Hoy nos entusiasma anunciar que Databricks ha completado oficialmente la adquisición de Panther, una plataforma de IA para SOC diseñada para las operaciones modernas de seguridad. La ciberseguridad se ha transformado, en esencia, en un problema de gestión de datos e inteligencia artificial. La capacidad de recopilar, retener y analizar datos a escala y en tiempo real es ahora el factor que limita la rapidez con la que un SOC puede detectar y responder. Los atacantes aprovechan la automatización y la IA para moverse más rápido, ocultarse entre volúmenes masivos de datos complejos y lanzar ataques cada vez más sofisticados y de múltiples etapas en entornos de nube, de identidad y SaaS. Para defender a las empresas modernas, los equipos de seguridad necesitan una arquitectura capaz de procesar petabytes de telemetría con contexto continuo e inteligencia automatizada.
Los SIEM heredados se construyeron hace más de una década alrededor de una ingesta limitada de datos, compromisos estrictos de muestreo, arquitecturas rígidas de cómputo y análisis manual de alertas. Restringido por altos costos de procesamiento y una capacidad de cómputo inflexible, este enfoque heredado simplemente no puede escalar para defenderse de amenazas impulsadas por IA y de ataques rápidos de día cero. La industria necesita un nuevo paradigma. Databricks estableció ese paradigma con el security lakehouse: un lakehouse abierto y gobernado que unifica los datos de seguridad, TI y negocio en un solo lugar para que los equipos del SOC puedan ejecutar detección, investigación y respuesta directamente sobre esos datos.
A principios de este año, Databricks presentó Lakewatch como nuestro SIEM agéntico construido sobre el security lakehouse. Hoy, la incorporación de Panther acelera significativamente la visión del security lakehouse al integrar flujos operativos de SOC maduros y comprobados, así como más de 100 integraciones listas para usar, directamente sobre la base de datos abierta de Lakewatch.
Por qué el SIEM heredado se queda corto en la era agéntica
Durante años, los equipos de seguridad se han visto obligados a aceptar un compromiso imposible. Ingerirlo todo y absorber los costos crecientes del SIEM, además de resultados ruidosos, o ingerir menos para controlar los costos y dejar huecos en la cobertura. Cuando finalmente se activan las alertas, los analistas terminan saltando entre herramientas desconectadas y armando manualmente los registros de servicios en la nube, de endpoints, de proveedores de identidad y de aplicaciones SaaS.
El security lakehouse elimina este compromiso al derribar los silos de datos y unificar la telemetría de seguridad, TI y negocio en una arquitectura abierta y gobernada. Con Lakewatch y Panther, los equipos de seguridad ya no tienen que elegir entre una escala de datos rica y flujos de trabajo rápidos y accionables. Obtienen ambas cosas desde el primer día.
Lakewatch: la base de datos abierta
Lakewatch es el producto central que impulsa la base del security lakehouse, y proporciona el ecosistema de datos abiertos y de alta fidelidad necesario para poner en marcha un SOC agéntico. Permite a las organizaciones recopilar, gobernar y analizar telemetría de seguridad a escala de petabytes, junto con datos de TI y de negocio en un formato abierto de lakehouse. Con Lakewatch y Panther trabajando en conjunto, los equipos de seguridad ya no solo recopilan datos: implementan agentes autónomos de IA probados que analizan activamente las alertas, realizan búsquedas de amenazas y refinan continuamente la lógica de detección.
Al ejecutarse de forma nativa sobre la plataforma Databricks Data + AI, Lakewatch ofrece:
- Retención a escala de petabytes: Conserve meses o años de telemetría de alta fidelidad sin penalizaciones de licenciamiento de SIEM prohibitivas ni muestreo forzado de datos, lo que da a los agentes de IA la profundidad histórica completa necesaria para detectar ataques complejos y de múltiples etapas.
- Contexto unificado: Correlacione eventos de seguridad directamente con contexto empresarial, como registros de recursos humanos, inventarios de activos y datos de negocio. Al integrar los agentes de IA de Panther directamente en Lakewatch, este contexto enriquecido impulsa un análisis profundo y automatizado, con mayor calidad de señal y menos falsos positivos.
- Estándares abiertos: Mantenga la propiedad y la gobernanza de los datos de seguridad de su organización mediante OCSF, Spark, Unity Catalog, Delta, Parquet y SQL. Esto evita el bloqueo propietario y garantiza que su telemetría esté disponible de inmediato en toda su pila de herramientas de IA.
- Listo para agentes: Los datos de seguridad, TI y negocio viven juntos en formatos abiertos, lo que hace que los datos gobernados y en tiempo real sean accionables de inmediato para que los agentes de IA listos para producción de Panther automaticen investigaciones, generen detecciones como código y agilicen hoy mismo las operaciones del SOC.
