AI Data Platform
Oracle AI Data Platform vereinheitlicht Ihre Unternehmensdaten, erstellt und nutzt den Geschäftskontext, den KI benötigt, um präzise zu handeln, und stellt Agenten bereit, die Workflows, Entscheidungen und Prozesse automatisieren – über alle Funktionen hinweg und im Unternehmensmaßstab. Es handelt sich dabei um eine End-to-End-Plattform, die mit einer gesteuerten Datengrundlage und eingebetteter Intelligenz ausgestattet ist.
Was ist neu bei Oracle AI Data Platform?
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ISG Buyers Guide™ für KI- und Datenplattformen 2026
Im Buyers Guide werden führende Anbieter in den Bereichen KI, Datenmanagement, Bereitstellungsfunktionen und mehr vorgestellt. Lesen Sie ihn jetzt, um zu erfahren, warum Oracle als insgesamt führender Anbieter genannt wurde.
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KI für Unternehmen entwickeln
KI ist nur so gut wie ihre Grundlage. Erfahren Sie, wie Oracle AI Data Platform eine vertrauenswürdige, gesteuerte Umgebung bereitstellt, um präzise KI in großem Maßstab zu erstellen.
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3 Möglichkeiten, wie sich Unternehmens-KI für Finanzdienstleister auszahlt
Erfahren Sie, wie Finanzdienstleister mit Oracle AI Data Platform vertrauenswürdige Daten vereinheitlichen, Branchenmodelle anwenden und KI in Kern-Workflows einbetten können, damit Teams schneller auf Erkenntnisse reagieren können.
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5 Möglichkeiten, wie Ihr Unternehmen von Oracle AI Data Platform profitieren kann
Entdecken Sie fünf wichtige Möglichkeiten, wie Oracle AI Data Platform Ihre Unternehmensdaten und KI-Initiativen transformieren kann.
Oracle AI World: Entdecken Sie die Zukunft der KI
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Warum Oracle AI Data Platform?
Unternehmens-KI ist erfolgreich, wenn drei Dinge zusammenkommen: Daten, denen Ihr Unternehmen vertraut, Kontext, der widerspiegelt, wie Ihr Unternehmen tatsächlich funktioniert, und Intelligenz, die dort eingebettet ist, wo Entscheidungen getroffen werden.
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Vertrauenswürdige Unternehmensdaten
Unternehmens-KI ist nur so zuverlässig wie die dahinter stehenden Daten. Oracle AI Data Platform vereinheitlicht strukturierte und unstrukturierte Daten über Ihre Geschäftssysteme hinweg, einschließlich Oracle Fusion Cloud ERP, SCM, HCM, Customer Experience (CX) und nicht von Oracle stammenden Quellen, in einer einzigen Datengrundlage. Daten können dabei sicher bleiben und Ihre Compliance-Anforderungen unterstützen,, es kann auf sie an Ort und Stelle zugegriffen werden oder sie können durch zuverlässige Pipelines mit Lineage Tracking verschoben werden, sodass die KI auf vollständige und genaue Informationen anstatt auf fragmentierte Kopien zurückgreift.
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Tiefe Geschäftssemantik
KI-Modelle verstehen Sprache. Aber sie verstehen nicht automatisch Ihr Geschäft. Oracle AI Data Platform kodiert die Metriken, Beziehungen, Domänenlogik und den Prozesskontext, die definieren, wie Ihr Unternehmen in den Bereichen Finanzen, Lieferkette, Personalwesen und Kundenvorgänge arbeitet. Agenten und Analysen, die auf diesem semantischen Layer basieren, können in Ihrer Unternehmenssprache Schlussfolgerungen ziehen und Ergebnisse erzeugen, die konsistent, die für die Mitarbeiter, die Entscheidungen treffen, erklärbar und vertrauenswürdig sind.
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KI im Arbeitsablauf
KI erzeugt nur dann geschäftlichen Nutzen, wenn sie handelt. Oracle AI Data Platform integriert Agenten und Intelligenz direkt in Geschäfts-Workflows, bei denen Entscheidungen getroffen werden – in Oracle Applications und in Betriebssystemen von Drittanbietern. Eingebettete KI stellt Empfehlungen, optimiert Genehmigungen und treibt Maßnahmen an dem Punkt voran, wo sie wirkliche Auswirkungen auf die Ergebnisse haben.
AI Data Platform – Kundenerfolgsstorys
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Das University College Dublin beabsichtigt, mit Oracle AI Data Platform die Versorgung chronisch Erkrankter zu verbessern.
