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Oracle Autonomous Data Warehouse
O Oracle Autonomous Data Warehouse é um serviço de data warehouse em nuvem que elimina todas as complexidades da operação de um data warehouse, da proteção de dados e do desenvolvimento de aplicativos orientados por dados. Ele automatiza o provisionamento, a configuração, a proteção, o ajuste, o dimensionamento e o backup do data warehouse. Inclui ferramentas para carregamento de dados de autoatendimento, transformações de dados, modelos de negócio, insights automáticos e recursos de banco de dados convergentes integrados que permitem consultas mais simples em vários tipos de dados e análise de machine learning. Está disponível na nuvem pública da Oracle e nos data centers de clientes com Oracle Cloud@Customer.
Assista Andrew Mendelsohn, Vice-Presidente Executivo de Tecnologias de Servidor do Oracle Database para saber mais sobre as mais recentes inovações de data warehouse em nuvem da Oracle.
De longe, a melhor plataforma de banco de dados em nuvem de nível 1.
Saiba mais sobre aplicativos e ferramentas compatíveis com o Autonomous Data Warehouse.
Vamos começar como o Oracle Autonomous Data Warehouse gratuitamente.
Por que escolher o Oracle Autonomous Data Warehouse?
Autonomous warehouse management
O Oracle Autonomous Data Warehouse elimina quase todo o trabalho manual, erro humano e experiência necessária. Além de provisionamento, configuração e backup, ele automatiza a aplicação de patches e atualizações sem qualquer tempo de inatividade ou ação administrativa. O Autonomous Data Warehouse automatiza exclusivamente o ajuste de desempenho para garantir um alto desempenho consistente, mesmo quando as cargas de trabalho mudam ou o número de usuários simultâneos aumenta. Para atender às demandas de negócios, o Autonomous Data Warehouse é escalonado automaticamente sem tempo de inatividade, adicionando apenas os recursos necessários e garantindo que os clientes não paguem por instâncias superprovisionadas com um modelo rígido. Além disso, ele também pode se recuperar automaticamente de falhas, reduzindo a necessidade de intervenção humana. Tudo isso garante que as equipes de negócios possam melhorar a agilidade e operar data marts independente do departamento de TI, enquanto os DBAs podem se concentrar no uso de dados para gerar valor de negócios em vez de executar tarefas manuais de alto custo.
O Unior Group, com sede em Zreče, na Eslovênia, gerencia 85 milhões de registros sem administradores de banco de dados. (1:23)Assista ao vídeo do Autonomous Database (1:00)
Exigência de 2025: Automação Inteligente Agora
Uma solução completa com ferramentas de autoatendimento e análise avançada de dados
O Autonomous Data Warehouse é a única solução completa que usa um banco de dados convergente com suporte integrado para dados de vários modelos e diversas cargas de trabalho. Inclui ferramentas de autoatendimento integradas para melhorar a produtividade de analistas, cientistas de dados e desenvolvedores. Os analistas podem carregar e transformar dados arrastando e soltando em vez de scripts, construir rapidamente novos modelos de negócios e identificar automaticamente os dados para análise posterior. Os cientistas de dados especialistas e cidadãos podem criar modelos de machine learning usando Python, SQL ou AutoML e implementá-los no banco de dados ou usar terminais REST. Os desenvolvedores podem construir aplicativos baseados em dados com dados convergentes e usar análises espaciais e gráficas para entregar melhores resultados.
Relatório do analista: Extraindo Valor Máximo de Seus Dados com o Oracle Autonomous Data Warehouse (PDF)Maxim’s Caterers, com sede em Hong Kong, analisa 600.000 transações diárias e dados de mídia social usando consultas ad-hoc e análises de hipóteses para melhorar a eficiência e a competitividade dos negócios.
Autonomous para Sucesso Comercial (PDF)
Disponível na Oracle Public Cloud ou em data centers de clientes
Ao contrário de outros serviços de data warehouse em nuvem, o Autonomous Data Warehouse oferece três opções de implementação.
