À medida que os dados corporativos aumentam em volume, variedade e velocidade, a necessidade de uma nova arquitetura de dados se torna mais clara. À medida que a IA evolui de generativa para agêntica, as empresas também podem vislumbrar e adotar uma arquitetura de dados agêntica?

É verdade que já estamos vendo agentes de IA implementados em funções como suporte ao cliente e marketing. Mas e se pudéssemos fazer o mesmo com o gerenciamento de dados? E se pudéssemos automatizar e simplificar uma série de tarefas de dados usando agentes de IA e prompts de linguagem natural? Agentes de IA especializados e autônomos têm o potencial de transformar o gerenciamento de dados de um processo reativo e amplamente manual em um sistema inteligente e autogovernado, ou seja, uma pilha de dados agêntica.

Este blog apresenta Astera IA, uma plataforma de gerenciamento de dados agêntica que pode executar funções de gerenciamento de dados com entradas simples do usuário.

O caso empresarial para gerenciamento de dados da Agentic

A IA teve um impacto inegável em tarefas intensivas que antes eram consideradas difíceis demais para automatizar. Veja a programação, por exemplo. Pesquisa mostra que a assistência de IA leva a uma conclusão de tarefas 55% mais rápida e a taxas de sucesso 78% maiores. Além disso, a assistência de IA específica para cada domínio pode reduzir ou até mesmo eliminar a barreira técnica, como evidenciado pelo fato de que um quarto das startups em Inverno 2025 da YC o lote tinha 95% de bases de código geradas por IA.

Para extrair o valor total dos dados corporativos, as empresas precisam superar certos desafios que a IA geral não consegue resolver. Por exemplo, silos de dados custam à economia global mais de US$ 3.1 trilhões por ano.

Além disso, as organizações perdem quase 1/3^rd de sua produtividade para funcionários que buscam dados em sistemas desconectados. Enfrentar esses desafios exige uma abordagem baseada em um profundo entendimento da arquitetura de dados, dos padrões de integração e dos fluxos de trabalho de cada empresa.

A gestão de dados corporativos precisa de uma revolução semelhante, ou seja, de uma estrutura de agente própria que compreenda as complexidades únicas do cenário de dados corporativos. Tal plataforma posicionaria as equipes de dados para executar tarefas complexas de gestão de dados usando apenas prompts simples em linguagem natural. Vejamos como isso se daria nos diferentes domínios de integração de dados, data warehouse, gestão de dados não estruturados, preparação de dados e análise.

IA Agentic para Integração e Armazenamento de Dados

AsteraA plataforma de gerenciamento de dados agênticos da combina IA especializada com recursos abrangentes de gerenciamento de dados. Por ser exclusivamente desenvolvida para gerenciamento de dados, nossa plataforma conta com uma compreensão única dos padrões de integração de dados, requisitos de qualidade e estruturas de governança. Isso nos permite ir além da automação genérica para ajudar as empresas a alcançar automação e inteligência agênticas especializadas.

Mais importante ainda, é uma plataforma projetada especificamente para dados corporativos, o que significa que cada módulo, cada componente e cada recurso foi criado para atender a um caso de uso real. Mas o que é diferente de Asteraofertas anteriores da e como a IA influencia tudo isso? AsteraA visão da de uma plataforma sem código nos levou a uma solução que permite aos usuários criar pipelines de ETL e executar modelagem de dados usando prompts de linguagem simples e naturais.

Fluxo de trabalho do Agentic para tarefas de integração e armazenagem

Astera está alavancando a IA agêntica para que os usuários só precisem declarar suas necessidades em inglês simples, e nossa plataforma agêntica cuida do resto. Com Astera, as equipes de dados podem executar tarefas de gerenciamento de dados usando uma interface baseada em chat — sem necessidade de experiência em programação. Isso é possível substituindo pipelines de ETL baseados em regras por agentes especializados para criar loops de automação de ponta a ponta. Esses agentes fazem mais do que apenas seguir as regras, trabalhando em um ambiente colaborativo para obter uma compreensão contextual dos dados da sua empresa.

