ADW offre des outils sans codage et faciles à utiliser permettant aux analystes d'effectuer des opérations qui nécessitaient auparavant l'intervention d'ingénieurs et de spécialistes des données.
Quelle que soit leur taille, les entreprises disposent désormais d'analyses encore plus rapides et plus puissantes, immédiatement exploitables.
Colombes—18 mars 2021Oracle annonce toute une série d'innovations pour Oracle Autonomous Data Warehouse, le premier et le seul datawarehouse cloud du marché totalement autonome. Avec cette nouvelle version, Oracle va bien au-delà de toutes les offres cloud concurrentes en transformant radicalement le secteur des datawarehouses cloud, aujourd'hui le plus souvent constitués à partir d'un écosystème complexe de produits, d'outils et de tâches nécessitant une expertise technique étendue, du temps et de l'argent. Oracle propose de son côté une expérience de type SaaS, intuitive et manipulable en quelques clics par les analystes des données, les spécialistes métiers des données et les utilisateurs professionnels. Oracle Autonomous Data Warehouse permet aux entreprises d'obtenir des résultats plus rapidement et d'accélérer les analyses, tout en économisant beaucoup de temps et d'argent. Grâce à l'approche “zéro-administration” d'Oracle Autonomous Data Warehouse, des organisations de toutes tailles, de la plus petite à la plus vaste, peuvent diminuer leurs coûts tout en extrayant beaucoup plus de valeurs de leurs données.
Les dernières évolutions d'Oracle Autonomous Data Warehouse en font une plateforme de données unifiée permettant à l'entreprise d'ingérer, de transformer, de stocker et de gouverner toutes les données de toutes les sources pour exécuter les charges analytiques les plus diverses – des systèmes départementaux jusqu'aux datawarehouses d'entreprises et aux lacs de données. Ses outils simples et intégrés offrent une interface intuitive pilotable à la souris afin que les analystes puissent facilement charger, transformer et nettoyer les données, mais aussi créer automatiquement des modèles opérationnels et découvrir automatiquement des séquences pour générer de précieux renseignements.
Oracle a également ajouté des outils en libre-service permettant aux analystes des données et aux experts métiers des données de préparer facilement leurs jeux de données, de construire des modèles d'apprentissage automatique assistés par AutoML, puis de déployer leurs modèles. Les spécialistes et les analystes des données bénéficieront également de puissants nouveaux outils en libre-service pour la modélisation et l'analyse des graphes. Pour permettre aux développeurs de réaliser des applications pilotées par les données, Oracle propose Oracle APEX (Application Express) Application Development, un outil de développement applicatif à faible codage intégré directement dans la base de données, ainsi que ses services RESTful qui facilitent les interactions des applications modernes avec les données du datawarehouse. Contrairement aux bases de données dédiées proposées par d'autres éditeurs dans le cloud, Oracle Autonomous Data Warehouse supporte les environnements multi-modèles, multi-charges et multi-locataires, le tout au sein d'un seul et même moteur de base de données moderne et convergé capable d'offrir toute la palette des services de bases de données : documents JSON, données opérationnelles, analyses, graphes, apprentissage automatique et blockchain.
“Oracle Autonomous Data Warehouse est à ce jour le seul datawarehouse cloud réellement autonome,” explique Andrew Mendelsohn, Executive Vice President, Database Server Technologies, Oracle. “Avec cette nouvelle génération d'Autonomous Data Warehouse, nous proposons une palette complète d'outils faciles à utiliser, sans codage, qui permettent aux analystes métiers de réellement devenir des spécialistes des données, des ingénieurs des données et des développeurs dans le domaine d'activité qu'ils connaissent parfaitement.”
“Avec Oracle Autonomous Data Warehouse et APEX, non seulement j'ai accès à un moteur de base de données de classe mondiale, évolutif, super-sécurisé et super-puissant, mais avec ses outils intégrés de développement applicatif je peux aussi réaliser et déployer des applications quasi immédiatement afin que mes équipes puissent accéder rapidement aux données,” déclare Frank Hoogendoorn, directeur général des données chez MineSense. “Je ne connais aucune autre plateforme me permettant de faire directement tout ça.”