Mit Oracle AI Data Platform transformiert das UCD Clinical Research Centre die Atemwegsbehandlung und wandelt dabei unstrukturierte klinische Daten in umsetzbare Erkenntnisse um. Durch die Kombination von synthetischen und offenen Datensätzen entwickelte es ein Forschungsanalysetool, um die Erforschung chronischer Krankheiten und die Datenanalyse zu unterstützen.
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Clopay treibt den Erfolg in der Fertigung mit Oracle AI Data Platform voran
Clopay® Garage Doors nutzt Oracle AI Data Platform, um die Art und Weise zu verändern, wie das Unternehmen seine Kunden versteht und bedient. Mit Millionen von einzigartigen SKUs in seiner Produktlinie ersetzte Clopay die manuelle Tabellenanalyse durch KI-gestützte Daten, die die Abwanderung von Händlern genau vorhersagen und Trends aufzeigen, bevor sie eintreten, Dies führte zu einer stärkeren Geschäft-Performance, besseren Entscheidungen und einer höheren Rentabilität.
Oracle AI Data Platform kennenlernen
KI-Datenplattform-Agenten
Erstellen, bereitstellen und verwalten Sie Enterprise-Agenten gemeinsam mit den Daten, die sie benötigen. Die integrierte Workbench der AI Data Platform bietet Entwicklern und Fachexperten visuelle und codebasierte Möglichkeiten, agentenbasierte Workflows zu erstellen und in die Produktion zu überführen.
- Visuell oder in Code entwickeln
Nutzen Sie einen visuellen Canvas, Python, Notebooks und offene Entwicklungsframeworks in einer gemeinsamen Umgebung. - Unternehmenskontext und -tools verbinden
Gewähren Sie Agents kontrollierten Zugriff auf Unternehmensdaten, Wissen, Modelle, APIs, MCP-Server und wiederverwendbare Tools. - Kontrolliert testen und bereitstellen
Bewerten Sie jeden Schritt in einer integrierten Playground-Umgebung und stellen Sie ihn auf verwalteter KI-Compute-Infrastruktur mit Identitäts- und Zugriffskontrollen, Tracing und Observability bereit.
Lakehouse-Funktionen in der AI Data Platform
Führen Sie strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten in einem vollständigen Lakehouse zusammen – mit Zugriff dort, wo sie sich befinden, oder durch Verschieben ohne unnötige Duplizierung. Transformieren Sie Rohdaten in vertrauenswürdige, KI-fähige Informationen für Analysen, Machine Learning und KI-Agenten. Ein Lakehouse. Eine Umgebung.
- Führen Sie all Ihre Daten zusammen
Stellen Sie eine Verbindung zu Unternehmensdaten aus Oracle- und Nicht-Oracle-Quellen her und erweitern Sie gleichzeitig die bestehende Datenlandschaft. - Schaffen Sie einen durchgängigen Pfad von Rohdaten zu KI-fähigen Daten
Nutzen Sie verwaltetes Apache Spark zur Datenaufbereitung und Oracle Autonomous AI Database, um kuratierte Informationen für Analysen, Machine Learning und Agenten bereitzustellen. - Schaffen Sie Vertrauen in jeder Phase
Wenden Sie Katalogisierung, Datenherkunft und Zugriffskontrollen an, damit nachgelagerte Benutzer und KI-Workloads dieselbe Governance-konforme Grundlage nutzen.
KI-Registry
Registrieren, organisieren und steuern Sie Enterprise-KI-Funktionen in einem gemeinsamen Inventar. Unterstützen Sie Teams dabei, bereits Vorhandenes zu entdecken, freigegebene Funktionen wiederzuverwenden und den Zugriff zu verwalten, während die Einführung von Enterprise-KI zunimmt.
- Registrieren Sie Agents und unterstützende Funktionen
Führen Sie A2A-konforme Agents, MCP-Server, Tools und wiederverwendbare Skills von Oracle und anderen unterstützten Umgebungen zusammen. - Zugriff organisieren und steuern
Beschreiben Sie Funktionen, dokumentieren Sie administrative Zuständigkeiten und Abhängigkeiten, und wenden Sie rollenbasierte Zugriffskontrollen an. Fassen Sie verwandte Funktionen zu Themen rund um Geschäftsanforderungen zusammen. - Funktionen zur Wiederverwendung bereitstellen
Unterstützen Sie Teams dabei, genehmigte Funktionen über unterstützte Assistenten, Anwendungen und Agent Hub zu entdecken und darauf zuzugreifen.
