Comunicato stampa

Oracle potenzia Autonomous AI Lakehouse con un livello semantico per la comprensione del contesto aziendale e un supporto ampliato per i dati Iceberg

Le nuove funzionalità consentono agli agenti AI di operare sulla base del contesto aziendale, permettono simulazioni multidimensionali e applicano una governance coerente ai dati nell'intero patrimonio informativo aziendale, senza costosi spostamenti di dati

Oracle AI World, LAS VEGAS—26 ottobre 2026

Oracle ha annunciato oggi nuove funzionalità per Oracle Autonomous AI Lakehouse che aiutano le aziende a fornire agli utenti e agli agenti AI il contesto aziendale, a eseguire simulazioni multidimensionali e a rafforzare la governance dei dati nell'intero patrimonio informativo aziendale. Sulla base della piattaforma aperta e ad alte prestazioni di Autonomous AI Lakehouse, gli ultimi aggiornamenti consentono ai clienti di utilizzare i dati operativi in tempo reale insieme ai dati contenuti nelle tabelle Apache Iceberg, preservando il contesto aziendale, applicando una governance dei dati unificata ed evitando spostamenti di dati non necessari.

“Dare all'AI accesso ai dati aziendali non è sufficiente. Per prendere decisioni informate e intraprendere azioni affidabili, gli agenti AI devono comprendere il contesto aziendale alla base di quei dati e operare nel rispetto delle regole e delle policy dell’azienda”, ha dichiarato Çetin Özbütün, executive vice president, Autonomous AI Database Technologies di Oracle. “Combinando la semantica aziendale e la modellazione multidimensionale con l'accesso aperto ai dati e una governance dei dati unificata, gli ultimi aggiornamenti di Autonomous AI Lakehouse aiutano le aziende a fornire agli agenti AI il contesto e i controlli necessari per interpretare i dati aziendali, applicare le regole di business e supportare azioni affidabili”.

Liberty Energy, azienda nordamericana di servizi energetici che serve i produttori di petrolio e gas naturale, utilizza Oracle Autonomous AI Lakehouse per unificare i dati finanziari, operativi, della supply chain e della forza lavoro nel proprio ambiente multicloud. Ciò offre a Liberty una base dati unificata per l'AI, gli analytics e le simulazioni aziendali.

“Oracle Autonomous AI Lakehouse offre ai responsabili delle decisioni visibilità in tempo reale sui ricavi delle attività sul campo, sull'utilizzo delle scorte, sui costi e sulla redditività”, ha dichiarato Rhett Rowan, vice president of IT di Liberty Energy. “Integra in modo fluido le tabelle Apache Iceberg con i dati di Amazon S3, dei database Amazon, di Microsoft SQL Server su Azure, di MongoDB e di PostgreSQL, semplificando l'aggiunta di nuove fonti di dati per alimentare l'AI, gli analytics e le simulazioni aziendali”.

Autonomous AI Lakehouse offre un lakehouse aperto, ottimizzato per l'AI, con accesso ai dati aziendali in tempo reale ovunque si trovino. È disponibile su Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud, Oracle Exadata Cloud@Customer e OCI Dedicated Region. Le funzionalità nuove e ampliate di Autonomous AI Lakehouse includono:

AI Data Catalog: offre ai clienti una visione completa dei dati aziendali, consentendo di collegare cataloghi esterni, database Oracle e non Oracle, tabelle Iceberg, applicazioni e dati nell’object storage senza duplicare i dati. È possibile eseguire query in tempo reale su queste fonti di dati tramite AI Data Catalog, sfruttando tutta la potenza del motore Oracle. Le funzionalità agentiche del catalogo possono arricchire continuamente i metadati con semantica aziendale, data lineage, profili dei carichi di lavoro, relazioni e segnali per il recupero delle informazioni, per migliorare le prestazioni e la qualità e ottimizzare i costi dell’individuazione dei dati, del recupero delle informazioni tramite AI, delle analisi in linguaggio naturale e dei flussi di lavoro agentici sui dati del lakehouse. Queste funzionalità saranno disponibili entro i prossimi 12 mesi.
Business Semantic Layer (livello semantico per la comprensione del contesto aziendale): aiuta gli utenti e gli agenti AI ad acquisire un contesto aziendale coerente per interrogare con precisione i dati aziendali, ragionare su di essi e ricavarne insight. Può trasformare i dati grezzi in informazioni dotate di contesto aziendale utilizzando le annotazioni del catalogo, le annotazioni SQL importate da Oracle AI Database e le viste analitiche suggerite dall'AI. Le viste analitiche riutilizzabili comprendono dimensioni, misure, metriche, gerarchie, calcoli e KPI per migliorare l’accuratezza di Select AI, di NL2SQL, del recupero delle informazioni tramite AI e degli insight analitici. Queste funzionalità saranno disponibili entro i prossimi 12 mesi.
Supporto ampliato per i dati Iceberg: aiuta i clienti a creare, popolare, aggiornare ed eliminare le tabelle Iceberg utilizzando il consueto linguaggio SQL, offrendo un modello di analisi coerente per i dati Oracle e Iceberg. Le aziende possono quindi utilizzare le tabelle Iceberg come base per gli analytics basati sull'AI e i flussi di lavoro degli agenti e creare prodotti dati Iceberg riutilizzabili con funzionalità di time travel per consentire verifiche di audit e operazioni di ripristino. I miglioramenti al supporto nativo di Apache Iceberg aumentano le prestazioni ed estendono le funzionalità per i clienti che accedono alle tabelle Iceberg tramite cataloghi esterni o Oracle AI Data Catalog.
Data Studio: consente ai team di individuare i dati del lakehouse, accedervi, prepararli, analizzarli e gestirli, semplificare l'integrazione, creare pipeline di trasformazione e ottenere insight basati sull'AI. L'ambiente di lavoro unificato, assistito dall'AI, è accessibile tramite Oracle Data Studio senza dover prima effettuare il provisioning di un database, semplificando il modo in cui i team lavorano con i dati per analytics, AI, data engineering, operazioni e simulazioni aziendali. I team possono connettersi a oltre 100 fonti di dati e lavorare con i dati utilizzando il linguaggio naturale, SQL o Python.
Sicurezza e controlli centralizzati: contribuisce a garantire che sia gli utenti sia gli agenti AI accedano soltanto alle informazioni autorizzate, applicando al contempo una governance dei dati coerente negli ambienti cloud e on-premises. Un unico control plane in AI Data Catalog consente ai clienti di applicare controlli di accesso basati sui ruoli e a livello di oggetto ai dati Oracle, non Oracle e Iceberg.
Data Lake Accelerator (DLA): offre ai clienti prestazioni e scalabilità migliori contribuendo ad accelerare le query su larga scala sui dati Iceberg archiviati nell'object storage. Nei test di benchmark su set di dati TPC-DS da 100 TB, i miglioramenti di DLA hanno consentito un'esecuzione delle query fino a 3 volte più veloce. La dimensione massima dei cluster DLA è triplicata, consentendo una maggiore scalabilità e prestazioni delle query più elevate.
Business Simulation Engine: aiuta i clienti a prendere decisioni più informate in materia di pianificazione e previsione supportando simulazioni multidimensionali e analisi di tipo what-if sui dati del lakehouse. Realizzato integrando nativamente Oracle Essbase all'interno di Autonomous AI Lakehouse, consente ai team di prevedere i risultati e valutare l'impatto delle modifiche alle ipotesi aziendali, con supporto per il write-back, le aggregazioni dinamiche lungo le gerarchie, i calcoli avanzati e le allocazioni. I clienti possono porre domande in linguaggio naturale, generare report di simulazione ed effettuare analisi basate su Excel sui dati nei database Oracle o nei file presenti nell’object storage.

“Riteniamo che la prossima fase dell'AI aziendale dipenderà dalla capacità di collegare l'accesso ai dati al contesto aziendale necessario per prendere decisioni utili”, ha dichiarato Dave Vellante, co-founder e chief analyst di theCUBE. “Oracle Autonomous AI Lakehouse compie un passo significativo in questa direzione riunendo accesso governato ai dati Oracle e non Oracle, definizioni aziendali condivise, analytics assistiti dall'AI e pianificazione multidimensionale di scenari what-if. Questa combinazione può aiutare le aziende a basare i workflow degli agenti sulle metriche e sulle relazioni rilevanti per il loro business e a valutare le opzioni utilizzando una base analitica più coerente. Per concretizzare questo valore sono necessarie definizioni aziendali accurate e controlli chiari sull'esecuzione. Oracle sta rafforzando il lakehouse come base concreta per la pianificazione, le decisioni informate e i flussi di lavoro agentici”.

Ulteriori risorse

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