“Nous gagnons énormément de temps grâce aux fonctions innovantes de chargement de données intégrées directement dans Oracle Autonomous Data Warehouse,” explique Derek Hayden, directeur de la stratégie et de l'analyse des données chez OUTFRONT Media. “Les fonctions déclaratives d'extraction, de chargement et de transformation se pilotent en quelques clics et nous permettront de charger et de transformer rapidement de nombreux types de données, pour visualiser les relations entre les données grâce aux mécanismes d'auto-analyse.”
“Oracle Autonomous Data Warehouse a réduit les délais de mise en service des projets classiques de datawarehouse de trois mois à trois jours, tout en offrant des analyses plus approfondies et mieux exploitables,” affirme Steven Chang, directeur informatique de Kingold. “L'ingestion et la transformation des données, la réalisation des modèles opérationnels et la génération des analyses sont encore plus automatisées, et c'est une excellente nouvelle ! Nous sommes impatients de pouvoir utiliser toutes ces nouveautés.”
“A partir d'entretiens réalisés avec plusieurs clients à travers le monde, notre enquête montre que les entreprises qui utilisent Oracle Autonomous Data Warehouse ont réussi à diminuer d'environ 63% leurs coûts de fonctionnement, tout en augmentant de 27% la productivité des équipes d'analyse des données, avec un retour sur investissement atteint en moyenne au bout de cinq mois,” explique Carl Olofson, directeur de recherche pour les logiciels de gestion de données chez IDC. “Ce ROI intègre des gains de productivité significatifs pour les équipes de gestion des données, d'analyse et de développement. Même si les résultats varient d'un client à l'autre, les avantages que démontre cette étude correspondent bien aux améliorations que la plupart des entreprises attendent. Avec l'intégration de ces nouveaux outils intuitifs dans Oracle Autonomous Data Warehouse, il est raisonnable d'anticiper des gains de productivité encore plus importants, qui permettront aux entreprises de rentabiliser encore plus vite leur investissement.”
“Les différentes déclinaisons d'Oracle Autonomous Database poursuivent leur chemin sans réponse de la concurrence, même après trois années de présence sur le marché,” remarque Holger Mueller, directeur et analyste principal de Constellation Research. “Et maintenant Oracle renforce ce leadership avec plusieurs améliorations d'Oracle Autonomous Data Warehouse visant à démocratiser tous les aspects de l'analyse et de l'apprentissage automatique, en supprimant la contrainte pour les utilisateurs que représentait la nécessité de connaître SQL. Oracle propose à la place une interface utilisateur qui se pilote en quelques clics de souris, ainsi qu'AutoML pour réaliser et tester des modèles d'apprentissage automatique, afin que les utilisateurs professionnels puissent explorer par eux-mêmes les données sans dépendre de l'informatique, des DBA ou des administrateurs systèmes pour gérer les données. Et tout ceci s'appuie sur le socle de base de données convergée d'Oracle qui permet aux utilisateurs d'accéder à tous les types et modèles de données au sein d'une seule et même base de données.”
“Une fois de plus, Oracle facilite énormément la vie de tous ceux qui sont en charge des données et de leur valorisation,” commente Mark Peters, analyste principal et directeur d'unité chez Enterprise Strategy Group. “Après avoir aidé les DBA et les administrateurs systèmes avec sa base de données autonome, Oracle étend maintenant largement les avantages d'Autonomous Data Warehouse en matière de productivité et d'efficacité afin que tout le monde puisse en tirer facilement parti dans un environnement familier : analystes de données, spécialistes métiers des données et utilisateurs professionnels. Les interfaces utilisateurs pilotables en quelques clics et les interfaces à faible codage simplifient toutes les opérations, du chargement et de l'analyse des données jusqu'à la réalisation de modèles d'apprentissage automatique. Alors que les concurrents d'Oracle (qui nécessitent encore souvent beaucoup d'expertise, d'outils tiers ou d'extraction manuelle de bases de données externes) ont encore beaucoup à faire pour mieux répondre aux besoins des non-techniciens, Oracle est déjà au rendez-vous.”
“L'objectif de l'automatisation de l'informatique est de supprimer l'informatique des opérations quotidiennes et de permettre aux unités opérationnelles de travailler directement pour définir et explorer les données qui comptent pour elles,” déclare David Floyer, directeur technique et cofondateur de Wikibon. “Oracle Autonomous Data Warehouse permet maintenant aux utilisateurs finaux d'utiliser le glisser-déposer et des technologies à faible codage pour définir les données dont ils ont besoin pour un large panel d'outils tels que Tableau et Qlik. ADW améliore les analyses spatiales, les graphes et l'apprentissage automatique, aussi bien on-premises que dans les clouds publics, tout en offrant des performances temps réel encore meilleures. Oracle assure encore une fois.”