Agent Hub
Bieten Sie Fachanwendern eine dialogorientierte Erfahrung für die Arbeit mit genehmigten Enterprise-Agents und -Tools. Stellen Sie Fragen, fordern Sie Aktionen an und setzen Sie Ihre Arbeit fort, ohne Entwicklertools zu benötigen oder wissen zu müssen, wie die einzelnen Funktionen erstellt wurden.
- Relevante Agents und Tools finden
Verwenden Sie Beschreibungen, Themen und Zugriffsinformationen aus AI Registry, um genehmigte Funktionen für eine Frage oder Aufgabe zu identifizieren. - Arbeiten Sie agentenübergreifend mit unterstützten Agents
Interagieren Sie mit Oracle und kompatiblen Agents von Drittanbietern, oder nutzen Sie registrierte MCP-Tools direkt über eine einheitliche Konversationserfahrung. - Arbeit mit Kontext fortsetzen
Kehren Sie mit Sitzungsverlauf und generierten Ausgaben zu früheren Gesprächen zurück und folgen Sie den erforderlichen Genehmigungen innerhalb des zugrunde liegenden Agenten oder Workflows.
Sicherheit und Governance in der AI Data Platform
Integrieren Sie Sicherheit, Zugriffskontrolle, Katalog-Governance, Datenherkunft und Auditierbarkeit in dieselbe Umgebung, die zum Erstellen und Ausführen von Daten, Analysen, Modellen und Agenten genutzt wird.
- Die Kontrolle bleibt beim Kunden
Kunden definieren Identitäten, Rollen, Richtlinien, Berechtigungen, Genehmigungen und Ausführungsgrenzen. - Verwalten Sie Daten und KI gemeinsam
Wenden Sie Katalog-, Zugriffs-, Metadaten-, Herkunfts-, Versionierungs- und Lebenszykluskontrollen auf von der AI Data Platform verwaltete und katalogisierte Assets an. - Zusammenarbeiten, ohne die Kontrolle zu verlieren
Nutzen Sie berechtigungsabhängige Erkennung, getrennten Zugriff auf Arbeitsbereiche und Daten sowie ausdrücklich autorisierte Datenfreigabe. - Nachverfolgbarkeit aufrechterhalten
Nutzen Sie Audit- und Betriebsdatensätze, um Datenzugriffe, Benutzeraktivitäten, Agent-Interaktionen und administrative Änderungen nachzuvollziehen.
Erleben Sie AI Data Platform in Aktion
Data Engineer
Erstellen Sie ein vollständiges Lakehouse von den Rohdaten bis hin zum KI-fähigem Gold-Layer
Oracle AI Data Platform bietet Data Engineers einen Pfad von der Aufnahme bis zur Nutzung über strukturierte und unstrukturierte Daten hinweg. Rohdaten werden im Objektspeicher gespeichert, mit Spark zu vertrauenswürdigen Silber-Layer-Datasets aufbereitet und als kuratierte Gold-Layer-Daten zur Verfügung gestellt, die für Analysen, KI-Agenten und nachgelagerte Anwendungen bereit sind.
Entwurf von Pipelines innerhalb eines verwalteten Workspace
Data Engineers können Aufnahme-, Transformations- und Anreicherungspipelines über Workflowjobs erstellen, ohne die Plattform wechseln zu müssen. Dadurch werden die Entwicklungszyklen verkürzt, während gleichzeitig der Zugriff bei jeder Phase kontrolliert wird. Die Phasen sind dabei auf Unternehmensebene wiederverwendbar und einfacher zu operationaliseren.
Führen Sie Spark und SQL dort aus, wo sich Ihre Daten bereits befinden
Teams können Spark für umfangreiche Verarbeitungen und SQL für schnelle Explorationen und Berichterstellungsn verwenden und dabei die beste Engine für jede Workload auswählen. Durch den direkten Zugriff über den Objektspeicher und verbundene Datenbanken hinweg können Engineers Daten analysieren und vorbereiten, ohne dass ein unnötiges Verschieben oder Duplizieren erforderlich ist.
Beschleunigen Sie die Pipelinebereitstellung mithilfe von KI-gestütztem Engineering
Mithlfe einer KI-gestützten Entwicklung können Engineers schneller von der Quellverbindung zur produktionsreifen Pipeline übergehen – mit Codegenerierung, intelligenten Empfehlungen und einer geführten Workflow-Erstellung. In Kombination mit der direkten Oracle Fusion-Datenintegration können Teams ERP-, HCM-, SCM- und CX-Daten schnell in verwaltete KI-fähige Assets transformieren.
