Pourquoi Gartner nomme Oracle leader du Data Management for Analytics ?

Pourquoi Oracle est leader de la gestion de données pour l’analytique ?

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L’intégration dans les infrastructures de nouvelles et diverses technologies rendent le marché de plus en plus divisé. Une solution de données pour l’analyse, ou DMSA, permet de prendre en charge et de monitorer les données dans un ou plusieurs systèmes de gestion de fichiers. Les données sont ensuite analysées selon différentes stratégies et à partir de modèles de données variables.

Les points forts d’Oracle

• Les capacités de la base de données sont non seulement solides mais également affinées par des milliers de cas d'utilisation rencontrés chez les utilisateurs. Ainsi, Oracle est leader dans ce domaine.
• La disponibilité du service est immédiate après déploiement. Oracle est un des meilleurs fournisseurs concernant :
  • la disponibilité des ressources
  • la facilité d’intégration avec les APIs et les outils standards
  • l’intégration globale
  • le déploiement
• Autonomous Data Warehouse : cette offre d’entrepôt de données automatise la gestion des données grâce à l’exploitation d’algorithmes de Machine Learning. Sa fonction autonome améliore l’analyse et les performances des requêtes, ainsi que la résolution de problèmes.

Face à Snowflake qui se hisse à la catégorie des leaders, Oracle s’impose grand premier du Data Management Solutions for Analytics du Magic Quadrant.

Qu’est-ce que Autonomous Data Warehouse ?

Oracle Autonomous Data Warehouse fournit une base de données :

• simple d’utilisation : les utilisateurs professionnels peuvent même créer rapidement leur propre data warehouse, data mart ou sandbox
• autonome : l’apprentissage automatique intégré à Autonomous Data Warehouse permet d’automatiser l’administration du système de gestion de données ainsi que son infrastructure
• à la capacité élastique sur laquelle les performances des requêtes sont excellentes : le logiciel, qui repose sur Oracle Exadata, fournit des performances imbattables pour les charges de travail de data warehouse
• sans recours à l'administration : grâce à l’exploitation de Machine Learning, l’intervention manuelle pour la gestion administrative n’est plus nécessaire.
• entièrement sécurisée : toutes les données sont chiffrées, sauvegardées automatiquement, et les environnements dédiés permettent d’envisager des systèmes hautement critiques.