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Autonomous Database for analytics and data warehousing (ADW)

データマート、データウェアハウス、データ・レイクなどの分析ワークロードのために最適化・完全自動化されたクラウド・データベース・サービスです。列形式、パーティショニングおよび大規模な結合がデフォルトで設定されており、データベースのプロビジョニング、データの抽出、ロード、変換、高度なレポートの実行、予測の生成、機械学習モデルの作成を、簡素化および高速化します。Autonomous Databaseを使えば、データ・サイエンティスト、ビジネスアナリスト、そして専門家でない人でも、あらゆるサイズと種類のデータを使って、迅速、簡単、かつコスト効率よくビジネスインサイトを得ることができます。Oracle DatabaseとOracle Exadataをベースに構築されたAutonomous Databaseは、共有または専用のOracle Cloud Infrastructureで利用できるほか、オンプレミスではExadata Cloud@CustomerとDedicated Region Cloud@Customerで利用可能です。

Oracle Autonomous Database: データ管理に革命をもたらす(0:30)

Oracle Database Service for Microsoft Azureの概要

Larry Ellison氏とSatya Nadella氏は、Oracle Database Service for Microsoft Azureを発表しました。Oracle Databaseのエンタープライズグレードのパフォーマンス、可用性、および自動化をAzureのお客様に向けて提供します。

Autonomous Data Warehouseと互換性のあるアプリケーションとツール Autonomous Databaseと互換性のあるアプリケーションとツール

Autonomous Database for analytics and data warehousingと互換性のある、アプリケーションとツールについて説明します。

Autonomous Database for analytics and data warehousingが選ばれる理由

自律型のデータウェアハウス管理

Oracle Autonomous Database for analytics and data warehousingにより、ほぼすべての手動管理タスクをなくすことができます。また、バックアップ、構成、パッチ適用などの一般的なタスクが自動化されます。独自の方法で、ダウンタイムや人的介入、過剰なプロビジョニングなしで、継続的なパフォーマンス自動調整と自動スケーリングも可能です。これにより、管理作業は最大90%削減され、ITの支援なしでビジネスチームが対処できるようになります。

2025年に向けた課題: 今すぐインテリジェントな自動化を

セルフサービスのデータツールと分析を備えた完全なソリューション

Autonomous Data Warehouse for analytics and data warehousingは、統合データベースを使用して、マルチモデルのデータと複数のワークロードの組み込みサポートを提供する、唯一の完全なソリューションです。アナリスト、データ・サイエンティスト、開発者の生産性を向上させるためのセルフサービスツールが組み込まれています。

ビジネスの成功のための自律性(PDF)

Oracle Public Cloudまたはお客様のデータセンターで利用可能

他のクラウド・データウェアハウス・サービスとは異なり、Autonomous Database for analytics and data warehousingには3つの導入方法があります。

包括的なデータおよびプライバシー保護

Autonomous Database for analytics and data warehousingは、保存中および移動中のデータの自律暗号化、規制対象のデータの保護、すべてのセキュリティパッチの適用、脅威の検出を実行します。さらに、Oracle Data Safeを使用することで、ユーザーと特権の分析、機密データの検出と保護、アクティビティの監査をお客様が簡単に実行できます。Autonomous Databaseを使用すると、外部の人間や内部関係者からデータを安全に保つことが容易になります。

IDC Research: フルマネージド・データベースサービスのセキュリティ上の利点(PDF)

Autonomous Database for analytics and data warehousingの機能

自律型管理でデータウェアハウスの管理を簡略化

プロビジョニング、構成、保護、チューニング、スケーリングなどの自律型管理機能により、人的エラーを招く可能性のある手動の複雑なタスクのほとんどすべてが不要になります。自律型管理により、管理コストを削減するとともに高性能で可用性に優れた安全なデータウェアハウスを運用できます。

特長
  • 自動スケーリング
  • 自動保護
  • 自動チューニング
  • 自動バックアップ
  • 自動修復
  • 自動パッチ適用

一貫性のある高いパフォーマンスの確保

Autonomous Database for analytics and data warehousingは、システム・パフォーマンスのあらゆる側面を継続的に監視します。自律的に調整を行うことで、ワークロード、クエリの種類、ユーザー数が変化しても一貫して高いパフォーマンスを確保します。

特長
  • 自動スケーリング
  • 自動チューニング
  • 自動インデックス作成
  • Hybrid Columnar Compression
  • 列処理
  • スマートスキャン
  • 自動オプティマイザ統計収集

データベース・セキュリティによるリスクの軽減

Autonomous Database for analytics and data warehousingを統合データベース・セキュリティ・コントロール・センターによって保護します。統合データベース・セキュリティ・コントロール・センターは、機密データを特定してマスクし、リスクの高いユーザーや構成に関するアラートを発行し、重要なデータベース・アクティビティを監査し、疑わしいデータへのアクセスの試みを検出します。

特長
  • 透過的なデータ暗号化
  • 暗号化キーの管理
  • 特権ユーザーおよび多要素アクセス制御
  • データの分類および検出
  • データベース・アクティビティの監視とブロック
  • 統合された監査とレポート
  • データ・マスキング
  • Data Redaction

