該当する結果がありません

一致する検索結果がありませんでした。

お探しのものを見つけるために、以下の項目を試してみてください。

  • キーワード検索のスペルを確認してください。
  • 入力したキーワードのシノニムを使用します。たとえば、「ソフトウェア」の代わりに「アプリケーション」を試してみてください。
  • 新しい検索を開始してください。
お問合せ Oracle Cloudにサインイン

Oracle Autonomous Data Warehouse

Oracle Autonomous Data Warehouseは、データウェアハウスの運用、データの保護、データ駆動型アプリケーションの開発といったすべての複雑さを解消するクラウド・データウェアハウス・サービスです。データウェアハウスのプロビジョニング、構成、保護、チューニング、スケーリング、バックアップを自動化します。このサービスには、セルフサービスのデータ読み込み、データ変換、ビジネスモデリング、自動インサイト、組み込みの統合データベース機能のためのツールが含まれており、複数のデータ型にまたがるよりシンプルなクエリと機械学習分析が可能です。Oracle Public Cloudでも、Oracle Cloud@Customerのあるお客様のデータ・センターでも利用可能です。

Oracle Autonomous Data Warehouse
Oracle Autonomous Data Warehouseのイノベーション Oracle Autonomous Data Warehouseのイノベーション

Oracle Database Server TechnologiesのEVP、Andrew Mendelsohnが、オラクルの最新のクラウド・データウェアハウスによるイノベーションをご覧ください。

Autonomous Data Warehouseと比較してSnowflakeが消えてゆく理由 Autonomous Data Warehouseと比較してSnowflakeが消えてゆく理由

業界のエキスパートDSCによる詳細な分析では、Oracle Autonomous Data Warehouseが大多数のグローバル組織にとってより賢明な選択である理由を示しています。

Autonomous Data Warehouse互換のアプリケーションとツール Autonomous Data Warehouse互換のアプリケーションとツール

Autonomous Data Warehouseと互換性のあるアプリケーションとツールについてはこちらからご確認いただけます。

Oracle Autonomous Data Warehouseを無料で使い始めましょう。

Oracle Autonomous Data Warehouseが選ばれる理由

自律型のデータウェアハウス管理

Oracle Autonomous Data Warehouseにより、ほぼすべての手動管理タスクは排除されます。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。

Unior Group社は、スロベニアのズレチェを拠点とし、データベース管理者なしで8,500万件のレコードを管理しています。(1:23)

Autonomous Databaseのビデオを見る(1:00)

2025年規範:今こそ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。

アナリスト・レポート:オラクルのAutonomous Data Warehouseの機能強化:シンプルさの民主化(PDF)

Maxim’s Caterers社は香港に拠点を置き、アドホック・クエリとwhat-if分析を使用して600,000もの毎日のトランザクションとソーシャル・メディア・データを分析し、ビジネスの効率と競争力を向上させています。

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 Data Warehouseには3つの導入方法があります。

WinterCorp Research Note:成長するマネージド・クラウドデータベース導入オプション(PDF)

包括的なデータおよびプライバシー保護

Autonomous Data Warehouse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 Data Warehouse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。

DX Marketing社は、ジョージア州サバンナを拠点とし、Autonomous Data Warehouseを使用して米国の消費者および関連する個人情報について2億6,000万件を超えるライセンス・レコードを保護しています。(1:54)。

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 Data Warehouse

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 Data Warehouse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 Data Warehouse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
  • データ・リダクション

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
  • ビジネスモデル
  • 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 Data Warehouse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をよりすばやく作成できます。

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 Notebooks
  • Python用OML
  • OMLサービス
  • OML AutoML UI
  • Oracle Machine Learning for SQL

データの隠れた関係の発見

グラフデータベースを使用すると、データ内の複雑な関係の管理、表現、および操作が簡単になります。グラフモデルにより、データ・サイエンティストと開発者は、パターン認識、分類、統計分析を適用して、これらすべてで、大量のデータに対して大規模でより効率的な分析が可能になります。

Oracle Autonomous Databaseには、グラフモデルを分析および視覚化するためのグラフ機能がすでに用意されていますが、グラフ分析のための完全なマネージドプラットフォームに対応したGraph Studioがまもなく追加される予定です。

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 Data Warehouse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 Data Warehouseが優れている5つの理由。

