Autonomous Database Data Studio 기능
데이터 로딩
마법사 기반의 데이터 수집
데이터 로드는 로컬 컴퓨터, 다른 데이터베이스의 테이블 또는 클라우드 스토리지에서 데이터를 선택합니다. 그런 다음 해당 데이터를 Oracle Autonomous Database의 새 테이블 또는 현재 테이블로 로드하거나, 클라우드 스토리지에 저장된 데이터에 링크하거나, 생성된 연결된 클라우드 저장소에서 지속적으로 데이터를 공급합니다.
데이터 변환
코딩 없이 데이터 변환
사용하기 쉬운 사용자 인터페이스를 통해 코드를 작성하지 않고도 광범위한 연결된 시스템에서 데이터에 대한 데이터 변환 플로우를 생성할 수 있습니다. 설계 캔버스에서 구성요소를 끌어 놓고 이를 연결하여 다운스트림 사용을 위해 데이터를 정리, 조인, 병합, 집계 및 최적화하는 재사용 가능한 데이터 플로우를 설계합니다.
데이터 분석
스마트 비즈니스 모델
Oracle Autonomous Database 스키마 또는 기타 소스의 데이터에서 파생된 관련 비즈니스 엔티티를 설명하는 비즈니스 모델을 생성합니다. 이 도구를 사용하면 계층, 차원, 측정 및 계산을 식별하는 데이터 위에 공통 의미 모델을 생성할 수 있습니다. 이 모델은 Oracle Autonomous Database에서 완전히 최적화된 쿼리 성능을 통해 여러 분석 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.
데이터 인사이트
자동화된 데이터 통찰력
데이터 분석 도구 또는 기본 테이블에서 생성된 비즈니스 모델의 내장 알고리즘을 사용하여 통찰력을 빠르게 얻고 데이터에서 이상을 감지합니다.
데이터 거버넌스
데이터 찾기 및 이해
데이터 종속성 및 변경의 영향 이해 카탈로그를 사용하여 데이터베이스의 엔티티에 대한 정보(예: 데이터 집합, 데이터 생성, 각 엔티티 데이터의 통계 분석 및 엔티티의 소스 변경이 다른 엔티티에 미칠 수 있는 영향)를 가져옵니다.
데이터 공유
팀 간 협업 및 의사 결정 개선
다양한 부서, 애플리케이션 및 조직 전반에서 안전하고 효율적으로 데이터를 공유합니다. 델타 공유 프로토콜을 사용하면 사용자는 데이터 하위 세트에 대한 액세스 권한을 손쉽게 부여할 수 있으며, 액세스 권한이 있는 사용자와 해당 데이터로 수행할 수 있는 작업을 완벽하게 제어할 수 있습니다.