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Oracle Modern Data Warehouse bietet eine integrierte Lösung für maschinelles Lernen, mit deren Hilfe Kunden Daten und Business Intelligence auswerten können, um Geschäftsentscheidungen schneller treffen können. ’Der Einstieg ist einfach und mithilfe der zahlreichen Automatisierungsfunktionen in Oracle’s Data Warehouse wird die Komplexität bei der Verwaltung von Daten beseitigt, um die Analyse zu vereinfachen.
Learn about Modern Data Warehouses from Andy Mendelsohn and Oracle customers Outfront Media, Adventist Health, and CERN.
Learn how to create a modern data warehouse, set up a data lake, or experiment with machine learning using a hands-on workshop with step-by-step instructions.
Komplette, integrierte Lösung der Dienste Data Warehouse, Integration, ETL, Datensee, Data Science und Analytics. Kunden können Datenstapel, in Streaming oder Echtzeit erfassen, in Data Warehouse oder Data Lakes speichern, katalogisieren und steuern, Visualisierungen und Analysen erstellen und Lösungen für maschinelles Lernen erstellen und bereitstellen. Mit unserer integrierten Lösung können Kunden Sicherheitsrichtlinien für Data Warehouse und Datenseen nutzen sowie den Data Lake über das Data Warehouse abfragen. Mit integrierter Unterstützung für Multimodelldaten und mehrere Workloads wie analytisches SQL, maschinelles Lernen, Grafik und räumliche Daten in einer einzigen Datenbankinstanz beseitigen wir Schwierigkeiten mit der Integrationskomplexität und den Verwaltungsaufwand, den Sie bei Lösungen anderer Anbieter bewältigen müssen.
Anwendungsfallmuster fürData WarehouseOracle bietet webbasierte Nutzer-Schnittstellen für Self-Service-Bereitstellung, Datenladeprozesse und Datenanalyse. Die Bereitstellung und Analyse der Daten dauert nur wenige Minuten; keine Integration erforderlich. Bestehende Oracle Database-Kunden können dieselben Datenmodelle, Tools und ETLs verwalten, was die Modernisierung vereinfacht.
Machen Sie eine Tour durch Data WarehouseDurch die autonome Verwaltung können Kunden leistungsstarke, hochverfügbare und sichere Data Warehouses betreiben, während die Komplexität von Administration entfällt und die Kosten gesenkt werden. Autonomous Data Warehouse automatisiert die Bereitstellung, Konfiguration, Sicherung, Optimierung, Skalierung, Sicherung und Reparatur von Data Warehouses. Autonomous Data Warehouse ist die einzige Lösung, die automatisch elastisch skaliert und vollständige Datensicherheit bietet. Anderen Anbietern fehlen differenzierte Zugriffskontrollen, sensible Datenkontrollen und Risikobewertungen, Datenbank-Firewalls und mehr.
E-Book lesen (PDF)Autonomous Data Warehouse bietet automatisierte Optimierung und läuft auf Exadata. Oracle ist der einzige Anbieter mit der automatisierten Turning-Funktion. Diese Funktion erstellt / löscht automatisch Datenzusammenfassungen für Analysen, erstellt / löscht spaltenweise Vektorverarbeitungsformate und parallelisiert die Arbeitslast automatisch, um die Abfrage schnell laufen zu lassen. Das von Exadata entwickelte System ist nicht die Standardhardware, die andere Anbieter verwenden. Es zeichnet sich durch die schnellste NVMe Storage, das schnellste RDMA-Netzwerk und erweiterte Caching-Algorithmen aus.
Kundenerlebnisse mit der Cloud Data Warehousing-Plattformen (PDF)Oracle bietet integrierte Analyse-Tools mit Autonomous Data Warehouse, einfache Integration in Oracle Analytics Cloud, Support für andere gängige BI-Tools und Dienste zum Erstellen und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen. Mit diesen umfassenden Tools und Services können Kunden agile Unternehmen erstellen, die flexibler sind und sich schneller anpassen können.
Mit Autonomie zum Geschäftserfolg (PDF)Analysten benötigen eine effiziente Möglichkeit, Daten aus mehreren Tabellenkalkulationen und anderen Flatfiles Datenquellen in einer vertrauenswürdigen, wartbaren und abfrageoptimierten Quelle zu konsolidieren. Laden und optimieren Sie Daten aus mehreren Quellen in ein zentrales Data Warehouse, damit die verschiedenen Abteilungen Ihres Unternehmens die Daten analysieren und umsetzbare Daten erhalten können.
Analysten benötigen eine effiziente Möglichkeit, um Daten aus verschiedenen Finanzsystemen, Tabellenkalkulationen und anderen Datenquellen in einer vertrauenswürdigen, wartbaren und abfrageoptimierten Quelle zu konsolidieren. Laden und optimieren Sie Daten aus Oracle E-Business Suite und anderen Quellen in ein zentrales Data Warehouse zur Analyse, um den verschiedenen Abteilungen Ihres Unternehmens verwertbare Daten bereitstellen zu können.
Personaldaten werden häufig in mehreren Systemen im gesamten Unternehmen verteilt und können nicht einfach integriert und analysiert werden. Bereichern Sie Unternehmensanwendungsdaten aus PeopleSoft Human Capital Management mit Rohdaten und Ereignisdaten, um prädiktive Daten zu gewinnen.
Kombinieren Sie die Fähigkeiten eines Data Lake mit einem Data Warehouse, um Streaming-Daten und eine breite Palette von Ressourcen für Unternehmensdaten zu verarbeiten und die Daten für Geschäftsanalysen und maschinelles Lernen zu nutzen.
Verarbeiten Sie Streaming-Ereignis- und Protokolldaten für die vorausschauende Wartung. Wenden Sie erweiterte Analyse- und Data Science-Funktionen an, um den Kontext für ein umsetzbares Ereignis zu verstehen, Einblicke zu gewinnen und eine Antwort zu erstellen.
Datengetriebene Anwendungen (Apps) arbeiten mit einer Vielzahl von Daten (räumlichen Daten, Dokumenten, Sensordaten, Transaktionsdaten), die häufig in Echtzeit aus verschiedenen Quellen gesammelt werden. Um Unternehmen dabei zu unterstützen, schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen, müssen derartige Anwendungen anders als herkömmliche Anwendungen Wert aus Daten schaffen.
Vollständigen Beitrag lesenDas Oracle Architecture Center bietet Ihnen Hilfe beim Entwerfen und Implementieren von IT-Topologien, Referenzarchitekturen, Lösungs-Playbooks und mehr.
Erfahren Sie in praktischen Workshops, in denen die wichtigsten Funktionen erläutert werden, wie Sie Autonomous Data Warehouse verwenden können.
Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit den Always-Free-Diensten von Oracle.
Suchen Sie nach Anwendungen, deren Kompatibilität mit Autonomous Data Warehouse getestet und verifiziert wurde.
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