“Alors que certains datawarehouses cloud commencent seulement à se poser la question de l'apprentissage automatique, Oracle a déjà franchi cette étape et va bien au-delà,” analyse Marc Staimer, président de DS Consulting et analyste de Wikibon. “Oracle Autonomous Data Warehouse intègre désormais Auto-ML. Oracle Autonomous Data Warehouse avait adopté l'apprentissage automatique intégré dès sa conception. Mais ils l'ont maintenant automatisé afin que n'importe quel client d'Autonomous Data Warehouse puisse l'exploiter sans avoir besoin d'une expertise particulière. Par comparaison les autres offres apparaissent aussi rudimentaires que primitives.”
Cette toute dernière version intègre de nombreuses nouveautés, avec non seulement de multiples fonctionnalités permettant aux analystes, aux experts métiers des données et aux développeurs opérationnels d'exploiter tout le potentiel du premier et du seul datawarehouse cloud autonome du marché, mais aussi des outils offrant des analyses encore plus approfondies et une intégration plus étroite des lacs de données. Voici les principales nouveautés de cette version :
Outils de données intégrés: Les analystes opérationnels disposent désormais d'un environnement simple et accessible en libre-service pour charger les données et les mettre à disposition de toutes leurs équipes afin de faciliter la collaboration. Ils peuvent charger et transformer les données depuis leur ordinateur portable ou dans le cloud avec un simple glisser-déposer. Ils peuvent alors générer automatiquement les modèles opérationnels ; découvrir rapidement les anomalies, les aberrations et les séquences cachées au sein de leurs données ; et comprendre les dépendances entre les données et l'impact des modifications.
Oracle Machine Learning AutoML UI : En automatisant les étapes les plus lourdes de la création des modèles d'apprentissage automatique, AutoML UI offre une interface utilisateur sans codage pour automatiser l'apprentissage automatique afin d'augmenter la productivité des spécialistes de l'analyse des données, d'améliorer la précision des modèles et de permettre même aux non-experts d'exploiter tout le potentiel de l'apprentissage automatique.
Oracle Machine Learning pour Python : Les spécialistes de l'analyse des données et d'autres utilisateurs de Python peuvent désormais utiliser Python pour appliquer l'apprentissage automatique aux données de leur datawarehouse, en exploitant toute la performance, les capacités de parallélisation et les plus de 30 algorithmes natifs d'apprentissage automatique d'Oracle Autonomous Data Warehouse.
Oracle Machine Learning Services : Les équipes de DevOps et de science des données peuvent déployer et gérer des modèles natifs au sein même de la base de données, ainsi que des modèles de classification et de régression au format ONNX à l'extérieur d'Oracle Autonomous Data Warehouse. Elles peuvent aussi invoquer des analyses textuelles cognitives. Les développeurs applicatifs disposent de points de terminaison REST faciles à intégrer pour toutes les fonctionnalités.
Support des graphes de propriétés : : Les graphes permettent de modéliser et d'analyser les relations entre entités (par exemple le graphe d'un réseau social). Les utilisateurs peuvent désormais créer des graphes au sein de leur datawarehouse, interroger ces graphes avec PGQL (property graph query language) et les analyser grâce à plus de 60 algorithmes d'analyse de graphes en mémoire.
Interface utilisateur de Graph Studio : : Graph Studio s'appuie sur les mécanismes de graphe de propriétés d'Oracle Autonomous Data Warehouse pour faciliter encore plus l'analyse des graphes par les débutants. Il intègre la création automatique de modèles de graphe et de carnets de note, la visualisation intégrée et des flux opérationnels prédéfinis pour différents cas d'utilisation.
Accès transparent aux lacs de données : Oracle Autonomous Data Warehouse étend sa capacité à interroger les données dans Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Object Storage et dans tous les principaux systèmes de stockage d'objets dans le cloud avec trois nouvelles fonctionnalités dédiées aux lacs de données : l'interrogation facilitée des données dans Oracle Big Data Service (Hadoop) ; l'intégration avec OCI Data Catalog pour simplifier et automatiser la découverte des données dans les stockages d'objets ; et des capacités de montée en puissance externe des traitements pour accélérer les requêtes sur de grands ensembles de données dans les systèmes de stockage d'objets.
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