Soberanía de Datos e IA: DWH Empresarial

La IA está transformando lo que las plataformas de datos empresariales tienen que entregar. Pero a medida que los modelos exigen acceso a más datos, surge una pregunta crítica: ¿cómo construir capacidades de IA sin renunciar al control sobre sus datos? En este webinar, Carsten Schweiger (Pre-Sales Consultant, Datavault Builder), Till Sander (CTO, areto.group) y Dirk Beerbohm (Partner Solution Architect, Exasol) abordan de frente la soberanía de datos — y muestran cómo los LLM open source, un data warehouse gobernado y la analítica de alto rendimiento pueden trabajar juntos.

Con el apoyo de STACKIT — la nube soberana europea.

Por qué la soberanía de datos importa ahora

Los modelos de IA son tecnologías de propósito general — la tercera gran era tecnológica de crecimiento exponencial, después del libro (conocimiento) y el vapor (valor). Till Sander abre con este encuadre histórico: cada era de crecimiento exponencial ha remodelado fundamentalmente la sociedad, y la era de la IA no es diferente.

El problema: la mayoría de las implementaciones de IA recurren por defecto a modelos de hyperscalers (OpenAI, Google, Anthropic) donde sus datos abandonan su entorno para la inferencia. Para empresas en sectores regulados — banca, salud, sector público — esto es un bloqueador fundamental. Los LLM open source cambian esa ecuación. Modelos como Llama o Mistral pueden ejecutarse íntegramente dentro de su propia infraestructura, en nube soberana u on-premises, sin que ningún dato salga de su control.

La respuesta de tres capas: automatización DWH + Exasol + LLM open source

El webinar muestra una arquitectura de referencia combinando tres componentes:

1. Datavault Builder — base de datos gobernada Datavault Builder construye el data warehouse empresarial que alimenta todo lo demás. El enfoque basado en modelos garantiza linaje automático, pistas de auditoría y documentación — la capa de gobierno que hace fiables las salidas de IA. Los usuarios de negocio obtienen data products limpios y enriquecidos con contexto en la capa Gold, listos para cargas BI e IA.

2. Exasol — motor analítico in-memory Exasol proporciona la capa de consulta de alto rendimiento que se sitúa entre el data warehouse y los modelos de IA. Su arquitectura in-memory gestiona las cargas analíticas que los LLM necesitan para grounding sin los problemas de latencia que afectan a las bases columnares tradicionales. La combinación con las capas de salida estructuradas de Datavault Builder significa que las consultas se ejecutan sobre datos limpios y documentados — no sobre datos brutos de staging.

3. LLM open source en STACKIT STACKIT proporciona la infraestructura cloud europea soberana. Los LLM open source (ejecutándose como endpoints de inferencia dentro del entorno soberano) pueden consultar la capa de Exasol mediante lenguaje natural — haciendo preguntas, generando informes y alimentando workflows agentic — sin que los datos abandonen jamás el perímetro regulatorio europeo.

Qué significa esto para el gobierno de la IA

El principio arquitectónico clave: la IA trabaja con los datos que usted ya gobierna. No hay un data lake de IA aparte, ni copia en sombra, ni una nueva pipeline que mantener. El mismo modelo Data Vault que alimenta sus informes BI alimenta también sus consultas de IA. Esto significa:

• Cada salida de IA es trazable hasta una tabla origen mediante linaje automático
• Las reglas de negocio aplicadas en la capa Business Vault se aplican igualmente a las consultas de IA
• El cumplimiento del RGPD, la residencia de datos y los controles de acceso se heredan — no se añaden después
• Los modelos open source pueden actualizarse, auditarse y reemplazarse sin vendor lock-in

Para quién está pensada

Esta arquitectura es más relevante para:

• Sectores regulados (banca, seguros, salud, sector público) donde los datos no pueden salir de la UE o deben permanecer bajo el control de la organización
• Empresas que ya usan Datavault Builder y quieren extender su plataforma de datos hacia la IA sin reconstruir la capa de gobierno
• Equipos de datos evaluando la IA soberana que necesitan una arquitectura de referencia concreta, no solo un argumentario de proveedor

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¿Le interesa ver cómo funciona esto para su entorno de datos? Reserve una demo gratuita — recorreremos la arquitectura relevante para su caso de uso.