Databricks preuzima Row Zero za rad u tabelama uz Genie
Databricks je preuzeo Row Zero, cloud alat za tabele koji može da skalira na više od milion aktivnih redova, a plan je njegovo povezivanje sa Databricks AI agentom Genie. Vrednost transakcije nije objavljena. Row Zero su osnovali bivši inženjeri AWS-a i Tableau-a, a kompanija je u maju 2025. prikupila 10 miliona dolara uz tada procenjenu vrednost od 40 miliona dolara.
Tabele kao poznat interfejs za podatke
Genie korisnicima Databricksa omogućava da kroz upite na prirodnom jeziku postavljaju složena poslovna pitanja nad podacima smeštenim u sistemima kompanije. Primeri koje Databricks navodi uključuju analizu profitnih marži i statusa prodajnih prilika.
Row Zero bi trebalo da tom pristupu doda format tabela i formule koje poslovni analitičari već poznaju. Ideja je da ljudi i AI agent rade nad istim podacima kroz interfejs tabele, bez potrebe da korisnici prelaze na drugi BI softver radi svakodnevne analize.
Važan deo ovog plana odnosi se na bezbednost podataka. Databricks navodi da se podaci mogu obrađivati u formatu tabele, ali ostati u njegovom cloud okruženju, umesto da budu prebačeni u zasebnu tabelu koja se dalje deli. U tom kontekstu, finansijska osnova za širenje Databricks portfolija pokazuje finansijsku osnovu koja prati širenje Databricksovog portfolija.
Nastavak niza akvizicija
Izvršni direktor Databricksa Ali Ghodsi izjavio je da kompanija namerava da nastavi sa sličnim akvizicijama. Row Zero dolazi nakon nekoliko kupovina koje je Databricks realizovao tokom 2026. godine.
- U martu su kupljeni Quotient AI, usmeren na evaluaciju i reinforcement learning za AI agente, i SiftD.ai, interaktivni notebook u ranoj fazi razvoja.
- U junu je Databricks preuzeo Panther, startup za AI bezbednosni operativni centar.
- Prošlog meseca kompanija je kupila Electric, proizvođača lake Postgres baze PGlite namenjene lokalnom radu agenata na uređajima.
Šta ovo znači za poslovne timove
Za organizacije koje koriste Databricks, smer je jasan: analitika, AI agenti i rad u tabelama približavaju se istom kontrolisanom podatkovnom okruženju. To može biti relevantno timovima koji žele poznat način rada sa tabelama, ali ne žele da poslovne podatke iznose iz centralne platforme.
Praktičan zaključak je da pri proceni analitičkih rešenja treba posmatrati ne samo mogućnosti AI upita, već i mesto na kojem podaci ostaju, način deljenja rezultata i kompatibilnost sa postojećim navikama analitičara.