セルフサービスのデータ管理ツール

データツールは、データをロードして広範なチームでのコラボレーションに利用できるようにする、シンプルなセルフサービス環境を提供します。ビジネスアナリストとデータアナリストは、ドラッグ・アンド・ドロップ機能を使用してデータを簡単にロードおよび変換し、ビジネスモデルを生成し、異常、外れ値、隠れたパターンをすばやく発見して、データの依存関係と変更の影響を把握できます。

特長
  • データ読み込み
  • データ変換
  • ビジネスモデリング
  • データインサイト
  • カタログ

誰もが使える機械学習

スケーラブルで最適化されたデータベース内アルゴリズムを使用し、Oracle Autonomous Database for analytics and data warehousing で機械学習モデルを構築して導入できます。Oracle Machine Learningでは、データを専用の機械学習システムに移動する必要がないため、データ・サイエンティストは機械学習モデルの作成を迅速化できます。

特長
  • データベース内アルゴリズム
  • 自動データ準備
  • AutoMLによるモデル開発の自動化
  • RESTおよびSQLインターフェイスを介した簡単なモデル導入
  • 高性能、スケーラビリティ、セキュリティ
  • Oracle Machine Learningノートブック
  • Python用OML
  • OMLサービス
  • OML AutoML UI
  • SQLのOracle Machine Learning

データの隠れた関係の発見

Autonomous Databaseは、複雑なデータ関係を表現し、管理するためのグラフデータベース機能を備えています。グラフ分析により、データ・サイエンティストや開発者は、パターン認識、分類、統計分析を適用して、より深いコンテキストを得ることができます。

Graph Studioの主な機能:
  • 自動グラフモデリング
  • 自動インストール、アップグレード、プロビジョニング
  • 自動保存、バックアップ、チェックポイント・データ復元の機能
  • 高度なノートブックと視覚化
  • 分析のスケジュール
  • さまざまな事例でのサンプルノートブックとワークフロー

ロケーションの理解

Autonomous Database for analytics and data warehousingの空間機能は、あらゆる形式のアプリケーション、空間ワークロード、およびデータセットに対応します。最も要求の厳しい大規模ロケーション・インテリジェンスや地理空間アプリケーションも含まれます。

特長
  • 2D空間データのデータモデルと包括的な分析
  • 高性能な並列空間処理
  • 標準ベースのSQLおよびJava API
  • ネイティブでのJSONおよびRESTのサポート
  • ロケーション追跡サーバー
  • 連絡先トレース組み込み関数
  • セルフサービス型Spatial Studio

Oracle Autonomous Database for analytics and data warehousingを無料ではじめる

トップ業界アナリストによるAutonomous Database for analytics and data warehousingに関する見解

IDC社では、Autonomous Dataの顧客が5年間で417%のROIを達成していることがわかりました。

IDC社では、Autonomous Dataの顧客が5年間で417%のROIを達成していることがわかりました。

詳細

金融サービス向けオラクルのデータ管理

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経済的、効率的、そして努力を要しない顧客体験

オラクルのお客様が機械学習と自動化によってデータウェアハウジングを再定義することでビジネスを変革するためにどのようにOracle Autonomous Databaseを使用しているかをご覧ください

TaylorMadeのロゴ
OUTFRONT Media logo
Vodafone logo
CERN logo
Accentureのロゴ
sky logo
AON
Zebra
Lyft logo

Lyft社では、1つのグローバルな情報源を構築し、そこからより迅速にインサイトを得ています。

お客様の声

ガートナーのロゴ

エンタープライズ・ピアからのレビュー - ガートナーが検証1

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検証済みのユーザーからの詳細なレビューに基づいた上位クラスのソフトウェアおよびサービス。

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ユーザー評価とソーシャル・データに基づいたビジネス・ソフトウェアおよびサービス。

Autonomous Database for analytics and data warehousingの使用事例

基幹業務の分析を改善する

セルフサービスの部門別データウェアハウスを展開し、複数の企業システム、スプレッドシート、サードパーティのデータソースを統合して、信頼性と保守性に優れた統合ダッシュボードを実現します。統合されたセルフサービス・データツールを使用すると、ユーザーはドラッグアンドドロップでデータを読み込んで変換し、ビジネスモデルを生成し、異常をすばやく発見し、機械学習(ML)モデルを構築できます。

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オラクルの部門別データウェアハウスについて調べる

基幹業務の分析を改善する
すべてのデータを使用して複雑な質問に答える

エンタープライズ・データウェアハウスの簡素化と最新化

すべてのデータを使用してより複雑な質問に答えるエンタープライズ・データウェアハウスを簡素化して、自律機能を備えたマルチモデルの統合データをサポートします。

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機械学習で意思決定を強化する

スケーラブルで最適化されたデータベース内アルゴリズムを使用し、Oracle Autonomous Database for analytics and data warehousing で機械学習モデルを構築して導入できます。

