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Oracle Autonomous Data Warehouse

Oracle Autonomous Data Warehouse est un service Cloud de data warehouse qui élimine toutes les complexités liées à l’exploitation d’un data warehouse, à la sécurisation des données et au développement d’applications orientées données. Il automatise l’approvisionnement, la configuration, la sécurisation, le réglage, la mise à l’échelle et la sauvegarde du data warehouse. Il comprend des outils pour le chargement de données en libre accès, les transformations de données, les business models, les aperçus automatiques, et des capacités intégrées de base de données convergentes qui permettent des requêtes plus simples sur plusieurs types de données et des analyses de machine learning. Il est disponible à la fois dans Oracle Public Cloud et dans les datacenters client avec Oracle Cloud@Customer.

Oracle Autonomous Data Warehouse
Innovations Oracle Autonomous Data Warehouse

Regardez Andrew Mendelsohn, vice-président exécutif, Oracle Database Server Technologies, pour découvrir les dernières innovations d’Oracle en matière de data warehouse Cloud.

Leader en matière de data warehouse Cloud

De loin la meilleure plateforme de base de données Cloud de niveau 1.

Applications et outils compatibles avec Autonomous Data Warehouse

Découvrez les applications et les outils compatibles avec Autonomous Data Warehouse.

Commencez à utiliser gratuitement Oracle Autonomous Data Warehouse.

Pourquoi choisir Oracle Autonomous Data Warehouse ?

Gestion d’entrepôt autonome

Oracle Autonomous Data Warehouse élimine presque tout le travail manuel, les erreurs humaines et l’expertise requise. Au-delà de l’approvisionnement, de la configuration et de la sauvegarde, il automatise les correctifs et les mises à jour sans aucun temps d’arrêt ni aucune action administrative. Autonomous Data Warehouse automatise de manière unique le réglage des performances pour garantir des performances élevées et constantes même lorsque les charges de travail changent ou que le nombre d’utilisateurs simultanés augmente. Pour répondre aux demandes de l’entreprise, Autonomous Data Warehouse se met automatiquement à l’échelle automatiquement sans temps d’arrêt, en ajoutant uniquement les ressources nécessaires et en veillant à ce que les clients ne paient pas pour des instances sur-provisionnées avec un modèle de taille de t-shirt rigide. En outre, il peut également se rétablir automatiquement en cas de défaillance, ce qui réduit le besoin d’intervention humaine. Tout cela permet aux équipes commerciales d’améliorer leur agilité et d’exploiter les data marts indépendamment de l’informatique, tandis que les DBA peuvent se concentrer sur l’utilisation des données pour générer de la valeur commerciale au lieu d’effectuer des tâches manuelles coûteuses.

Le groupe Unior, basé à Zreče, en Slovénie, gère 85 millions d’enregistrements sans administrateur de base de données. (1:23)

Regardez la vidéo sur Autonomous Database (1:00)

L’impératif de 2025 : L’automatisation intelligente maintenant

Une solution complète avec des outils de données et des analyses en libre accès

Autonomous Data Warehouse est la seule solution complète qui utilise une base de données convergente offrant une prise en charge intégrée des données multi-modèles et des charges de travail multiples. Elle comprend des outils intégrés en libre accès pour améliorer la productivité des analystes, des data scientists et des développeurs. Les analystes peuvent charger et transformer des données par glisser-déposer plutôt que par script, créer rapidement de nouveaux business models et identifier automatiquement les données pour une analyse plus approfondie. Les data scientists experts et citoyens peuvent créer des modèles de machine learning à l’aide de Python, SQL ou AutoML et les déployer dans la base de données ou utiliser des points de terminaison REST. Les développeurs peuvent créer des applications orientées données avec des données convergentes et utiliser des analyses spatiales et graphiques pour obtenir de meilleurs résultats.

Rapport d’analyse : Extraction de la valeur maximale de vos données avec Oracle Autonomous Data Warehouse (PDF)

Maxim’s Caterers, basé à Hong Kong, analyse 600 000 transactions quotidiennes et les données des médias sociaux à l’aide de requêtes ad hoc et d’analyses de simulation pour améliorer l’efficacité et la compétitivité de l’entreprise.

