- SAP acuerda la compra de Dremio para integrar y armonizar datos empresariales en un entorno lakehouse abierto
- La operación refuerza SAP Business Data Cloud y su integración nativa con SAP HANA Cloud y Apache Iceberg
- La compañía busca resolver la fragmentación de datos y potenciar agentes de IA y análisis en tiempo real
- La adquisición se enmarca en una apuesta por la arquitectura de datos abierta y la IA aplicada al negocio en Europa
La decisión de SAP de adquirir la plataforma de datos Dremio supone un movimiento relevante en el tablero de la inteligencia artificial empresarial. Con este acuerdo, la compañía alemana refuerza su apuesta por una arquitectura de datos abierta pensada para sacar más partido a los proyectos de IA, especialmente en grandes organizaciones de Europa y el resto del mundo.
Más allá de las cifras económicas, que no se han divulgado, la operación pone el foco en un problema muy concreto: la fragmentación del dato en las empresas. La integración de Dremio en el ecosistema de SAP está orientada a reducir esa fricción y a facilitar que los modelos de IA y los agentes de inteligencia artificial trabajen directamente sobre la información corporativa, sin tener que moverla ni transformarla constantemente.
Qué persigue SAP con la compra de Dremio
Con este acuerdo, SAP incorpora una plataforma de tipo data lakehouse abierta y de alto rendimiento que encaja con su estrategia de datos para la nube. Dremio se especializa en armonizar información procedente de múltiples fuentes, algo crítico para cualquier empresa que quiera desplegar soluciones avanzadas de IA y análisis en tiempo real sobre datos estructurados y semiestructurados.
Según ha explicado la compañía, uno de los objetivos centrales es convertir SAP Business Data Cloud en un lakehouse empresarial capaz de integrar datos de SAP y de terceros en una misma base lógica. Esto permitirá que las organizaciones operen con información unificada para sus cargas analíticas y de IA, sin necesidad de réplicas constantes ni complejas migraciones entre sistemas.
Esta visión responde a un contexto en el que los grandes modelos de lenguaje y las plataformas de IA generativa han ganado protagonismo, pero muchos proyectos quedan bloqueados por la falta de un tejido de datos bien organizado. SAP intenta atacar ese cuello de botella desde la raíz, reforzando la capa de datos como elemento estructural para todo su catálogo de soluciones empresariales.
La transacción, sujeta todavía a las aprobaciones regulatorias habituales, está prevista para completarse durante el tercer trimestre de 2026. Hasta entonces, ambas compañías seguirán operando con normalidad, mientras se preparan los equipos y la integración técnica que permitirá a los clientes empezar a aprovechar las nuevas capacidades en la nube.
Un lakehouse empresarial basado en Apache Iceberg
Uno de los pilares técnicos de la operación es el uso de Apache Iceberg como formato de tabla abierta. Al incorporar la tecnología de Dremio, SAP quiere que Business Data Cloud funcione como un lakehouse empresarial nativo, en el que los datos puedan coexistir sin quedar atrapados en formatos propietarios ni en almacenes aislados.
En la práctica, esto implica que la información generada por aplicaciones SAP y la que procede de otros proveedores podrá consultarse de forma federada, manteniendo un catálogo común. El motor en memoria de SAP HANA Cloud quedará encargado de las transacciones y las operaciones en tiempo real, mientras que la capa elástica de Dremio asumirá las cargas analíticas más pesadas y los picos de demanda.
Para las empresas europeas, donde la soberanía del dato y la gobernanza de la inteligencia artificial son especialmente sensibles, la adopción de estándares abiertos como Iceberg ofrece un punto de equilibrio entre rendimiento, interoperabilidad y control sobre la información. La idea es reducir la dependencia de soluciones cerradas y permitir que clientes de distintos sectores mantengan su gobernanza de datos sin renunciar a capacidades avanzadas de análisis.
Otro componente clave será la implementación de Apache Polaris y la API Apache Iceberg REST Catalog, que proporcionarán un catálogo unificado accesible para diferentes motores de consulta. Esta capa servirá como punto central donde se define quién puede acceder a qué datos y con qué contexto, algo esencial cuando se manejan grandes volúmenes de información financiera, operativa o regulatoria.
El catálogo unificado no se limita a listar tablas: también gestiona el linaje del dato, las relaciones entre conjuntos de información y la semántica empresarial asociada. Sobre esta base, SAP tiene previsto fortalecer su grafo de conocimiento corporativo, de forma que los sistemas de IA entiendan no solo los números, sino lo que representan dentro del negocio.
Resolver la fragmentación de datos para impulsar la IA
El trasfondo de la adquisición de Dremio está en un diagnóstico compartido por buena parte de la industria: la mayoría de iniciativas de IA a gran escala fracasan más por el desorden de los datos que por las limitaciones de los modelos. En muchas organizaciones, la información relevante se encuentra repartida en sistemas históricos, hojas de cálculo, aplicaciones de terceros y almacenes en la nube difíciles de conectar entre sí.
SAP sostiene que, mientras no se resuelva esta fragmentación, resulta complicado desplegar agentes de IA capaces de tomar decisiones automáticas y explicables. Sin una base de datos coherente, los costes se disparan, los proyectos se alargan y las pruebas piloto rara vez llegan a fase de producción a gran escala. La integración de Dremio pretende rebajar estas barreras al crear una capa común donde la información pueda ser consultada de forma consistente.