Por exemplo, veja como funciona um agente especializado em integração de dados:

• An Orquestrador fluxo de trabalho que monitora continuamente fontes de dados (bancos de dados, APIs, fluxos de dados, feeds de IoT, etc.) e agenda trabalhos de ingestão em lote e em tempo real.
• Especialista Os fluxos de trabalho são acionados para executar transformações sensíveis ao contexto assim que os dados chegam. Esses agentes extraem campos de dados, normalizam formatos, enriquecem registros e detectam anomalias em tempo real.
• A Confiança O fluxo de trabalho então reforça a qualidade dos dados validando entradas, desduplicando e reconciliando discrepâncias para garantir que os dados estejam limpos e em conformidade.
• Ao mesmo tempo, uma Ops O fluxo de trabalho observa o desempenho da consulta e a integridade do sistema, recomendando novos índices e estratégias de cache, balanceando cargas de trabalho e ajustando automaticamente os bancos de dados para a carga de trabalho atual.

O sistema também pode incluir Metadados e Catálogo fluxos de trabalho para atualizar catálogos de dados e metadados em tempo real e anexar contexto e linhagem de negócios aos campos de dados para tornar os dados detectáveis ​​e a integração de dados autogovernada.

Pense em todo o sistema como uma esteira rolante controlada por IA que não apenas movimenta dados, mas também inspeciona, ajusta e aprimora continuamente seu desempenho sem intervenção humana. Os usuários só precisam solicitar ao sistema que execute tarefas específicas usando linguagem natural, enquanto o restante do trabalho pesado é automatizado usando IA agêntica.

IA Agentic para preparação e análise de dados

As tarefas de preparação de dados podem ocupar 80% da produtividade de um cientista de dados. A Agentic AI pode transformar isso fundamentalmente, possibilitando fluxos de trabalho autônomos e inteligentes de preparação de dados. AsteraA abordagem da para preparação de dados combina uma interface baseada em bate-papo com automação orientada por IA para transformar tarefas tediosas e complexas de preparação de dados em interações de linguagem simples e naturais.

Astera O Data Prep permite que os usuários descrevam tarefas de preparação de dados em linguagem simples e que o sistema aplique as transformações apropriadas de forma inteligente e automática. Os usuários podem simplesmente digitar comandos como "filtrar registros cujo cargo de contato seja 'Gerente de Vendas'" ou "calcular a receita média por região", e o agente de IA interpreta a intenção e executa as operações necessárias de forma autônoma.

Essa abordagem conversacional democratiza a preparação de dados, reduzindo a necessidade de conhecimento técnico em SQL, scripts ou lógica de transformação complexa. O agente de IA compreende o contexto de negócios, os relacionamentos de dados e os requisitos de transformação, traduzindo descrições em linguagem natural em operações de dados precisas. Isso reduz drasticamente a curva de aprendizado e acelera os fluxos de trabalho de preparação de dados de horas para minutos.

O agente de IA aprende com os padrões de interação para sugerir otimizações, identificar potenciais problemas de qualidade dos dados e recomendar transformações adicionais com base nas características atuais do conjunto de dados. Isso cria um ciclo de feedback inteligente, no qual o sistema se torna mais eficaz em antecipar as necessidades do usuário e sugerir melhorias nos dados de forma proativa.

Fluxos de trabalho de agentes baseados em receitas visuais

Astera A estrutura Recipe Actions do Data Prep possibilita fluxos de trabalho com agentes por meio de sequências visuais e reutilizáveis ​​de preparação de dados que podem ser geradas, modificadas e otimizadas automaticamente. O sistema mantém um catálogo abrangente de padrões de transformação, como operações de junção, união, pesquisa, cálculo, agregação, filtro, classificação e distinção. Essas operações podem ser combinadas de forma inteligente para atender aos requisitos complexos de preparação de dados de empresas e usuários individuais.

A abordagem de receita visual permite a otimização autônoma do fluxo de trabalho, pois o sistema pode analisar sequências de transformação, identificar ineficiências e sugerir melhorias. Por exemplo, se várias operações de filtro forem aplicadas sequencialmente, o sistema pode combiná-las automaticamente em uma única operação mais eficiente, mantendo o mesmo resultado lógico.

O controle de versões de receitas e o rastreamento de linhagem criam trilhas de auditoria que permitem ao sistema aprender com padrões bem-sucedidos e aplicá-los automaticamente a conjuntos de dados semelhantes. Isso gera conhecimento organizacional que melhora a eficiência da preparação de dados ao longo do tempo, garantindo a consistência entre os projetos.