Infraestrutura compartilhada (nuvem pública):
Com a opção de implementação de infraestrutura compartilhada, os clientes obtêm os benefícios de operações automatizadas, desempenho, escala e segurança avançada do Autonomous Data Warehouse em execução na Oracle Public Cloud, mas por um custo menor.Infraestrutura dedicada (nuvem pública):
A opção de implementação de infraestrutura dedicada fornece bancos de dados de clientes na infraestrutura Exadata dedicada na Oracle Public Cloud. A infraestrutura dedicada fornece isolamento de outros usuários e oferece o mesmo desempenho e previsibilidade das implementações on-premises. Além disso, os clientes têm a capacidade de controlar políticas operacionais autônomas, como o tempo de atualizações e correções.Infraestrutura do Cloud@Customer (data center do cliente):
O Autonomous Data Warehouse on Exadata Cloud@Customer combina todos os benefícios de ter Exadata Database Machines nos data centers de clientes com a simplicidade adicional do gerenciamento autônomo da nuvem. O serviço permite agilidade de autoatendimento, elimina o desafio de elevar e transferir os data warehouses para a nuvem pública e permite que os clientes atendam aos requisitos organizacionais para uma soberania e segurança estritas de dados, uma vez que o Cloud@Customer é executado no data center do cliente.
Proteção abrangente de dados e privacidade
O Autonomous Data Warehouse facilita a segurança dos dados de pessoas de fora e de dentro. Ele criptografa dados de forma autônoma no REST e em movimento (incluindo backups e conexões de rede), protege os dados regulamentados, aplica todos os patches de segurança, habilita a auditoria e realiza a detecção de ameaças. Além disso, os clientes podem usar com facilidade o Oracle Data Safe para realizar avaliações contínuas de segurança, análise de privilégios e usuários, descoberta de dados confidenciais, proteção de dados confidenciais e auditoria de atividades. O Autonomous Data Warehouse protege a organização e todos os dados contra violações de dados, injeções de malware, ataques DDoS, insiders maliciosos, ameaças persistentes avançadas, APIs inseguras, sequestro de contas e muito mais.
A DX Marketing, com sede em Savannah, Geórgia, conta com o Autonomous Data Warehouse para proteger mais de 260 milhões de registros licenciados de consumidores norte-americanos e suas informações privadas associadas. (1:54)Pesquisa da IDC: Os Benefícios de Segurança de um Serviço de Banco de Dados Totalmente Gerenciado (PDF)
Autonomous Data Warehouse
Gerenciamento de data warehouse simplificado - com administração autônoma
Recursos de gerenciamento autônomo, como provisionamento, configuração, proteção, ajuste e dimensionamento, eliminam quase todas as tarefas manuais e complexas que podem introduzir erros humanos. O gerenciamento autônomo permitirá que os clientes executem um data warehouse de alto desempenho, alta disponibilidade e segurança, reduzindo os custos administrativos.
Recursos
- Dimensionamento automático
- Segurança automática
- Afinação automática
- Cópias de segurança automáticas
- Reparação automática
- Correção automática
Garanta um alto desempenho consistente
Autonomous Data Warehouse monitora continuamente todos os aspectos do desempenho do sistema. Faz ajustes de forma autônoma para garantir alto desempenho consistente, mesmo que as cargas de trabalho, os tipos de consulta e o número de usuários variem.
Recursos
- Dimensionamento automático
- Afinação automática
- Indexação automática
- Hybrid Columnar Compression
- Processamento colunar
- Digitalização Inteligente
- Coleta de estatísticas do otimizador automático
Reduza os riscos com a segurança do banco de dados
Proteja o Autonomous Data Warehouse com um único centro de controle de segurança de banco de dados unificado que identifica dados confidenciais e os oculta, alerta sobre usuários e configurações arriscados, audita atividades essenciais do banco de dados e descobre tentativas suspeitas de acessar dados.
