Fivetran en dbt Labs introduceren Agents Schema
Dataintegratieplatform Fivetran heeft de fusie met dbt Labs officieel afgerond. De transactie, die volledig in aandelen is afgewikkeld, brengt twee bepalende spelers in de datamarkt samen onder het gezamenlijke bedrijf Fivetran + dbt Labs. De gecombineerde organisatie bedient wereldwijd meer dan 100.000 datateams en richt zich op het bouwen van een betrouwbare data-infrastructuur die specifiek is ontworpen voor de eisen van het tijdperk van agentic AI. George Fraser blijft aan als CEO, terwijl Tristan Handy de rol van President op zich neemt.
Fundament voor het tijdperk van autonome AI
De krachtenbundeling speelt in op de snelle opkomst van AI-agents als voornaamste gebruikers van bedrijfsdata. Waar traditionele data-architecturen primair zijn gebouwd voor menselijke analisten, werken AI-agents continu, parallel en op machinesnelheid. Dit stelt strenge eisen aan de betrouwbaarheid, versheid en governance van de onderliggende gegevens. Fivetran verzorgt hierbij de continue synchronisatie en verplaatsing van data uit uiteenlopende bedrijfssystemen, terwijl dbt via gecontroleerde bedrijfslogica en gedeelde semantische context zorgt dat deze informatie op een uniforme manier wordt gedefinieerd en getest.
Nieuwe productinnovaties direct beschikbaar
Tegelijk met het afronden van de fusie lanceert de organisatie een reeks gezamenlijke productvernieuwingen. Zo is de dbt Fusion engine open source beschikbaar gemaakt als dbt Core v2.0 onder een Apache 2.0-licentie. Daarnaast introduceert het bedrijf dbt State, een slimme cachinglaag voor datapijplijnen die bouwtijden verkort en infrastructuurkosten met meer dan dertig procent kan verlagen. Met dbt Wizard krijgen ontwikkelaars bovendien een autonome assistent voor het schrijven, refactoren en debuggen van datamodellen op basis van de volledige projectcontext.
Met de introductie van Agents Schema brengt het fusiebedrijf daarnaast een open-source standaard voor agentcontext. Dit schema verankert metriekdefinities, semantische modellen en documentatie direct in platte SQL-tabellen binnen de bestaande datawarehouse of datalake, waardoor AI-agents veiliger en efficiënter kunnen redeneren zonder dat er nieuwe vendor lock-in ontstaat.
Meer over data
Over Witold Kepinski