L’autonomie pour la réussite commerciale (PDF)

Disponible dans Oracle Public Cloud ou dans les datacenters des clients

À la différence d’autres services Cloud de data warehouse, Autonomous Data Warehouse propose trois choix de déploiement.

  • Infrastructure partagée (Cloud public) :

    Avec l’option de déploiement d’infrastructure partagée, les clients bénéficient des avantages des opérations automatisées, des performances, de l’évolutivité et de la sécurité avancée liés à l’exécution d’Autonomous Data Warehouse dans Oracle Public Cloud, mais à un coût inférieur.
  • Infrastructure dédiée (Cloud public) :

    L’option de déploiement d’infrastructure dédiée provisionne les bases de données client sur l’infrastructure Exadata dédiée dans Oracle Public Cloud. Une infrastructure dédiée offre une isolation par rapport aux autres utilisateurs, et les mêmes performances et la même prévisibilité que les déploiements locaux. De plus, les clients ont la possibilité de contrôler les politiques opérationnelles autonomes, telles que le calendrier des mises à niveau et des correctifs.
  • Infrastructure Cloud@Customer (datacenter du client) :

    Autonomous Data Warehouse on Exadata Cloud@Customer combine tous les avantages de la présence de machines Exadata Database Machine dans les datacenters des clients avec la simplicité ajoutée de la gestion de Cloud autonome. Le service offre l’agilité du libre accès et élimine le défi lié aux fonctionnalités de levée et déplacer de data warehouses vers le Cloud public. Il permet également aux clients de répondre aux exigences organisationnelles en matière de souveraineté et de sécurité strictes des données, puisque Cloud@Customer s’exécute dans le datacenter du client.
Note de recherche WinterCorp : Les options de déploiement de la base de données Cloud gérée se multiplient (PDF)

Protection complète des données et de la confidentialité

Autonomous Data Warehouse permet de protéger facilement les données des menaces provenant de l’extérieur autant que de l’intérieur. Il chiffre de manière autonome les données au repos et en mouvement (y compris les sauvegardes et les connexions réseau), protège les données réglementées, applique tous les correctifs de sécurité, active l’audit et effectue la détection des menaces. En outre, les clients peuvent facilement utiliser Oracle Data Safe pour mener des évaluations de sécurité continues, des analyses d’utilisateurs et de privilèges, la découverte de données sensibles, la protection des données sensibles et l’audit des activités. Autonomous Data Warehouse protège l’entreprise et toutes les données contre les violations de données, les injections de logiciels malveillants, les attaques DDoS, les malveillances internes, les menaces persistantes avancées, les API non sécurisées, le piratage de compte, etc.

DX Marketing, entreprise installée à Savannah, en Géorgie, s’appuie sur Autonomous Data Warehouse pour protéger plus de 260 millions d’enregistrements sous licence de consommateurs américains et les informations confidentielles associées. (1:54)

Recherche IDC : Les avantages en matière de sécurité d’un service de base de données entièrement géré (PDF)

Autonomous Data Warehouse

Gestion de data warehouse simplifiée — avec administration autonome

Les fonctionnalités de gestion autonome, telles que l’approvisionnement, la configuration, la sécurisation, le réglage et la mise à l’échelle, éliminent presque toutes les tâches manuelles et complexes qui peuvent introduire des erreurs humaines. La gestion autonome permet aux clients d’exécuter un data warehouse performant, hautement disponible et sécurisé tout en réduisant les coûts d’administration.

Fonctionnalités
  • Évolutivité automatique
  • Sécurisation automatique
  • Réglage automatique
  • Sauvegardes automatiques
  • Réparation automatique
  • Application automatique de correctifs

Garantie de performances élevées et constantes

Autonomous Data Warehouse surveille en permanence tous les aspects des performances du système. Il effectue des ajustements de manière autonome pour garantir des performances élevées et constantes, même si les charges de travail, les types de requêtes et le nombre d’utilisateurs varient.