トップ業界アナリストによるオラクルに関する見解

IDC社、Autonomous Data Warehouseの顧客が5年間で
417%のROIを達成していることを認識

IDC社では、Autonomous Data Warehouse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。

詳細を見る
Wikibon社、Oracle Autonomous DatabaseのコストがAWSより50%低いことを認識

Wikibon社では、Oracle Autonomous DatabaseのコストがAWSより50%低いことがわかりました。

詳細を見る(PDF)
Constellation Research:

Constellation Research社では、Oracleデータベースの容量が最大のAWSサービスよりも 32%多いことがわかりました。

詳細を見る
Autonomous Databaseの成功事例をすべて表示する

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社のロゴ
OUTFRONT Media社のロゴ
Vodafone社のロゴ
CERNのロゴ
Accenture社のロゴ
Sky社のロゴ
AON
Zebra
Lyft社のロゴ

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。

Autonomous Data Warehouseの使用事例

基幹業務の分析を改善する

セルフサービス部門のデータウェアハウスを展開して、さまざまなエンタープライズ・システム、スプレッドシートやサードパーティ・データソースのデータを、維持のしやすい信頼できる統合ダッシュボードに統合します。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。

リファレンス・アーキテクチャを見る

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。

リファレンス・アーキテクチャを見る

エンタープライズ・データウェアハウス・ソリューションを見つける

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 Data Warehouseで機械学習モデルを構築して導入できます。

リファレンス・アーキテクチャを見る

機械学習ソリューションを見つける

機械学習で意思決定を強化する

価格

共有インフラストラクチャ上のAutonomous Data Warehouse

製品
単価
課金単位
Oracle Autonomous Data Warehouse 1 vCPUにつき、1時間あたり
Oracle Autonomous Database - Exadataストレージ 1か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 Data Warehouse

製品
単価
課金単位
Oracle Autonomous Data Warehouse - 専用 1 vCPUにつき、1時間あたり
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 Data Warehouse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 Data Warehouse(ライセンス持参(BYOL))

製品
単価
課金単位
Oracle Autonomous Data Warehouse 1 vCPUにつき、1時間あたり
Oracle Autonomous Data Warehouse - 専用 1 vCPUにつき、1時間あたり

  • 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(BYOL)要件は次のとおりです。
  • 単一のOracle Autonomous Data Warehouseインスタンスの1〜16個のOCPUの場合:–
  • – Oracle Databaseのエンタープライズ版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のエンタープライズ版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 Data Warehouseの17個以上のOCPUの場合:–
  • – Oracle Databaseのエンタープライズ版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のエンタープライズ版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。

一般的なクラウド業界の慣行では、含まれる仮想CPU(vCPU)の数に基づいてコンピュート・インスタンスを定義します。各vCPUは、1スレッドの実行のための容量を提供します。vCPUは、物理コンピュートコア全体を提供するのではなく、コアの一部です。対照的に、オラクルのx86コンピュートシェイプは、物理CPUコアと同等のOCPUを使用し、それぞれが2つのスレッドを提供します。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くするために、オラクルはWebページにvCPUの価格を表示し、請求はお客様が消費するOCPU時間の数に基づいています。顧客が請求される1時間あたりのOCPU料金は、Web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の計算能力を得られるためです。

2021年3月17日

Oracle Autonomous Data Warehouse:データアナリスト、シチズン・データ・サイエンティスト、LOB開発者向けの新しいイノベーション

Autonomous Data Warehouse製品管理担当副社長、George Lumpkin

Autonomous Data Warehouseの導入後、あらゆる規模の組織では、データウェアハウスのプロビジョニングがいかに簡単であるかが認識されました。Autonomous Data Warehouseは運用管理を必要としないため(したがって、データベース管理者を必要としないため)、クラウド・データウェアハウスの敷居は多くの組織にとって以前よりもはるかに低くなっています。

全文を読む

リソース

価格

Autonomous Data Warehouseの価格

ドキュメント

Autonomous Data Warehouse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 Data Warehouseサービス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。

クラウド学習
関連コンテンツ

ニュースレター

クラウドが牽引する自律的な世界を実現するための情報、ヒント、秘訣、サンプル・コード。

開始する


Oracle Cloud Free Tierを試す

Oracle Cloudでアプリケーションを無料で構築、テスト、導入します。


お問い合わせ

システムの導入や提案を支援する日本オラクルのご相談窓口オラクル担当営業がご対応します。