Snowflake Horizon Context: a camada de contexto governada para IA, BI e apps

Seu diretor de vendas vê US$ 14,2 milhões em receita no terceiro trimestre. Seu CFO vê US$ 12,8 milhões. Os dois pediram a um agente de IA, nesta manhã, que apresentasse os números. Mesmos dados. Por que a divergência?

É o que pode acontecer quando a lógica de negócios está espalhada por ferramentas separadas: uma métrica definida dentro de um modelo de BI que pertence a uma única equipe, um cálculo enterrado em um dashboard, um conjunto de instruções codificado manualmente em um prompt de LLM. O resultado não é apenas o desvio de métricas, em que vendas e finanças exibem números diferentes em resposta à mesma pergunta. É uma lacuna de confiança que dificulta avançar projetos de IA com rapidez e segurança.

Hoje, isso muda. A Snowflake apresenta o Horizon Context, uma nova funcionalidade do Horizon Catalog que oferece uma base semântica conectada e governada, com contexto ativo para IA e BI.

O Snowflake Horizon Context se baseia na fundação de metadados do Horizon Catalog, transformando esses metadados em significado de negócios governado. Ele coleta contexto de todo o seu data estate, enriquecendo-o com definições e relacionamentos de negócios e ativando-o para que agentes de IA, ferramentas de BI e aplicações possam descobrir e aplicar automaticamente uma lógica confiável.

De um sistema de registro a um sistema de inteligência

Agentes de IA podem escrever SQL, depurar código e analisar dados. Mas se os agentes precisam adivinhar quando você pergunta o que "receita" significa no seu negócio, isso é um problema de contexto.

A desconexão entre a IA para empresas e o contexto de que ela precisa se resume a três problemas: 

• Contexto disperso: quando um contexto importante está espalhado por bancos de dados, sistemas de BI e pipelines de dados distintos, nenhum sistema isolado tem a visão completa de que precisa para entregar respostas confiáveis.

• Contexto bruto: tornar recursos brutos úteis para a IA exige enriquecê-los com níveis mais elevados de significado: como esses ativos de dados se relacionam? Quais são confiáveis? O que significa esta coluna? Qual é a forma correta de calcular esta métrica?

• Contexto inativo: o contexto só funciona se for utilizado. Se isso depender de os usuários saberem onde encontrar um agente específico ou como instruí-lo de uma maneira específica, a parcela muito maior das sessões de IA não se beneficia.

Para resolver cada um desses problemas, o Snowflake Horizon Context coleta metadados de sistemas distintos, enriquece-os e ativa-os para que sejam úteis ao seu negócio. Ele transforma o Snowflake de um sistema de registro em um sistema de compreensão.

Coleta: construa a visão completa 

Sua IA precisa de contexto de todo o seu data estate, dentro e fora do Snowflake. O Horizon Context extrai contexto de sistemas externos e o reúne no Horizon Catalog.

• Metadata Connectors (versão preliminar privada): estamos expandindo o Horizon Catalog de um catálogo de dados para o Snowflake para um catálogo de dados de todos os seus dados. Conecte-se a bancos de dados externos, sistemas de BI e de pipeline de dados, incluindo PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Tableau, Power BI e dbt, e colete esquemas de banco de dados, logs de consulta, definições de dashboard e muito mais.

• OpenLineage API (versão preliminar pública): configure produtores OpenLineage, como o Apache Airflow, para enviar informações de linhagem diretamente ao Horizon Catalog.

• Open Semantic Interchange (OSI): a Snowflake está liderando um padrão aberto para a forma como sistemas distintos trocam metadados semânticos. O grupo de trabalho conta agora com 54 fornecedores participantes e já publicou uma especificação.

Enriquecimento: transforme metadados brutos em significado de negócios 

O contexto bruto é um começo, mas precisa de enriquecimento para criar níveis mais elevados de significado. O Snowflake Horizon Context automatiza grande parte desse processo, reduzindo drasticamente o esforço manual para construir e manter uma camada de contexto, sem deixar de apoiar a colaboração humana.

• Linhagem em nível de coluna de ponta a ponta: o Horizon Context extrai linhagem do Snowflake e de logs de consulta externos, sistemas de BI e feeds do OpenLineage e, em seguida, costura tudo em um grafo de linhagem completo.

• Popularidade: quando dezenas de ativos de dados parecidos coexistem, determinar em qual confiar é fundamental. O Horizon Context usa logs de consulta e de acesso para calcular a popularidade como um sinal de confiabilidade.