Fonctionnalités
  • Évolutivité automatique
  • Réglage automatique
  • Indexation automatique
  • Compression hybride de colonnes
  • Traitement en colonnes
  • Analyse intelligente
  • Collecte automatique des statistiques de l’optimiseur

Réduisez les risques grâce à la sécurité de la base de données

Sécurisez Autonomous Data Warehouse avec un centre de contrôle de sécurité de base de données unifié qui identifie les données sensibles et les masque, émet des alertes sur les utilisateurs et les configurations à risque, surveille les activités critiques de la base de données et découvre les tentatives suspectes d’accès aux données.

Fonctionnalités
  • Chiffrement transparent des données
  • Gestion des clés de chiffrement
  • Contrôle d’accès utilisateur privilégié et multifactoriel
  • Classification et découverte de données
  • Surveillance et blocage de l’activité de la base de données
  • Audit et reporting consolidés
  • Masquage des données
  • Rédaction de données

Outils de gestion des données en libre accès

Les outils de données fournissent un environnement simple et en libre accès pour charger les données et les mettre à la disposition de leur équipe élargie à des fins de collaboration. Les analystes commerciaux et de données peuvent facilement charger et transformer les données grâce à des fonctions de glisser-déposer, générer des business models, découvrir rapidement des anomalies, des valeurs aberrantes et des modèles cachés, comprendre les dépendances des données et l’impact des changements.

Fonctionnalités
  • Chargement des données
  • Transformation des données
  • Business model
  • Analyse des données
  • Catalogue

Le machine learning pour tous

Construisez et déployez des modèles de machine learning dans Oracle Autonomous Data Warehouse en utilisant des algorithmes de base de données évolutifs et optimisés. Oracle Machine Learning accélère la création de modèles de machine learning pour les data scientists en éliminant la nécessité de déplacer les données vers des systèmes de machine learning dédiés.

Fonctionnalités
  • Algorithmes dans la base de données
  • Préparation des données automatique
  • AutoML automatise le développement de modèles
  • Déploiement facile des modèles grâce aux interfaces REST et SQL
  • Haute performance, évolutivité et sécurité
  • Oracle Machine Learning Notebooks
  • OML pour Python
  • Services OML
  • Interface utilisateur OML AutoML
  • Oracle Machine Learning for SQL

Découvrez les relations cachées au sein des données

Les bases de données orientées graphe facilitent la gestion, la représentation et l’interaction avec des relations complexes dans les données. Le modèle graphique permet aux data scientists et aux développeurs d’appliquer la reconnaissance de formes, la classification et l’analyse statistique, ce qui permet une analyse plus efficace à grande échelle par rapport à des quantités massives de données.

Oracle Autonomous Database dispose déjà de fonctionnalités graphiques pour l’analyse et la visualisation de modèles de graphes, mais ajoutera bientôt Graph Studio pour une plateforme complète et gérée pour l’analyse des graphes.

Fonctionnalités clés de Graph Studio :
  • Modélisation automatisée de graphes
  • Installation, mise à niveau et approvisionnement automatisés
  • Fonctions d’enregistrement automatique, de sauvegarde et de restauration des données par point de contrôle
  • Carnets de notes et visualisation avancés
  • Capacité à planifier l’analyse
  • Exemples de carnets de notes et de flux de travail pour différents cas d’utilisation

Donner du sens à la localisation

Les caractéristiques spatiales d’Autonomous Data Warehouse correspondent à toutes les formes d’applications, de charges de travail spatiales et d’ensembles de données, y compris les applications géospatiales et de localisation à grande échelle les plus exigeantes.

Fonctionnalités
  • Modèle de données et analytiques complètes pour les données spatiales 2D
  • Traitement spatial parallèle hautes performances
  • API SQL et Java normalisées
  • Prise en charge native de JSON et REST
  • Serveur de suivi de localisation
  • Fonctions intégrées de suivi des contacts
  • Studio Spatial en libre accès

L’objectif de l’automatisation informatique est de retirer l’informatique des flux de travail quotidiens et de permettre aux secteurs d’activité de travailler directement à la définition et à l’exploitation des données importantes », déclare David Floyer, directeur de la technologie et co-fondateur de Wikibon. « Oracle Autonomous Data Warehouse permet désormais aux utilisateurs finaux d’utiliser des technologies de type glisser-déposer et low-code pour définir les exigences en données d’une grande variété d’outils tels que Tableau et Qlik. ADW propose des analyses spatiales, graphiques et ML améliorées, disponibles sur site ou dans des Clouds publics, avec des performances améliorées en temps réel. Oracle est de nouveau cool.

