es.wedoany.com Noticia: Fivetran y dbt Labs han completado su fusión, y la entidad resultante operará bajo el nombre de Fivetran + dbt Labs, con el objetivo de construir una plataforma unificada para una infraestructura de datos abierta y confiable a gran escala para la IA. Esta transacción de acciones, anunciada inicialmente el 13 de octubre de 2025, mantiene a George Fraser, CEO de Fivetran, como CEO de la empresa combinada, mientras que Tristan Handy, cofundador de dbt Labs, asume el cargo de presidente.
La fusionada Fivetran + dbt Labs se enfoca en los ámbitos de análisis, ingeniería de datos y proyectos de IA, sirviendo a una comunidad global que incluye a más de 100.000 equipos de datos, con clientes como OpenAI, Zendesk, Coupa, HubSpot y empresas líderes en los sectores de servicios financieros, retail, manufactura y atención médica.
Los agentes de IA se están convirtiendo en los principales consumidores de datos empresariales, operando de manera continua y paralela a velocidad de máquina, a diferencia de los analistas tradicionales. Muchas organizaciones esperan que la mayoría de los agentes de IA funcionen de forma autónoma, lo que exige que los datos sean confiables, actualizados, gobernables y accesibles en todos los sistemas de la empresa. Fivetran + dbt Labs construye la base de datos para la era de la IA agéntica, proporcionando una capa de infraestructura que abarca desde el movimiento y la transformación de datos hasta el contexto de gobernanza necesario para el razonamiento y la acción. Fivetran se encarga de garantizar que los agentes operen sobre datos completos, sincronizados continuamente y confiables, mientras que dbt asegura que los datos estén definidos, probados y sean confiables mediante lógica de negocio gobernada, contexto semántico compartido y las mejores prácticas de ingeniería de software. Esta base se sustenta en estándares abiertos y funciona en cualquier nube, motor y herramienta.
George Fraser, CEO de Fivetran + dbt Labs, afirmó que la próxima generación de IA empresarial estará definida por la calidad y confiabilidad de los datos subyacentes, y que ambas empresas crean conjuntamente una capa de infraestructura para ayudar a las organizaciones a proporcionar datos gobernados, de alta calidad y semánticamente ricos, impulsando agentes de IA confiables a gran escala. El presidente Tristan Handy señaló que las empresas que implementen IA con éxito serán aquellas cuyos agentes sean dignos de confianza y capaces de actuar, y que esta confianza se construye sobre una capa de infraestructura basada en herramientas de alta calidad y estándares abiertos.
La fusión marca el primer hito importante en la hoja de ruta de innovación conjunta, y las primeras innovaciones colaborativas ya se han presentado, abarcando flujos de trabajo de desarrollo de agentes, orquestación inteligente y una inversión continua en innovación de código abierto. Las innovaciones clave incluyen: dbt Core v2.0 (alpha), que publica el motor de ejecución de dbt Fusion como código abierto bajo la licencia Apache 2.0 como dbt Core v2.0, brindando a los profesionales la experiencia familiar de dbt sobre una base más rápida y potente, mientras que la versión instalable localmente de dbt permite a los desarrolladores acceder gratuitamente a todas las funcionalidades de Fusion; dbt State (vista previa), una capa de caché para tuberías de datos que solo construye los cambios, ayudando a las empresas a reducir los costos de infraestructura subyacente en un 30% o más; dbt Wizard (beta), que ofrece asistencia autónoma para escribir, refactorizar y depurar modelos, basándose en el contexto completo del proyecto dbt para generar recomendaciones de gobernanza y SQL confiable que reflejen la estructura y definición real de los datos empresariales; y Agents Schema, un estándar abierto para el contexto de agentes, que designa un único esquema en el almacén o lago de datos como capa de contexto compartido para los agentes de IA, compatible con cualquier almacén, lago de datos, herramienta de ingesta o agente compatible con SQL.
Akshay Agrawal, director de ingeniería de datos de Zendesk, comentó que con Fivetran y dbt, lo que antes tomaba meses ahora se logra en semanas, lo que permite a las empresas acceder más rápido a datos confiables. Jon McManus, director de datos e IA de Inova Health, afirmó que con Fivetran y dbt están creando la base para que los agentes y aplicaciones de IA actúen sobre datos confiables y gobernados. Lakshmi Ramesh, vicepresidenta de servicios de datos de Tinuiti, considera que la combinación de Fivetran y dbt los prepara para el siguiente paso, ya que los flujos de trabajo de análisis, IA y agentes dependen de datos confiables. Jitesh Kumar, gerente senior de desarrollo de software de Shutterstock, indicó que al construir una base de datos preparada para IA con Fivetran y dbt, han mejorado la forma en que sus equipos acceden y operan datos confiables en tiempo real. Piyush Bhargava, director senior de arquitectura e ingeniería de datos de DocuSign, señaló que la fortaleza de la IA y los agentes depende de los datos que los respaldan, y que al invertir en Fivetran y dbt, han construido activos de datos reutilizables y confiables.
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