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Aktuelle Fragen

Oracle Modern Data Warehouse

Modern Data Warehouse bietet eine integrierte Lösung für Machine Learning (ML), die Kunden Einblicke und Business Intelligence ermöglicht, um schneller Geschäftsentscheidungen treffen zu können. Mit den Self-Service-Funktionen ist der Einstieg einfach und mithilfe der zahlreichen Automatisierungsfunktionen in Oracle Data Warehouse entfällt die Komplexität bei der Verwaltung von Daten, um die Analyse zu vereinfachen.

Modern Data Warehouse

Warum Modern Data Warehouse?

Komplette integrierte Lösung

Komplette, integrierte Lösung der Dienste Data Warehouse, Integration, Data Lake, Data Science und Analytics. Kunden können beliebige Daten laden, in einem Data Warehouse oder in Data Lakes speichern sowie ML-Modelle transformieren, katalogisieren, steuern, visualisieren, analysieren und erstellen. Mit unserer integrierten Lösung können Kunden Sicherheitsrichtlinien für das Modern Data Warehouse mit einem integrierten Data Lake nutzen sowie den Data Lake über das Data Warehouse abfragen. Eine einzige Lösung mit integrierter Unterstützung für Multimodelldaten und mehreren Workloads wie analytisches SQL, datenbankinternes Machine Learning, Diagrammen und räumlichen Funktionen eliminiert die Komplexität bei Entwicklung und Bereitstellung.

Anwendungsfallmuster für Data Warehouse

Steigen Sie jetzt ein

Oracle bietet webbasierte Nutzer-Schnittstellen für Self-Service-Bereitstellung, Datenladeprozesse, Datentransformationen und Datenanalyse. Die Bereitstellung und Analyse der Daten dauert nur wenige Minuten. Bestehende Oracle Database-Kunden können Datenkonnektoren und -operatoren, Datenmodelle und Tools von Drittanbietern per Drag & Drop verschieben, um die Modernisierung zu vereinfachen.

Nehmen Sie an einer Einführung in Autonomous Data Warehouse teil

Leistungsstarke, benutzerfreundliche Daten- und Analysetools

Oracle bietet integriertes Datenmanagement und Analyse-Tools wie Oracle Spatial and Graph mit Oracle Autonomous Data Warehouse, einfache Integration in Oracle Analytics Cloud, Support für andere gängige BI-Tools und Dienste zum Erstellen und Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. Mit diesen umfassenden Tools und Services können Kunden agile Unternehmen erstellen, die flexibler sind und sich schneller anpassen können.

E-Book lesen (PDF)

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.

Mit Autonomie zum Geschäftserfolg (PDF)

Moderne Data Warehouse-Anwendungsfälle

Erstellen Sie ein abteilungsspezifisches Self-Service-Data-Warehouse

Analysten benötigen eine effiziente Möglichkeit, Daten aus mehreren Tabellenkalkulationen und Flat-File-Datenquellen in einer vertrauenswürdigen, wartbaren und abfrageoptimierten Quelle zu konsolidieren. Laden und optimieren Sie Daten aus mehreren Quellen in ein abteilungsspezifisches Data Warehouse, damit die Nutzer Ihres Unternehmens die Daten analysieren und umsetzbare Daten erhalten können.

Produkte

Integriert in geschäftskritische Anwendungen

Analysten benötigen eine effiziente Möglichkeit, Daten aus mehreren Anwendungen, Tabellenkalkulationen und anderen Datenquellen in einer vertrauenswürdigen, wartbaren und abfrageoptimierten Quelle zu konsolidieren. Laden und analysieren Sie Daten aus Oracle E-Business Suite und anderen Quellen mithilfe von Self-Service-Datentools, damit Abteilungen umsetzbare Daten erhalten 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

Einfachere Diagrammanalyse

Mit Diagrammanalysen können Datenwissenschaftler und Entwickler komplexe Beziehungen in Daten verwalten, darstellen und mit ihnen interagieren, um Betrugserkennung im Bankwesen durchzuführen, tiefere 360-Grad-Kundenanalysen im Marketing zu ermöglichen und mehr Entdeckungen in der pharmazeutischen Welt zu machen.

Oracle Autonomous Database verfügt bereits über Diagrammfunktionen zum Analysieren und Visualisieren von Diagrammmodellen, die eine übermäßige Datenintegration und ‑verschiebung vermeiden. In Kürze wird jedoch Graph Studio hinzugefügt, um die Verwaltung von Diagrammdaten zu automatisieren und die Modellierung, Analyse und Visualisierung zu vereinfachen.

Hauptfunktionen von Graph Studio
  • Automatisierte Diagrammmodellierung
  • Automatisierte Installation, Aktualisierung und Bereitstellung
  • Funktionen zum automatischen Speichern, Sichern und Wiederherstellen von Checkpoint-Daten
  • Erweiterte Notizbücher und Visualisierung
  • Möglichkeit, Analysen zu planen
  • Beispiel für Notizbücher und Workflows für verschiedene Anwendungsfälle

30. Juni 2020

Die Zukunft ist datengetrieben

Maria Colgan, leitende Produkt-Managerin

Datengetriebene 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 auf ganz andere Art und Weise Mehrwert aus Daten schaffen als herkömmliche Anwendungen.

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Ressourcen

Dokumentation

Oracle Architecture Center

Das Oracle Architecture Center bietet Ihnen Hilfe beim Entwerfen und Implementieren von IT-Topologien, Referenzarchitekturen, Lösungs-Playbooks und mehr.

Cloud-Learning

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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