizar dados estruturados, não estruturados e em tempo real, servindo de base para aplicações avançadas com IA generativa e agentes autônomos.

Prontas para o mundo real e para o futuro

Altair e Databricks entregam juntas uma plataforma completa para empresas que desejam se tornar verdadeiramente orientadas por dados. A parceria une infraestrutura de alto desempenho com inteligência de próxima geração, criando um ecossistema tecnológico alinhado aos desafios reais da transformação digital.

Tags: AltairDatabricksTransformação Digital
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