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Aktuelle Fragen
Oracle Modern Data Warehouse
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.
Warum Sie Oracle für Ihr neuartiges Data Warehouse in der Cloud verwenden sollten?
Komplette integrierte Lösung
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 Warehouse
Steigen Sie jetzt ein
Oracle 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 Warehouse
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.
E-Book lesen (PDF)
Konsistente, schnelle Abfragen
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)
Leistungsstarke, benutzerfreundliche Analysetools
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)
Moderne Data Warehouse-Anwendungsfälle
Erstellen Sie ein abteilungsspezifisches Data Warehouse
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.
Produkte
Integriert in geschäftskritische Anwendungen
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.
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
Kundenerfolge
Oracle Autonomous Database
Die Zukunft ist datengetrieben
Maria Colgan, Master 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 anders als herkömmliche Anwendungen Wert aus Daten schaffen.
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 Datensee, 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.
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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