Tu equipo está bajo presión para lanzar aplicaciones y agentes de IA con mayor rapidez, pero la arquitectura de datos sigue siendo un obstáculo. Gestionar por separado una base de datos operativa y un data warehouse analítico implica mantener pipelines, trabajar con datos desactualizados y lidiar con brechas de gobernanza.

En esta sesión veremos cómo los equipos están simplificando este panorama con Lakebase y LTAP. Empezaremos repasando retos cotidianos como entornos lentos de aprovisionar, bases de datos difíciles de escalar y una analítica que no logra seguir el ritmo de las escrituras de la aplicación. Después mostraremos cómo un Postgres serverless, construido sobre almacenamiento abierto de lake, puede transformar el trabajo diario: desde crear ramas de una base de datos completa en segundos hasta ejecutar analítica sobre datos operativos en tiempo real sin construir ni mantener pipelines adicionales. La sesión te dará una visión clara de cómo Lakebase y LTAP pueden reducir la fricción en tu stack de datos, simplificar la arquitectura y acelerar la entrega de aplicaciones y agentes de IA, con ejemplos de cómo otros equipos ya están obteniendo valor con este enfoque.