Panther: acelerando la visión del Security Lakehouse
Panther tiende un puente entre los datos sin procesar del lakehouse y la ejecución de seguridad en tiempo real. Diseñado específicamente para equipos modernos y nativos de la nube, Panther combina prácticas de ingeniería de software y una lógica de detección profunda con flujos de trabajo de IA nativos, integrados directamente en la capa de datos. En lugar de limitarse a resumir alertas, los equipos de seguridad pueden desplegar agentes inteligentes que investigan activamente incidentes, redactan reglas de detección y ejecutan acciones de respuesta a velocidad de máquina.
Capacidades clave que Panther aporta al security lakehouse:
- Detecciones como código: Reemplace las reglas de SIEM administradas manualmente y los flujos centrados en la interfaz, sin gobernanza, por la ingeniería de detección. Los ingenieros de seguridad redactan, prueban, controlan versiones e implementan detecciones de código mediante pipelines estándar de CI/CD, incorporando el rigor de la ingeniería de software a la detección de amenazas.
- Más de 100 integraciones listas para usar: Conectores con análisis profundo para los principales proveedores de nube (AWS, Microsoft Azure, Google Cloud), sistemas de identidad (Okta, Entra ID), aplicaciones SaaS y endpoints garantizan un tiempo inmediato para generar valor.
- Triaje e investigación nativos de IA: Los flujos de trabajo automatizados y agénticos enriquecen las alertas en tiempo real, convirtiendo señales de telemetría sin procesar en contexto accionable incluso antes de que un analista abra un ticket.
Mientras otras herramientas de seguridad tratan a la IA como un chatbot agregado, Lakewatch ofrece flujos de trabajo verdaderamente nativos y agénticos: agentes de IA que aprenden continuamente de la retroalimentación de los analistas, automatizan la optimización de reglas y elevan a tu equipo de operadores de alertas a ingenieros estratégicos.
Mejor juntos: reinventando las operaciones de seguridad
Cuando combinas la base abierta de Lakewatch, capaz de almacenar petabytes, con la capa de flujos de trabajo impulsada por software de Panther, el impacto práctico en las operaciones diarias de seguridad es transformador. Juntos, Databricks y Panther simplificarán todo el ciclo de vida de detección y respuesta:
- Ingesta y normalización sin fricción: En lugar de administrar complejos pipelines ETL personalizados, los equipos de seguridad ahora pueden aprovechar más de 100 conectores listos para usar para enviar telemetría normalizada directamente al almacenamiento abierto de datos de Lakewatch.
- Ingeniería de detección centrada en la seguridad: Las detecciones se ejecutan como código directamente sobre petabytes de telemetría almacenados en Lakewatch. Los equipos de seguridad pueden escribir, probar unitariamente, controlar versiones e implementar detecciones mediante pipelines automatizados de CI/CD, eliminando la carga de mantenimiento de los lenguajes propietarios de SIEM.
- Triage acelerado de señal a contexto: Cuando se detecta una amenaza, las capacidades nativas del SOC agéntico se activan automáticamente en todo el security lakehouse. Al desplegar agentes de triaje de IA directamente sobre una base de datos a escala de petabytes, la plataforma correlaciona al instante registros de la nube, señales de identidad y contexto de negocio. Los analistas reciben resúmenes de incidentes completamente enriquecidos y accionables en lugar de una avalancha de alertas, lo que reduce drásticamente el tiempo de permanencia y el agotamiento del equipo.
Anclado en la apertura y el control del cliente
Más allá de las capacidades, Databricks y Panther comparten una convicción fundamental: los clientes deben ser dueños de sus datos. Los proveedores heredados de SIEM mantienen modelos de negocio basados en formatos propietarios y en costosas tarifas de ingesta. Databricks y Panther están comprometidos con un ecosistema abierto. La telemetría de seguridad almacenada en el security lakehouse sigue siendo accesible, gobernada e interoperable en toda la pila empresarial. Los equipos de seguridad conservan la propiedad total de sus datos en formatos abiertos, lo que les permite analizar su telemetría con las mejores herramientas del mercado, sin fricción ni barreras artificiales.
Construyendo juntos el futuro de la seguridad
Juntos, Databricks y Panther ofrecen el plano completo para el SOC agéntico moderno. Lakewatch proporciona una base de datos abierta a escala de petabytes, mientras que Panther aporta el motor de automatización agéntica para actuar sobre ella. El resultado es una organización de seguridad que se auto-mejora y está preparada para la velocidad y la escala de las amenazas modernas.
Al llevar flujos de trabajo agénticos nativos directamente al security lakehouse, Databricks brinda a los defensores la escala, la automatización y la velocidad necesarias para adelantarse a las amenazas modernas. Nos entusiasma dar la bienvenida al equipo de Panther a Databricks mientras juntos redefinimos las operaciones de seguridad para la era agéntica.
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