Data Steward
Eine einheitliche Metadatenebene für Ihren gesamten Oracle Cloud-Datenbestand
Der Hauptkatalog dient als zentrale Metadatenebene und registriert und organisiert Metadaten, ohne die zugrunde liegenden Daten zu verschieben oder zu kopieren. Er stellt dort eine Verbindung zu den Daten her, wo diese sich befinden – in Autonomous AI Database, Oracle Database oder OCI Object Storage. Dabei werden sowohl strukturierte Assets wie Tabellen, Ansichten und Schemas als auch unstrukturierte Daten abgedeckt.
Konsistente Zugriffskontrolle über alle KI- und Daten-Workloads hinweg
Ein zentralisiertes rollenbasiertes Zugriffsverwaltungs-Framework, das auf eine sichere Datennutzung ausgelegt ist. Die Workbench von Oracle AI Data Platform bietet fein abgestufte Zugriffskontrollen und Richtlinienverwaltung auf der Datenebene. So können Unternehmen steuern, wie Benutzer und KI-Workloads auf Daten zugreifen, und gleichzeitig skalierbare KI-Initiativen unterstützen.
Vollständige Sichtbarkeit des Datenzugriffs über alle KI- und Daten-Workloads hinweg
Bieten Sie Sichtbarkeit und Sicherheit mithilfe von Auditlogs, die verfolgen, wer wann und auf welche Weise auf Daten zugegriffen hat. Gewinnen Sie End-to-End-Transparenz mit der Workbench der Oracle AI Data Platform für Auditierung und operative Überwachung.
Rollenbasiertes Zugriffsmanagement über KI- und Daten-Workloads hinweg
Definieren und verwalten Sie Rollen, um sicherzustellen, dass Benutzer und KI-Workloads angemessenen Zugriff auf Daten, Tools und Plattformressourcen haben. Abgestufte, rollenbasierte Kontrollen vereinfachen die Administration, stärken die Sicherheit und erleichtern die Anwendung von Zugriffsrichtlinien.
Nahtloser Datenaustausch
Teilen Sie Daten sicher über Teams und Projekte hinweg, ohne eine unnötige Duplizierung oder Datenverschiebung. Oracle AI Data Platform ermöglicht eine kontrollierte, richtliniengesteuerte Datenfreigabe, die die Zusammenarbeit verbessert, den Zugriff auf vertrauenswürdige Daten beschleunigt und Datenvorgänge im Unternehmensmaßstab vereinfacht.
Data Scientist
Experimentverfolgung für jeden Team-Workspace
Experimente in der Workbench der Oracle AI Data Platform halten Teams nach Arbeitsbereich getrennt, während Autologging Parameter, Metriken und Artefakte erfasst. So entsteht ein reproduzierbarer Verlauf, der Nacharbeit reduziert und es erleichtert, frühere Experimente mit kontrollierten Änderungen erneut auszuführen. Die Workbench der AI Data Platform übernimmt administrative Aufgaben, damit sich Data Scientists auf die Wissenschaft konzentrieren können.
Mit einem Ein-Klick-Laufvergleich die erfolgreichsten Modelle in die Registry befördern
Data Scientists können Läufe filtern und vergleichen, um den Top-Performer zu identifizieren, und diesen dann aus dem Experimentlauf heraus im vom Hauptkatalog unterstützten Modell-Registry registrieren – mit Versionen, Tags, und benutzerdefinierten Feldern. So wird aus dem „besten Lauf“ ein gemeinsam verwendbares und auffindbares Champion-Asset. AI Data Platform verwaltet automatisch die Versionen, wenn Verbesserungen vorgenommen werden.
Vom besten Modell bis zur Inferenz, ohne Packaging-Overhead
Befördern Sie das beste Modell mit automatischer Versionierung, Tags und benutzerdefinierten Metadaten in die Registry. So ermöglichen Sie es, das richtige Modell ganz einfach aufzufinden und wiederzuverwenden, ohne sich auf institutionelles Wissen oder Seitenkanäle verlassen zu müssen. Laden Sie die neueste oder eine bestimmte Version direkt in Notizbücher und führen Sie eine Batch-Inferenz aus. DAI Data Platform sorgt dafür, dass alles vom Experimentieren bis zur Inferenzierung einfach, konsistent und wiederholbar ist.