• Documentação de dados gerada por IA: o Horizon Context usa IA para gerar descrições de tabelas e colunas com base em metadados e, opcionalmente, em dados de amostra.

• Semantic Views: a Snowflake está lançando vários aprimoramentos no Summit 2026. O Advanced Semantics (versão preliminar privada) traz cálculos de nível de detalhe (LOD), definições modulares e materializações definidas pelo usuário com reescrita automática de consulta. O Semantic Studio (versão preliminar privada) é um IDE completo e assistido por IA nos Workspaces, com integração ao CoCo e ao Git. O Semantic View Autopilot usa seus arquivos existentes de SQL, Tableau e Power BI e cria semantic views para você.

Ativação: faça o contexto funcionar automaticamente 

A última etapa do contexto é garantir que ele seja utilizado. Com o Horizon Context, seu contexto é detectável, acessível e ativado automaticamente conforme você interage com os agentes.

• Busca de contexto: o CoCo recupera automaticamente o contexto relevante usando a Universal Search, uma busca híbrida que combina palavras-chave e semântica e que utiliza sinais como popularidade para a classificação e políticas de controle de acesso para a filtragem. Os novos aprimoramentos incluem busca em todo o seu data estate (versão preliminar privada), modelos de IA atualizados para resultados mais relevantes e busca por arquivos de workspace, semantic views e agentes.

• Descoberta automática de semantic views: ao receber uma pergunta sobre dados, o CoCo agora busca e consulta automaticamente semantic views relevantes, recorrendo a tabelas caso nenhuma exista.

• Interoperabilidade de Semantic Views: exponha semantic views via MCP, governadas pelo Horizon Catalog, e conecte-se a partir do Claude, do Cursor, da Antigravity CLI ou do agente de sua escolha. Estamos expandindo nosso ecossistema de plataformas de BI compatíveis para além de Omni, Sigma, Hex e Tableau, incluindo Power BI (em breve em versão preliminar privada), Excel (em breve em versão preliminar privada), ThoughtSpot (acesso antecipado) e Looker da Google Cloud (versão preliminar).

Um contexto confiável começa com dados governados

É aqui que o Horizon Context se diferencia de outras camadas semânticas de terceiros. Por ser nativo do mecanismo do Snowflake, a estrutura de governança é aplicada no nível do significado, e não apenas no nível da tabela. Suas políticas de controle de acesso baseado em função e o mascaramento em nível de linha acompanham o contexto: cada ferramenta, cada consulta e cada resposta de IA. Uma definição restrita à equipe financeira permanece restrita no Power BI, no Salesforce e em qualquer agente que a consulte.

Sua camada de contexto deve funcionar em todos os lugares onde suas equipes atuam 

O Horizon Context foi desenvolvido para um ecossistema aberto, de modo que as definições de negócios governadas chegam de forma fluida às ferramentas de BI, aos agentes de IA e às aplicações nas quais sua organização já confia. Nossos parceiros de negócios são parte vital dessa equação, oferecendo aos clientes Snowflake conexões diretas com os sistemas e aplicações que utilizam todos os dias. Veja, nas palavras deles, como estão integrando e usando o Horizon Context. 

Alation

"A integração da Alation com o Snowflake Horizon Context conecta definições semânticas governadas a catálogos de dados corporativos, dando às equipes o contexto de que precisam para descobrir, confiar e usar métricas de negócios em cada ferramenta e agente de IA da sua organização."

Satya Mishra, Head of Alliances and Corporate Development, Alation

AtScale

"A AtScale e a Snowflake compartilham uma crença simples: as definições de negócios devem ser governadas uma vez e usadas em todos os lugares onde analistas e apps de IA atuam. Com o Horizon Context, o contexto semântico confiável passa a fazer parte da estrutura de governança mais ampla da Snowflake, tornando mais fácil descobri-lo, protegê-lo e ativá-lo em toda a empresa. Quer as equipes definam a semântica na AtScale ou na Snowflake, elas podem investir com confiança, sabendo que essas definições são governadas junto com o restante do seu data estate e estão disponíveis para as experiências de IA e análise de dados que dependem delas."

