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オラクルのモダン・データウェアハウス
オラクルのモダン・データウェアハウスの提供する、統合された機械学習ソリューションは、ビジネス上の意思決定をより迅速に下せるようにお客様の洞察を促し、ビジネスインテリジェンスを実現します。簡単に使い始めることができるだけでなく、オラクルのデータウェアハウス自動化によって管理の複雑さも軽減され、分析を簡素化できます。’’
Learn about Modern Data Warehouses from Andy Mendelsohn and Oracle customers Outfront Media, Adventist Health, and CERN.
Learn how to create a modern data warehouse, set up a data lake, or experiment with machine learning using a hands-on workshop with step-by-step instructions.
クラウド・データウェアハウスの最新化にオラクルを選択する理由
完全な統合ソリューション
データウェアハウス、統合、ETL、データレイク、データサイエンス、および分析サービスを統合した完全なソリューションです。任意のデータバッチをストリーミングまたはリアルタイムで取り込み、これをデータウェアハウスまたはデータレイクに保存し、カタログ化して管理、視覚化および分析し、機械学習ソリューションを構築してデプロイできます。オラクルの統合ソリューションを使用することで、データウェアハウスとデータレイク全体にセキュリティポリシーを適用し、データウェアハウスからデータレイクにクエリを実行できます。単一のデータベース・インスタンス内でマルチモデル・データと複数のワークロード（分析SQL、機械学習、グラフ、空間など）が組み込みでサポートされるため、他のプロバイダーであれば必要とされる統合の複雑性や管理操作が不要です。
データウェアハウスでのケースパターンの使用
簡単に使用を開始
オラクルの提供するWebベースのユーザーインターフェースでは、セルフサービス・プロビジョニング、データロード、およびデータ分析を行えます。わずか数分でデータをプロビジョニングして分析を開始でき、統合の必要もありません。Oracle Databaseの既存ユーザーであれば、同一のデータモデル、ツール、ETLを維持できるため、モダナイズが簡単です。
Autonomous Data Warehouseツアーに参加する
確実で安全な自律的運用
自律的な管理を行うことで、高性能かつ高可用性の安全なデータウェアハウスを運用できるだけでなく、管理の複雑さを軽減し、コストを削減できます。Autonomous Data Warehouseは、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、および修復を自動化します。Autonomous Data Warehouseは、弾力的な自動スケーリングを可能にし、完全なデータセキュリティを実現する唯一のソリューションです。きめの細かいアクセス制御、機密データの制御とリスク評価、データベース・ファイアウォールなどの機能性は、他のベンダーにはないものです。
eBookを読む（PDF）
一貫性のある高速なクエリ
Autonomous Data Warehouseは自動チューニングを可能にし、Exadataで実行されます。オラクルは、自動チューニングを可能にする唯一のベンダーです。自動チューニングにより、分析用のデータ概要を自動的に作成および削除し、列状のベクトル処理形式を作成および削除し、ワークロードを自動的に並列化して、クエリの高速実行を維持します。Exadata仕様のシステムは、他のベンダーで使用される一般的なハードウェアとは異なります。これは、最速のNVMeストレージ、最速のRDMAネットワーク、高度なキャッシュ・アルゴリズムを特徴とするシステムです。
お客様によるクラウド・データウェアハウジング・プラットフォームの使用体験（PDF）
強力で使いやすい分析ツール
オラクルは、Autonomous Data Warehouseを備えた組み込み分析ツール、Oracle Analytics Cloudとの簡単な統合、他の一般的なBIツールのサポート、機械学習モデルを構築および導入するためのサービスを提供します。この包括的なツールとサービスのセットを活用することで、行動の速い、アジャイルな組織を構築できます。
ビジネスの成功のための自律性（PDF）
モダン・データウェアハウスの事例
部門別データウェアハウスの構築
アナリストは、複数のスプレッドシートや他のフラットファイル・データといったさまざまなソースからのデータを、信頼性が高く保守可能な、クエリ用に最適化された単一のソースに統合するための効率的な方法を必要とします。複数のソースからのデータを一元的なデータウェアハウスに読み込んで最適化することで、各部門はデータを分析でき、実用的な洞察を得られるようになります。
製品
ビジネスクリティカルなアプリケーションとの統合
アナリストは、複数の金融システム、スプレッドシート、および他のデータソースからのデータを、信頼性が高く保守可能な、クエリ用に最適化された単一のソースに統合するための効率的な方法を必要とします。 Oracle E-Business Suiteや他のソースからのデータを、分析用の一元的なデータウェアハウスに読み込んで最適化することで、各部門は実用的な洞察を得られるようになります。
製品
エンタープライズ・データウェアハウスの構築
人事データは多くの場合、社内のあちこちに展開される複数のシステム上に分散しており、簡単に統合および分析して実用的な洞察を生み出すことができません。PeopleSoft Human Capital Managementのエンタープライズ・アプリケーションデータを生データとイベントデータで強化することで、予測的な洞察が生まれます。
製品
データレイクとデータウェアハウスの統合
データレイク、データウェアハウスそれぞれの機能を組み合わせることで、ストリーミングデータや幅広いエンタープライズ・データリソースを処理できるようになり、ビジネスの分析と機械学習にこれらのデータを活用できます。
製品
ストリーミングデータの処理と分析
予測メンテナンスのためにストリーミングイベントとログデータを処理します。高度な分析機能とデータサイエンス機能を適用して、実用的なイベントのコンテキストを理解し、洞察を得て、応答を作成します。
製品
お客様の成功事例
Oracle Analytics
Oracle Autonomous Database
データ駆動型の未来
Maria Colgan、マスタープロダクトマネージャデータ駆動型アプリケーション（アプリ）は、複数の異なるソースから、ときにはリアルタイムで抽出されたさまざまなデータ（空間、ドキュメント、センサー、トランザクション）を処理します。企業がより効果的な情報に基づく、より迅速な意思決定を行うには、このようなアプリケーションを使用して、従来のアプリケーションとは大きく異なる方法でデータから価値を生み出すことが必要になります。
全文を読む注目のブログ
- 2020年7月1日 データサイエンスプラットフォームが想像以上に必要とされる理由
- 2020年5月11日 多数の単一目的データベースと1つの統合データベース
- 2020年1月9日 データレイク、データウェアハウス、データベースの違いとは’
- 2018年1月31日 データレイクとは何か’