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機械学習で意思決定を強化する

Autonomous Database for analytics and data warehousing の価格

共有インフラストラクチャ上のAutonomous Database for analytics and data warehousing

製品
比較価格(/vCPU)*
単価
単位
Oracle Autonomous Data Warehouse


1時間あたりのOCPU
Oracle Autonomous Database – Exadataストレージ


1カ月あたりのテラバイト・ストレージ容量

専用インフラストラクチャ上のAutonomous Database for analytics and data warehousing

製品
比較価格(/vCPU)*
単価
単位
Oracle Autonomous Data Warehouse - 専用


1時間あたりのOCPU
Oracle Cloud Infrastructure - Database Exadataインフラストラクチャ - クォーターラック - X8M


1時間あたりのホスト環境
Oracle Cloud Infrastructure - Database Exadataインフラストラクチャ - クォーターラック - X8


1時間あたりのホスト環境
Oracle Cloud Infrastructure - Database Exadataインフラストラクチャ - ハーフラック - X8


1時間あたりのホスト環境
Oracle Cloud Infrastructure - Database Exadataインフラストラクチャ - フルラック - X8


1時間あたりのホスト環境
Oracle Cloud Infrastructure - Oracle Database Exadataインフラストラクチャ - クォーターラック - X7


1時間あたりのホスト環境
Oracle Cloud Infrastructure - Database Exadataインフラストラクチャ - ハーフラック - X7


1時間あたりのホスト環境
Oracle Cloud Infrastructure - Database Exadataインフラストラクチャ - フルラック - X7


1時間あたりのホスト環境

  • 専用インフラストラクチャ上のAutonomous Database for analytics and data warehousing用:
  • –Database Exadataインフラストラクチャのサブスクリプションの最小期間は48時間です。
  • –最小OCPU購入は、データベースノードごとに1OCPUで、ラックあたり最大OCPUまでです。

Autonomous Database for analytics and data warehousingライセンス持参(BYOL)

製品
比較価格(/vCPU)*
単価
単位
Oracle Autonomous Database for analytics and data warehousing


1時間あたりのOCPU
Oracle Autonomous Database for analytics and data warehousing - 専用


1時間あたりのOCPU

  • Oracle Database Enterprise Editionと以下にリストされている必須オプションを実行する場合、ライセンス持参要件は次のとおりです。
  • – 単一のOracle Autonomous Database for analytics and data warehousingインスタンスの1〜16個のOCPUの場合:
  • – Oracle Database Enterprise Editionとオプションのサポート対象のプロセッサ・ライセンスごと:マルチテナントでは、ライセンス持参(BYOL)クラウドサービスの最大2つのOCPUをアクティブ化できます。
  • –Oracle Database Enterprise Editionおよびオプションのサポートされている25のNamed User Plusライセンスごと:マルチテナント、ライセンス持参(BYOL)クラウドサービスの1つのOCPUをアクティブ化できます。
  • – 単一のOracle Autonomous Database for analytics and data warehousingの17個以上のOCPUの場合:
  • – Oracle Database Enterprise Editionとオプションのサポート対象のプロセッサ・ライセンスごと:マルチテナントおよびReal Application Clustersでは、ライセンス持参(BYOL)クラウドサービスの最大2つのOCPUをアクティブ化できます。
  • Oracle Database Enterprise Editionおよびオプションのサポートされている25のNamed User Plusライセンスごと:マルチテナントおよびReal Application Clustersでは、ライセンス持参(BYOL)クラウドサービスの1つのOCPUをアクティブ化できます。

クラウド業界では、仮想CPU(vCPU)の数に応じてコンピュート・インスタンスを定義するのが一般的です。各vCPUは、1スレッド分の実行能力を持ちます。vCPUは物理的なコンピュートコア全体を提供するものではなく、コアの一部を提供するものです。一方、オラクルのx86コンピュート・シェイプでは、物理的なCPUコアに相当するOCPUを使用しており、それぞれが2つのスレッドを提供しています。お客様がクラウド・サービス・プロバイダー間で比較しやすいように、オラクルのウェブページではvCPUの価格を表示していますが、課金は消費したOCPUの時間数に基づいて行われます。お客様が請求される1時間あたりのOCPU料金は、ウェブページ上のvCPU料金の2倍となります。これは、お客様が1つではなく2つのvCPUのコンピュート能力を得られるためです。

2021年10月13日

Autonomous Database、データ・レイク分析を強化

製品管理担当ディレクター、Martin Gubar

オラクルのデータウェアハウスは、数十年にわたりデータ・アーキテクチャの主流となっています。それは、データウェアハウスがスケーラブルおよびセキュアであり、複雑なクエリを高い同時実行性で処理でき、さまざまなツールやアプリケーションで利用できるためです。とはいえ、データ・レイクはデータプラットフォームの重要な構成要素となってきています。

全文を読む

リソース

ドキュメント

Autonomous Database for analytics and data warehousingのドキュメント

共有インフラストラクチャと専用インフラストラクチャにAutonomous Database for analytics and data warehousingを導入するための製品ドキュメントおよびヘルプセンターです。

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