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Oracle Modern Data Warehouse
Modern Data Warehouse bietet eine integrierte Lösung für Machine Learning (ML), die Kunden Einblicke und Business Intelligence ermöglicht, um schneller Geschäftsentscheidungen treffen zu können. Mit den Self-Service-Funktionen ist der Einstieg einfach und mithilfe der zahlreichen Automatisierungsfunktionen in Oracle Data Warehouse entfällt die Komplexität bei der Verwaltung von Daten, um die Analyse zu vereinfachen.
Nutzen Sie den Vorteil Ihrer Daten mit dem Modern Data Warehouse von Oracle.
Erfahren Sie, wie Sie ein modernes Data Warehouse erstellen und einen Data Lake einrichten können, oder experimentieren Sie mit Konzepten des maschinellen Lernens in einem praktischen Workshop mit Schritt-für Schritt-Anweisungen.
Warum Modern Data Warehouse?
Komplette integrierte Lösung
Komplette, integrierte Lösung der Dienste Data Warehouse, Integration, Data Lake, Data Science und Analytics. Kunden können beliebige Daten laden, in einem Data Warehouse oder in Data Lakes speichern sowie ML-Modelle transformieren, katalogisieren, steuern, visualisieren, analysieren und erstellen. Mit unserer integrierten Lösung können Kunden Sicherheitsrichtlinien für das Modern Data Warehouse mit einem integrierten Data Lake nutzen sowie den Data Lake über das Data Warehouse abfragen. Eine einzige Lösung mit integrierter Unterstützung für Multimodelldaten und mehreren Workloads wie analytisches SQL, datenbankinternes Machine Learning, Diagrammen und räumlichen Funktionen eliminiert die Komplexität bei Entwicklung und Bereitstellung.
Anwendungsfallmuster für Data WarehouseSteigen Sie jetzt ein
Oracle bietet webbasierte Nutzer-Schnittstellen für Self-Service-Bereitstellung, Datenladeprozesse, Datentransformationen und Datenanalyse. Die Bereitstellung und Analyse der Daten dauert nur wenige Minuten. Bestehende Oracle Database-Kunden können Datenkonnektoren und -operatoren, Datenmodelle und Tools von Drittanbietern per Drag & Drop verschieben, um die Modernisierung zu vereinfachen.
Nehmen Sie an einer Einführung in Autonomous Data Warehouse teilLeistungsstarke, benutzerfreundliche Daten- und Analysetools
Oracle bietet integriertes Datenmanagement und Analyse-Tools wie Oracle Spatial and Graph mit Oracle Autonomous Data Warehouse, einfache Integration in Oracle Analytics Cloud, Support für andere gängige BI-Tools und Dienste zum Erstellen und Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. Mit diesen umfassenden Tools und Services können Kunden agile Unternehmen erstellen, die flexibler sind und sich schneller anpassen können.
E-Book lesen (PDF)Arbeiten Sie autonom mit Vertrauen und Sicherheit
Durch 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.
Mit Autonomie zum Geschäftserfolg (PDF)Moderne Data Warehouse-Anwendungsfälle
Erstellen Sie ein abteilungsspezifisches Self-Service-Data-Warehouse
Analysten benötigen eine effiziente Möglichkeit, Daten aus mehreren Tabellenkalkulationen und Flat-File-Datenquellen in einer vertrauenswürdigen, wartbaren und abfrageoptimierten Quelle zu konsolidieren. Laden und optimieren Sie Daten aus mehreren Quellen in ein abteilungsspezifisches Data Warehouse, damit die Nutzer Ihres Unternehmens die Daten analysieren und umsetzbare Daten erhalten können.
Produkte
Integriert in geschäftskritische Anwendungen
Analysten benötigen eine effiziente Möglichkeit, Daten aus mehreren Anwendungen, Tabellenkalkulationen und anderen Datenquellen in einer vertrauenswürdigen, wartbaren und abfrageoptimierten Quelle zu konsolidieren. Laden und analysieren Sie Daten aus Oracle E-Business Suite und anderen Quellen mithilfe von Self-Service-Datentools, damit Abteilungen umsetzbare Daten erhalten können.
Produkte
Enterprise Data Warehouse erstellen
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.
Produkte
Integrieren Sie ein Data Lake mit Data Warehouse
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.
Produkte
Streaming-Daten verarbeiten und analysieren
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.
Produkte
Einfachere Diagrammanalyse
Mit Diagrammanalysen können Datenwissenschaftler und Entwickler komplexe Beziehungen in Daten verwalten, darstellen und mit ihnen interagieren, um Betrugserkennung im Bankwesen durchzuführen, tiefere 360-Grad-Kundenanalysen im Marketing zu ermöglichen und mehr Entdeckungen in der pharmazeutischen Welt zu machen.
Oracle Autonomous Database verfügt bereits über Diagrammfunktionen zum Analysieren und Visualisieren von Diagrammmodellen, die eine übermäßige Datenintegration und ‑verschiebung vermeiden. In Kürze wird jedoch Graph Studio hinzugefügt, um die Verwaltung von Diagrammdaten zu automatisieren und die Modellierung, Analyse und Visualisierung zu vereinfachen.
Hauptfunktionen von Graph Studio
- Automatisierte Diagrammmodellierung
- Automatisierte Installation, Aktualisierung und Bereitstellung
- Funktionen zum automatischen Speichern, Sichern und Wiederherstellen von Checkpoint-Daten
- Erweiterte Notizbücher und Visualisierung
- Möglichkeit, Analysen zu planen
- Beispiel für Notizbücher und Workflows für verschiedene Anwendungsfälle
Kundenerfolge
Oracle Autonomous Database
Die Zukunft ist datengetrieben
Maria Colgan, leitende Produkt-ManagerinDatengetriebene 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 auf ganz andere Art und Weise Mehrwert aus Daten schaffen als herkömmliche Anwendungen.
Vollständigen Beitrag lesenAusgewählte Blogs
- 1. Juli 2020 Deshalb brauchen Sie eine Data Science-Plattform mehr als Sie denken
- 11. Mai 2020 Many single-purpose databases versus a converged database Abgrenzungskriterien zwischen der Verwendung mehrerer Einzweck- Datenbanken und einer einzigen konvergierten Datenbank
- 9. Januar 2020 Data Lake, Data Warehouse und Datenbank ... Was ist der Unterschied?’
- 31. January 2018 Was ist ein Data Lake? ’
Ressourcen
Oracle Architecture Center
Das Oracle Architecture Center bietet Ihnen Hilfe beim Entwerfen und Implementieren von IT-Topologien, Referenzarchitekturen, Lösungs-Playbooks und mehr.
Autonomous Data Warehouse-Tutorials
Erfahren Sie in praktischen Workshops, in denen die wichtigsten Funktionen erläutert werden, wie Sie Autonomous Data Warehouse verwenden können.
Zusätzliche Informationen
Erste Schritte
Testen Sie Oracle Cloud Free Tier
Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit den Always-Free-Diensten von Oracle.
Finden Sie validierte Anwendungen
Suchen Sie nach Anwendungen, deren Kompatibilität mit Autonomous Data Warehouse getestet und verifiziert wurde.
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