David Floyer directeur de la technologie et co-fondateur de Wikibon

KuppingerCole a reconnu l’innovation continue d’Oracle dans les technologies de base de données, en nommant Oracle Autonomous Database comme leader global dans notre Leadership Compass on Enterprise Databases in the Cloud l’année dernière », a déclaré Alexei Balaganski, Analyste principal, KuppingerCole Analysts. « De toute évidence, l’entreprise ne s’est pas arrêtée là. Avec le dévoilement de la solution Autonomous Data Warehouse améliorée, Oracle continue de concrétiser sa vision de démocratiser la gestion, l’analyse et la sécurité des données pour les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs. Ces nouvelles fonctionnalités et améliorations permettent à chaque utilisateur d’accéder à n’importe quelle donnée et d’obtenir des informations en temps quasi réel grâce à des outils intelligents en libre accès. L’approche de « base de données convergente » de l’entreprise garantit que tous les types de données sont accessibles en même temps, contrairement à la nature cloisonnée des plateformes d’analyse traditionnelles. Cela aide les entreprises à éviter l’exposition d’informations sensibles à des risques de sécurité et de conformité inutiles.

Alexei Balaganski Analyste principal, KuppingerCole Analysts

Voir tous les témoignages clients Autonomous Database

Un expérience client économique, efficace et sans effort

Découvrez comment les clients Oracle utilisent Oracle Autonomous Database pour transformer leurs entreprises en redéfinissant la gestion du data warehouse grâce au machine learning et à l’automatisation

Logo TaylorMade
Logo OUTFRONT Media
Logo Vodafone
Logo CERN
Logo Unior
Logo Sky
Logo Adventist Health
Logo 11880
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Lyft met en place une source d’information unique et globale pour une compréhension plus rapide.

Cas d’utilisation pour Autonomous Data Warehouse

  • Créer un data warehouse de service

    Déployez un data warehouse départemental en libre accès pour consolider les données provenant de plusieurs tableurs et d’autres sources de données de fichiers plats dans un tableau de bord fiable, simple à gérer et de haute qualité.

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  • Créer un data warehouse départemental pour les applications d’entreprise

    Consolider les données provenant de plusieurs systèmes d’entreprise, feuilles de calcul et sources de données tierces dans un magasin de données intégré et analytique.

    Découvrez Oracle Departmental Data Warehouse

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  • Étendre un data warehouse d’entreprise

    Simplifiez votre data warehouse d’entreprise pour prendre en charge des données multimodales et convergentes avec des capacités autonomes.

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  • Créer un data warehouse d’entreprise avec un lac de données intégré

    Combinez les fonctionnalités d’un lac de données et d’un data warehouse pour gérer tout type de données pour l’analyse commerciale et le machine learning.

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Afficher tous les modèles d’architecture Autonomous Data Warehouse

17 mars 2021

Oracle Autonomous Data Warehouse : Nouvelles innovations pour les analystes de données, les data scientists citoyens et les développeurs LOB

George Lumpkin, vice-président, gestion des produits pour Autonomous Data Warehouse

Après l’introduction d’Autonomous Data Warehouse, les entreprises de toutes tailles ont reconnu à quel point il pouvait être simple de provisionner un data warehouse. Étant donné qu’Autonomous Data Warehouse ne nécessite aucune administration opérationnelle (et ne requiert donc pas d’administrateur de base de données), un data warehouse Cloud est à la portée de beaucoup plus d’entreprises qu’auparavant.

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Ressources

Tarification

Tarification d’Autonomous Data Warehouse

Documentation

Documentation d’Autonomous Data Warehouse

Documentation produit et centre d’aide pour déployer le service Autonomous Data Warehouse pour une infrastructure partagée et dédiée.

Informations complémentaires

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