David Mariani, Co-Founder & CTO, AtScale

Collibra

"Uma semântica governada e consistente e uma ontologia de negócios em toda a empresa são necessárias para que agentes de IA e usuários de dados entendam, confiem e ajam sobre os dados na velocidade da IA. Nossa integração com o Snowflake Horizon Context garante que metadados confiáveis fluam de forma bidirecional, dando aos clientes em comum uma visão única e confiável de todo o contexto corporativo, para acelerar a IA em escala de produção."

Chandra Papudesu, VP, Product Management, Integrations & Lineage, Collibra

Domo

"Integrar as definições semânticas governadas da Snowflake ao Domo ajuda os clientes em comum a reduzir duplicações, fortalecer a governança e acelerar o tempo até o insight sobre KPIs confiáveis em toda a organização."

Matthew Payne, VP of Engineering, Domo

Hex

"Com as Snowflake Semantic Views no Hex, as equipes trabalham a partir de métricas confiáveis e governadas em notebooks, SQL e data apps, reduzindo inconsistências e avançando mais rápido com insights confiáveis."

Carlos Aguilar, Head of Product, Hex

Looker Studio

"Estamos animados para expandir a camada semântica universal do Looker e oferecer suporte a modelos analíticos hospedados in-database com as Snowflake Semantic Views. Agora, os clientes terão a opção de consultar e gravar definições semânticas para ajustar a escala da análise de dados conversacional em toda a organização com o Snowflake AI Data Cloud." 

Sean Zinsmeister, Director, Outbound Product Management, Google Cloud

Omni

"Nossa integração com o Snowflake Horizon Context leva definições governadas a todas as interfaces, do chat orientado por IA a planilhas e dashboards. Essa consistência ajuda os clientes a ajustar a escala da análise de dados self-service e impulsionar produtos de dados confiáveis."

Jamie Davidson, Co-Founder, Omni

Sigma Computing

"O Sigma se integra diretamente ao Snowflake Horizon Context, consultando as Semantic Views em tempo real para que as definições de negócios governadas sejam refletidas instantaneamente em cada planilha, dashboard e exploração. Isso oferece aos nossos clientes em comum uma única fonte de verdade sem sacrificar a flexibilidade de que precisam para avançar rápido."

Hassen Karaa, SVP of Product, Sigma Computing

Tableau

"O Tableau está adicionando suporte às definições semânticas do Snowflake Horizon Context em seu modelo de dados, garantindo que os analistas possam confiar que as métricas são definidas de forma consistente e agregadas com precisão pela camada semântica subjacente. Isso oferece aos clientes em comum uma única definição de verdade entre o Tableau e o Snowflake."

Nick Brisoux, Senior Director of Product Management, Tableau

ThoughtSpot

"Com o suporte nativo do ThoughtSpot às Snowflake Semantic Views, nossos usuários podem consultar a partir de uma camada semântica enriquecida com contexto nativo de IA. Assim, cada agente, dashboard e experiência incorporada na qual sua empresa se apoia raciocina a partir de uma camada de contexto única, governada e em constante aprimoramento."

Francois Lopitaux, SVP Product Management, ThoughtSpot

O caminho para a IA com agentes

Agentes autônomos não conseguem raciocinar sobre o seu negócio se os seus dados não carregam um significado embutido. Sem contexto, um agente adivinha. Com contexto integrado nativamente à plataforma, um agente age. Com contexto que também é governado de forma nativa, é possível confiar em um agente.

Mas o contexto não vem de um único lugar. Ele está nas suas ferramentas de BI, no seu histórico de consultas, nos seus catálogos de metadados e no conhecimento institucional que suas equipes construíram ao longo dos anos. O Horizon Context se conecta a essas fontes, enriquece sua camada semântica automaticamente e governa o resultado em um único sistema, evitando problemas de sincronização e desvio.

É isso que a maioria das plataformas não consegue oferecer. Uma camada de contexto acoplada sobre um mecanismo de governança precisa reconciliar dois sistemas a cada vez que uma consulta é executada. Quando as definições divergem, o agente segue a errada. O Horizon Context é diferente porque as semânticas vivem dentro do mecanismo de governança e são aplicadas no momento da consulta, em vez de copiadas ou armazenadas em cache. 

Saiba mais sobre o Horizon Context. 

Este conteúdo contém declarações prospectivas, inclusive sobre nossas futuras ofertas de produtos, e não representa um compromisso de entrega de quaisquer ofertas de produtos. Os resultados e as ofertas reais podem ser diferentes e estão sujeitos a riscos e incertezas conhecidos e desconhecidos. Consulte nosso documento 10-Q mais recente para obter mais informações.