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Oracle anuncia un conjunto de mejoras innovadoras para Oracle Autonomous Data Warehouse, una solución independientede almacenamiento de datos en la nube.
Con este lanzamiento, Oracle transformael almacenamiento de datos en la nube, pasando de ser un complejo ecosistema de productos, herramientas y tareas que requiere una amplia experiencia técnica, tiempo y dinero para realizar la carga de datos, la transformación y limpieza de datos, el modelado empresarial y el aprendizaje automático; a una experiencia intuitiva de apuntar y hacer clic, arrastrar y soltar, para los analistas de datos, los científicos de datos y los usuarios empresariales.
Como resultado, la solución permite a las organizaciones de todos los tamaños, desde las más pequeñas hasta las más grandes, obtener un valor significativamente mayor de sus datos, resultados más rápidos, acelerar los conocimientos y mejorar la productividad, al tiempo que reducen los costos con cero de administración.
Las últimas mejoras de Oracle Autonomous Data Warehouse proporcionan una plataforma de datos única, creada para que las empresas comprendan, transformen, almacenen y controlen todos los datos para ejecutar múltiples cargas de trabajo analíticas desde cualquier fuente, incluidos sistemas departamentales, almacenes de datos empresariales y lagos de datos.
“Hoy, Oracle Autonomous Data Warehouse es el único completamente autónomo en nube”, dijo el vicepresidente sénior de Cloud en Oracle Latinoamérica, Marcos Pupo. “Con esta nueva generación de almacén de datos autónomo, proporcionamos un conjunto de herramientas fáciles de usar y sin código, que permiten a los analistas de negocio ser científicos de datos, ingenieros de datos y desarrolladores”.
Los clientes también se beneficiarán de un nuevo y potente modelado de gráficos de autoservicio y análisis de gráficos. Para que los desarrolladores puedan crear aplicaciones basadas en datos, Oracle ofrece la Oracle APEX (Application Express) Application Development, una herramienta de desarrollo de aplicaciones de bajo código integrada directamente en su almacenamiento de datos en la nube, así como servicios RESTful, lo que facilita que cualquier aplicación moderna interactúe con los datos del almacén. A diferencia de las bases de datos aisladas y de origen único de otros proveedores en la nube, Oracle Autonomous Data Warehouse admite requisitos de múltiples modelos, cargas de trabajo y múltiples inquilinos, todo en un único y moderno motor de base de datos convergente, que incluye documentos JSON, operativos, bases de datos y servicios analíticos, gráficos, ML y blockchain.
Los analistas de negocio disponen ahora de un entorno sencillo y de autoservicio para cargar datos y ponerlos a disposición de su equipo. Pueden cargar y transformar datos desde sus computadoras portátiles o de la nube simplemente arrastrando y soltando.
Además, al automatizar los pasos que requieren mucho tiempo para crear modelos de aprendizaje automático, la UI de AutoML proporciona una interfaz de usuario sin código para el aprendizaje automático, lo que aumenta la productividad del científico de datos, mejora la calidad del modelo y permite que incluso los no expertos aprovechen el aprendizaje automático.
Asimismo, los científicos de datos y otros usuarios de Python ahora pueden aplicar el lenguaje de aprendizaje automático a los datos de su almacenamiento de datos, aprovechando al máximo las capacidades paralelas de alto rendimiento y los más de 30 algoritmos nativos de aprendizaje automático de Oracle Autonomous Data Warehouse.
Por su parte, los equipos de DevOps y ciencia de datos pueden implementar y administrar modelos de base de datos nativos y modelos de clasificación y regresión en formato ONNX fuera de Oracle Autonomous Data Warehouse, y también pueden solicitar el análisis cognitivo de textos. Los desarrolladores de aplicaciones tienen puntos finales REST fáciles de integrar para todas las funciones.
También ofrece funcionalidades de gráficos de propiedades que ayudan a modelar y analizar las relaciones entre entidades (por ejemplo, un gráfico de red social). Ahora, los usuarios pueden crear gráficos en su almacén de datos, realizar consultas utilizando PGQL (lenguaje de consulta de gráficos de propiedades) y analizar gráficos con más de 60 algoritmos de análisis de gráficos en memoria.
Graph Studio se basa en las capacidades de creación de gráficos patentadas de Oracle Autonomous Data Warehouse para facilitar el análisis de gráficos a los principiantes. Incluye la creación automatizada de modelos gráficos, cuadernos, visualización integrada y flujos de trabajo prediseñados para diferentes casos de uso.
Finalmente, Oracle Autonomous Data Warehouse amplía su capacidad para consultar datos en Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Object Storage y en todos los almacenes de objetos de nube más populares con tres nuevas funciones de data lakes: consulta sencilla de datos en Oracle Big Data Service (Hadoop ); integración con el catálogo de datos OCI para simplificar y automatizar el descubrimiento de datos en el almacenamiento de objetos; y procesamiento de escala para acelerar las consultas de grandes conjuntos de datos en el almacenamiento de objetos.
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