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O Modern Data Warehouse oferece uma solução de machine learning (ML) integrada que permite insights do cliente e business intelligence para tomar decisões de negócios mais rápidas. É fácil começar com recursos de autoatendimento, e a automação de data warehouse da Oracle elimina a complexidade de gerenciamento para simplificar a análise.
Solução completa e integrada de serviços de data warehouse, integração, data lake, ciência de dados e análise avançada. Os clientes podem carregar qualquer dado, armazenar em um data warehouse ou data lakes e transformar, catalogar, governar, visualizar, analisar e construir modelos de ML. Com nossa solução integrada, os clientes podem aproveitar as políticas de segurança em todo o data warehouse moderno com um data lake integrado, bem como consultar o data lake a partir do data warehouse. Uma única solução com suporte integrado para dados multimodelos e várias cargas de trabalho, como SQL analítico, machine learning no banco de dados, gráfico e espacial, elimina a complexidade de desenvolvimento e implementação.
A Oracle fornece interfaces de usuário baseadas na web para provisionamento de autoatendimento, carregamento de dados, transformações de dados e análise de dados. Leva apenas alguns minutos para provisionar e começar a analisar os dados. Os clientes existentes do Oracle Database podem arrastar e soltar conectores e operadores de dados, modelos de dados e ferramentas de terceiros, simplificando a modernização.
A Oracle fornece ferramentas integradas de gerenciamento e análise avançada de dados com o Oracle Autonomous Data Warehouse, fácil integração com o Oracle Analytics Cloud, suporte para outras ferramentas populares de BI e serviços para construir e implementar modelos de machine learning. Esse conjunto abrangente de ferramentas e serviços permite que os clientes criem organizações ágeis que se movem mais rapidamente.
O Autonomous Data Warehouse fornece ajuste automático e é executado no Exadata. A Oracle é o único fornecedor com giro automatizado, que cria/descarta automaticamente resumos de dados para análise avançada, cria/descarta formatos de processamento de vetores colunares e paraleliza automaticamente a carga de trabalho para manter as consultas em execução rapidamente. O sistema desenvolvido pelo Exadata não é o hardware comum usado por outros fornecedores. Possui o armazenamento NVMe mais rápido, a rede RDMA mais rápida e algoritmos avançados de armazenamento em cache.
A Oracle fornece ferramentas de análise avançada integradas com o Autonomous Data Warehouse, fácil integração com o Oracle Analytics Cloud, suporte para outras ferramentas populares de BI e serviços para construir e implementar modelos de machine learning. Esse conjunto abrangente de ferramentas e serviços permite que os clientes criem organizações ágeis que se movem mais rapidamente.
Os analistas precisam de uma maneira eficiente de consolidar dados de várias planilhas e fontes de dados de arquivo simples em um armazenamento de dados confiável, de fácil manutenção e otimizado para consultas. Carregue e otimize dados de várias fontes em um data warehouse departamental para que os usuários de negócios possam analisar os dados e obter percepções acionáveis.
Os analistas precisam de uma maneira eficiente de consolidar dados de vários aplicativos, planilhas e outras fontes de dados em um armazenamento de dados confiável, de fácil manutenção e otimizado para consultas. Carregue e analise dados do Oracle E-Business Suite e outras fontes usando ferramentas de dados de autoatendimento para que os departamentos possam obter percepções acionáveis.
Os dados de recursos humanos geralmente são distribuídos em vários sistemas em toda a empresa e não podem ser facilmente integrados e analisados para produzir insights acionáveis. Enriqueça os dados de aplicativos corporativos de PeopleSoft Human Capital Management com dados brutos e dados de eventos para produzir informações preditivas.
Combine as habilidades de um data lake e um data warehouse para processar dados de streaming e uma ampla variedade de recursos de dados corporativos e alavancar os dados para análise de negócios e aprendizado de máquina.
Processar eventos de streaming e dados de registro para manutenção preditiva. Aplique análises avançadas e recursos de ciência de dados para entender o contexto para um evento acionável, obter insights e criar uma resposta.
Os aplicativos orientados a dados (aplicativos) operam em um conjunto diversificado de dados (espacial, documentos, sensor, transacional) extraídos de várias fontes diferentes, geralmente em tempo real. Para ajudar as empresas a tomar decisões mais rápidas e informadas, esses aplicativos precisam criar valor a partir dos dados de maneiras muito diferentes dos aplicativos tradicionais.
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