Recursos
- Criptografia de dados transparente
- Gerenciamento de chave de criptografia
- Usuário privilegiado e controle de acesso multifatorial
- Descoberta e classificação de dados
- Monitoramento e bloqueio de atividades do banco de dados
- Auditoria e relatórios consolidados
- Mascaramento de dados
- Edição de dados
Ferramentas de gerenciamento de dados de autoatendimento
As ferramentas de dados fornecem um ambiente simples de autoatendimento para carregar dados e disponibilizá-los para sua equipe estendida para colaboração. Os analistas de negócios e de dados podem facilmente carregar e transformar dados com recursos de arrastar e soltar, gerar modelos de negócios, descobrir anomalias, valores discrepantes e padrões ocultos rapidamente, entender dependências de dados e o impacto das mudanças.
Recursos
- Carregamento de dados
- Transformação de Dados
- Modelo de Negócio
- Insights sobre Dados
- Catálogo
Machine learning para todos
Crie e implemente modelos de machine learning no Oracle Autonomous Data Warehouse usando algoritmos escaláveis e otimizados no banco de dados. O Oracle Machine Learning acelera a criação de modelos de machine learning para cientistas de dados, eliminando a necessidade de mover dados para sistemas de machine learning dedicados.
Recursos
- Algoritmos no banco de dados
- Preparação automática de dados
- AutoML automatiza o desenvolvimento de modelo
- Fácil implementação de modelo por meio de interfaces REST e SQL
- Alto desempenho, escalabilidade e segurança
- Oracle Machine Learning Notebooks
- OML para Python
- Serviços OML
- OML AutoML UI
- Oracle Machine Learning for SQL
Descubra relacionamentos ocultos nos dados
Os bancos de dados de grafos facilitam o gerenciamento, a representação e a interação com relacionamentos complexos nos dados. O modelo de grafos permite que cientistas e desenvolvedores de dados apliquem reconhecimento de padrões, classificação e análise estatística, todos os quais permitem uma análise mais eficiente em escala contra grandes quantidades de dados.
O Oracle Autonomous Database já possui recursos gráficos para analisar e visualizar modelos gráficos, mas em breve adicionará o Graph Studio para uma plataforma completa e gerenciada para análise de gráficos.
Principais recursos do Graph Studio:
- Modelagem de grafos automatizada
- Instalação, atualização e provisionamento automatizados
- Recursos de salvamento automático, backup e restauração de dados de ponto de verificação
- Notebooks avançados e visualização
- Capacidade de agendar análise
- Notebooks de amostra e fluxos de trabalho para diferentes casos de uso
Compreensão da localização
Os recursos espaciais do Autonomous Data Warehouse abordam todas as formas de aplicativos, cargas de trabalho espaciais e conjuntos de dados, incluindo os mais exigentes aplicativos de inteligência de localização e geoespaciais em larga escala.
Recursos
- Modelo de dados e análise avançada abrangente para dados espaciais em 2D
- Processamento espacial paralelo de alto desempenho
- APIs Java e SQL baseadas em padrões
- Suporte nativo para JSON e REST
- Servidor de rastreamento de localização
- Funções internas de rastreamento de contato
- Estúdio Espacial de Autoatendimento
O objetivo da automação de TI é remover a TI dos fluxos de trabalho do dia a dia e permitir que as linhas de negócios trabalhem diretamente para definir e minerar os dados que importam", diz David Floyer, CTO & Cofundador da Wikibon. "O Oracle Autonomous Data Warehouse agora permite que os usuários finais usem tecnologias de arrastar e soltar e de low-code (baixo código) para definir os requisitos de dados para uma ampla variedade de ferramentas de usuário final, como Tableau e Qlik. O ADW aprimorou as análises espaciais, gráficas e de ML disponíveis on-premises ou em nuvens públicas com desempenho aprimorado em tempo real. A Oracle é legal de novo.David Floyer CTO & Co-fundador da Wikibon
A KuppingerCole reconheceu a inovação contínua da Oracle em tecnologias de banco de dados, nomeando o Oracle Autonomous Database o Líder Geral em nosso Leadership Compass para Bancos de Dados Empresariais na Nuvem no ano passado", disse Alexei Balaganski, Analista líder da KuppingerCole Analysts. “É claro que a empresa não parou por aí. Com a revelação do Autonomous Data Warehouse aprimorado, a Oracle continua a cumprir sua visão de democratizar o gerenciamento de dados, análises e segurança para organizações de qualquer tamanho ou setor. Esses novos recursos e aprimoramentos permitem que cada usuário acesse quaisquer dados e obtenha percepções quase em tempo real com ferramentas de autoatendimento inteligentes. A abordagem de "banco de dados convergente" da empresa garante que todos os tipos de dados sejam acessíveis ao mesmo tempo, ao contrário da natureza isolada das plataformas analíticas tradicionais. Isso ajuda as empresas a evitar a exposição de informações confidenciais a riscos desnecessários de segurança e conformidade.Alexei Balaganski Analista líder, KuppingerCole Analysts
Uma experiência do cliente econômica, eficiente e sem esforço
Saiba como os clientes da Oracle estão usando o Oracle Autonomous Database para transformar seus negócios, redefinindo o data warehousing por meio de machine learning e automação
A Lyft constrói uma única fonte global de informações para insights mais rápidos.