Gestão Autônoma da Qualidade de Dados

O perfil ativo em tempo real monitora continuamente a saúde dos dados por meio de avaliação automatizada de métricas de limpeza, exclusividade e integridade. AsteraO Profile Browser fornece insights de dados abrangentes por meio de gráficos dinâmicos, tabelas e análises em nível de campo que são atualizados automaticamente conforme as transformações são aplicadas, permitindo feedback imediato sobre melhorias na qualidade dos dados.

Agentes de qualidade de dados operam de forma autônoma para detectar anomalias, inconsistências e potenciais problemas antes que afetem os processos subsequentes. Esses agentes compreendem as linhas de base estatísticas para diferentes tipos de dados e podem identificar valores discrepantes, padrões de valores ausentes e alterações na distribuição de dados que podem indicar problemas de qualidade.

Regras automatizadas de validação de dados podem ser aplicadas dinamicamente com base nas características dos dados e nos requisitos de negócios. O sistema aprende com as correções do usuário e as avaliações de qualidade para aprimorar sua capacidade de identificar e sinalizar possíveis problemas proativamente, reduzindo o esforço manual necessário para a garantia da qualidade dos dados.

Análise integrada e insights baseados em visualização

A interface de grade centrada na pré-visualização proporciona uma familiaridade semelhante à do Excel, ao mesmo tempo que fornece feedback em tempo real sobre as transformações de dados. Este ambiente interativo permite que os usuários vejam o impacto imediato das alterações, tornando a preparação de dados mais intuitiva e reduzindo o risco de erros que frequentemente ocorrem em abordagens tradicionais de processamento em lote.

Recursos analíticos integrados permitem que o sistema gere automaticamente insights e recomendações com base nos padrões de dados observados durante a preparação. À medida que os usuários limpam e transformam os dados, o sistema pode identificar tendências, correlações e anomalias que podem ser relevantes para análises subsequentes, transformando a preparação de dados em um processo exploratório.

O Navegador de Fontes de Dados centralizado permite a descoberta de dados por meio de agentes, catalogando automaticamente as fontes de dados disponíveis e sugerindo conjuntos de dados relevantes com base nas tarefas de preparação atuais. Isso reduz o tempo gasto na busca por dados apropriados e garante que os usuários tenham acesso aos conjuntos de dados mais abrangentes para suas necessidades de análise.

Aprendizagem Adaptativa e Otimização

Astera O Data Prep aprende continuamente com as interações do usuário, padrões de transformação bem-sucedidos e resultados de qualidade de dados para aprimorar seu desempenho ao longo do tempo. O sistema desenvolve conhecimento organizacional sobre técnicas eficazes de preparação de dados, problemas comuns de qualidade de dados e sequências de transformação ideais para diferentes tipos de conjuntos de dados.

A otimização do desempenho ocorre automaticamente à medida que o sistema identifica gargalos nos fluxos de trabalho de preparação de dados e sugere abordagens mais eficientes. Isso inclui recomendar sequências de transformação ideais, identificar oportunidades de processamento paralelo e sugerir estratégias de amostragem de dados para grandes conjuntos de dados.

A capacidade da plataforma de manipular diversas fontes de dados perfeitamente, desde fontes de arquivo até fontes de catálogo e fontes de projeto, permite a integração de dados por meio de agentes, onde o sistema pode identificar e resolver automaticamente diferenças de esquema, inconsistências de formato de dados e desafios de integração sem intervenção manual.

AsteraVisão de 's para uma pilha de dados agêntica

AsteraA visão da para uma pilha unificada de dados agênticos inclui um sistema multiagente com agentes especializados para executar tarefas relacionadas à integração, armazenamento e preparação de dados. Com uma interface de bate-papo simples na interface, os usuários poderão ingerir, transformar, integrar e carregar seus dados usando prompts em linguagem natural.

Dependendo da solicitação do usuário, o chatbot poderá acionar agentes especializados para executar tarefas, executar fluxos de trabalho e conectar-se perfeitamente a fontes internas e externas. O resultado final? Uma pilha de dados que pode ser executada por especialistas de domínio e especialistas sem conhecimento técnico, apenas com o uso de prompts simples.

Pronto para abraçar o futuro do gerenciamento de dados?

Astera está pronto para revolucionar a forma como as empresas gerenciam seus dados. Da extração automatizada de dados à preparação de dados por chat. Astera combina IA de agência com nosso premiado pacote de gerenciamento de dados para fornecer uma nova pilha de dados de agência.

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