Die End-to-End-Herkunft stellt sicher, dass generierte Modelle erklärbar und auditierbar sind
Registrierte Modelle in AI Data Platform werden auf den genauen Experimentlauf zurückverfolgt, der sie hervorgebracht hat. Dabei werden Herkunfts- und Ausführungsbedingungen wie Hyperparameter, Umgebungsvariablen, Metriken und Artefakte angezeigt. Teams können so verstehen, was erstellt wurde, wie es erstellt wurde und warum es genau so funktioniert, wie es funktioniert.
KI-Entwickler
Eine einheitliche Plattform zum Erstellen, Verwalten und Bereitstellen von Enterprise-KI
Oracle AI Data Platform vereint die Tools und Integrationen sowie das Zugriffsmanagement und die Auditfunktionen, die Teams benötigen, um KI von der Entwicklung zur Produktion zu bringen. Erstellen Sie Agenten und Anwendungen mit visuellen Low-Code-Tools oder Code-First-Notizbüchern, die auf Unternehmenswissen mittels nativer Vektorspeicherintegration basieren, die mit dem Hauptkatalog verknüpft ist. Über OCI Generative AI und Oracle AI Database 26ai sind branchenführende LLMs verfügbar, wobei das vollständige Lebenszyklusmanagement sicherstellt, dass jedes KI-Asset registriert, versioniert und getestet wird. Mit der Fusion AI Agent Studio-Integration können benutzerdefinierte Agenten direkt in Oracle SaaS-Anwendungen eingebettet werden. Dadruch wird die Schleife zwischen KI-Entwicklung und realen Geschäfts-Workflows geschlossen.
High-Code-Agentenentwicklung mit voller Plattformleistung
Definieren Sie Agent-Flows in Code mit LangGraph, Open-Source-Frameworks und Python-Bibliotheken von Drittanbietern innerhalb der AI Data Platform. Die integrierte Utility-Bibliothek bietet Agenten nahtlosen Zugriff auf Modellkonfiguration, Limits und Systemtools wie RAG, MCP, SQL und das Prompt-Management. Ob Code-erstellt oder Canvas-erstellt, alle Flows werden im gleichen einheitlichen Playground getestet.
In die Plattform integrierte End-to-End-Observability
Oracle AI Data Platform bietet integrierte Beobachtbarkeitstools, mit denen Teams vollständige Sichtbarkeit in die Performance ihrer KI-Agenten in der Produktion erhalten. Teams können von der Verfolgung einzelner Ausführungen bis hin zur Überwachung der Ausgaben und der Aufdeckung von Störungen in Echtzeit Probleme erkennen, diagnostizieren und lösen, ohne die Plattform zu verlassen.
Flexible Erstellung, Tests und Debugging von Agenten mit Nachvollziehbarkeit und integriertem Playground
Oracle AI Data Platform unterstützt sowohl die Definition von Non-Code-Agenten-Flows im Canvas-Verfahren als auch die codebasierte Entwicklung über LangGraph. So erhalten Teams die Freiheit, die optimale Arbeitsweise zu entwickeln. Mithilfe von dedizierten Erstellungs- und Testpanels können Entwickler schnell iterieren, wobei Änderungen, die in der Erstellungsphase vorgenommen wurden, sofort auf einem umfassenden Test-Playground verfügbar sind. So können Teams ohne unnötige Reibungsverluste von der Idee zum funktionierenden Agenten-Flow übergehen.
Geschäftsbenutzer
Alle Ihre Agenten an einem Ort
Jeder KI-Agent, den Ihr Unternehmen verwendet, unabhängig davon, ob er intern erstellt, in Oracle Fusion eingebettet oder über Drittsysteme verbunden ist, kann über ein einziges Conversational User Interface aufgerufen werden. Stellen Sie eine Frage, werden Sie automatisch an den richtigen Agent weitergeleitet, und fahren genau dort fort, wo Sie aufgehört haben – einschließlich eines vollständigen Sitzungsverlaufs, der bei jeder Interaktion beibehalten wird.
Ausgewählte AI Data Platform-Blogs
Agents vs. Workflows: Wo entsteht der ROI tatsächlich?
Die meisten Unternehmen scheitern nicht mit ihren KI-Agenten aufgrund der Technologie – sie scheitern, weil sie dort Agenten verwenden, wo einfache Workflows die Arbeit besser erledigen würden. In diesem Blog werden die wichtigsten Unterschiede zwischen Workflows und autonomen Agenten erläutert und wie sich die Auswahl des richtigen Ansatzes auf die Kapitalrendie, Skalierbarkeit, Governance und Kosten auswirkt. Er bietet auch ein praktisches Framework, um zu entscheiden, wann sich agentische KI wirklich lohnt.