Casos de uso para o Autonomous Data Warehouse
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Construir um data warehouse departamental
Implemente um data warehouse departamental de autoatendimento para consolidar dados de várias planilhas e outras fontes de dados de arquivo simples em painéis confiáveis, de fácil manutenção e de alta qualidade.
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Construa um data warehouse departamental para aplicativos empresariais
Consolide dados de vários sistemas corporativos, planilhas e fontes de dados de terceiros em um armazenamento de dados integrado e analítico.
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Estenda um data warehouse empresarial
Simplifique o data warehouse empresarial para oferecer suporte a dados convergentes e multimodais com recursos autônomos.
-
Crie um data warehouse empresarial com data lake integrado
Combine as habilidades de um data lake e um data warehouse para gerenciar qualquer tipo de dados para análise de negócios e machine learning.
Ver todos os padrões de arquitetura do Autonomous Data Warehouse
Oracle Autonomous Data Warehouse: Novas inovações para analistas de dados, cientistas de dados de cidadãos e desenvolvedores de LOB
George Lumpkin, Vice-Presidente de Gerenciamento de Produtos para o Autonomous Data WarehouseApós a introdução do Autonomous Data Warehouse, organizações de todos os tamanhos reconheceram como poderia ser simples provisionar um data warehouse. Como o Autonomous Data Warehouse não requer administração operacional (e, portanto, não requer um administrador de banco de dados), um data warehouse em nuvem está ao alcance de muito mais organizações do que antes.
Leia a publicação completaBlogs em destaque (em inglês)
- 17 de março de 2021 Apresentação do Autonomous Data Tools
- 17 de março de 2021 Apresentação do Graph Studio com o Oracle Autonomous Database
- 16 de março de 2021 Apresentação do Oracle Machine Learning Services
- 11 de maio de 2020 Muitos bancos de dados de uso único versus um banco de dados convergente
Recursos
Preços do Autonomous Data Warehouse
Documentação do Autonomous Data Warehouse
Documentação do produto e centro de ajuda para implementar o serviço Autonomous Data Warehouse em infraestrutura compartilhada e dedicada.
Informações adicionais
- Tutoriais do Autonomous Data Warehouse
Aprenda a usar o Autonomous Data Warehouse com workshops práticos para explicar os principais recursos. - Workshop passo a passo gratuito
Aprenda como criar um data warehouse moderno, configurar um data lake ou experimentar o machine learning usando um workshop prático com instruções passo a passo. - Planos de treinamento
Nossos planos de treinamento oferecem uma ampla variedade de laboratórios e workshops, permitindo que você aprenda habilidades de ponta da Oracle Cloud, ao vivo. - Demonstração do Oracle Autonomous Data Warehouse (3:44)
Informativos
Informações, dicas, truques e código de amostra para um mundo autônomo e direcionado à nuvem.
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