En este contexto, Business Data Cloud se perfila como el lugar donde confluirá la información procedente de ERP, inteligencia artificial en recursos humanos, sistemas de finanzas, gestión de la cadena de suministro y aplicaciones sectoriales. La tecnología de Dremio permitirá que las consultas analíticas se ejecuten sin necesidad de mover los datos a otro silo, reduciendo duplicidades y posibles inconsistencias entre versiones.
Las empresas europeas, especialmente las que operan en sectores fuertemente regulados como banca, energía o administraciones públicas, suelen enfrentarse a entornos de TI muy fragmentados. Para este tipo de organizaciones, un enfoque lakehouse abierto puede facilitar proyectos de IA que cumplan los requisitos de auditoría, trazabilidad y protección de datos personales exigidos por las autoridades comunitarias.
Al mismo tiempo, SAP planea vincular progresivamente la tarificación de sus soluciones al uso efectivo de capacidades de IA, más que al número de usuarios. Esta orientación encaja con la idea de que el valor de la plataforma estará cada vez más ligado al volumen de trabajo automatizado y al grado de inteligencia incorporado en los procesos.
Impacto en SAP Business Data Cloud y en los clientes
La compra de Dremio tendrá efectos directos sobre SAP Business Data Cloud, la plataforma de datos de la compañía. Con la integración, SAP busca que este entorno sea capaz de actuar como un lakehouse completo, en el que convivan datos operacionales, históricos y externos, sin perder el control sobre la calidad ni la gobernanza.
Desde el punto de vista técnico, la combinación del motor en memoria de SAP HANA Cloud con la escalabilidad sin servidores de Dremio permitirá adaptar los recursos a la demanda. Cuando se produzcan picos de uso, la plataforma ajustará automáticamente la capacidad, evitando cuellos de botella y reduciendo el riesgo de que las consultas más pesadas afecten al rendimiento de los sistemas transaccionales.
Para los responsables de datos y de TI, esto significa que podrán planificar proyectos de análisis avanzado y de IA sobre una base más predecible, sin tener que sobredimensionar la infraestructura. El enfoque está diseñado para optimizar costes, al mismo tiempo que se mantiene un rendimiento alto en escenarios con mucha carga analítica, como cierres contables, campañas comerciales o simulaciones de riesgo.
En el terreno funcional, la idea es que las organizaciones puedan utilizar el catálogo de datos unificado para alimentar tanto modelos de IA internos como soluciones de terceros. De esta forma, un mismo conjunto de datos podrá servir como base para modelos de predicción de impagos, análisis de inventario, detección de anomalías o automatización de tareas administrativas.
La propia SAP apunta a que este tipo de arquitectura facilitará la adopción de agentes de IA capaces de ejecutar flujos de trabajo de principio a fin, desde la identificación de un problema hasta la propuesta de acciones concretas para mitigarlo. La premisa es que, si los datos están bien organizados y descritos, los agentes pueden moverse con más seguridad dentro de los límites definidos por la organización.
Código abierto y soberanía del dato
Uno de los mensajes que SAP ha querido subrayar al anunciar la adquisición de Dremio es su compromiso con la arquitectura de datos abierta y el ecosistema de código abierto. La compañía planea seguir invirtiendo en proyectos como Apache Arrow, Iceberg y Polaris, que ya son una referencia en muchas plataformas de análisis.
Esta postura se alinea con la preocupación creciente, especialmente en Europa, por evitar el vendor lock-in o bloqueo tecnológico. Al apostar por formatos y APIs abiertos, SAP intenta dar garantías a sus clientes de que podrán mantener el control sobre sus datos, incluso si en el futuro combinan sus soluciones con herramientas de otros proveedores o con infraestructuras en distintas nubes.
Para mercados como el español, donde una parte importante del tejido empresarial está en fase de modernización de sus sistemas de información, este enfoque puede resultar atractivo. Permite abordar proyectos de transformación digital y de IA con la sensación de que las decisiones tomadas hoy no limitarán la capacidad de evolucionar la arquitectura dentro de unos años.
Al mismo tiempo, la colaboración con comunidades de código abierto proporciona un flujo constante de innovación y revisiones externas, algo que resulta especialmente útil en ámbitos tan sensibles como la gestión del rendimiento, la seguridad y la interoperabilidad. Al integrar tecnología impulsada por estas comunidades, SAP busca apoyarse en estándares ampliamente testados y en una base de contribuciones que va más allá de su propio equipo de desarrollo.
Todo ello encaja con el movimiento más amplio de la compañía para consolidar una plataforma de datos e IA de referencia en el entorno empresarial, capaz de competir con los grandes proveedores de servicios en la nube y con las startups de IA que están empujando el mercado hacia soluciones cada vez más automatizadas.
Con la adquisición de Dremio, SAP da un paso más en su estrategia de situar los datos en el centro de la inteligencia artificial empresarial, apostando por un modelo en el que la combinación de lakehouse abierto, catálogo unificado y capacidad analítica escalable sirva de base para nuevas aplicaciones, agentes y servicios inteligentes. Para las empresas europeas que buscan modernizar su arquitectura sin renunciar al control sobre su información, este movimiento dibuja un escenario en el que la IA deja de ser solo una capa añadida y se integra de lleno en la estructura misma del dato.