Все о Цифровых системах - новости, статьи, обзоры, аналитика. Более 1000 компаний, товаров и услуг в каталоге.
Добавить компанию

Oracle внедряет новые аналитические функции для своего автономного хранилища данных

Рубрики: «Машинное обучение (ML)», «Облачные сервисы»

Компании используют Autonomous Data Warehouse (автономное хранилище данных) для анализа своей бизнес-информации и получения полезных сведений. Согласно Oracle, платформа позволяет решать такие задачи, как отслеживание финансовых показателей дочерних компаний и определение покупательских предпочтений клиентов. Она также предоставляет функции для запуска моделей машинного обучения.

Oracle предоставляет Autonomous Data Warehouse как управляемую услугу. Клиентам не нужно вкладывать ресурсы в задачи обслуживания, такие как загрузка исправлений безопасности и подготовка инфраструктуры. Платформа использует машинное обучение для автоматического выполнения некоторых административных задач.

Новая версия Autonomous Data Warehouse представляет расширенный набор аналитических функций. Большинство добавленных функций направлены на улучшение работы платформы с популярными инструментами аналитики с открытым исходным кодом и коммерческими разработками.

В рамках обновления Autonomous Data Warehouse получает поддержку технологии с открытым исходным кодом под названием Delta Sharing. Эта технология, выпущенная Databricks Inc. в 2021 году, упрощает перемещение данных между различными аналитическими приложениями. Она поддерживается одноименной аналитической платформой Databricks, инструментом бизнес-аналитики Power BI от Microsoft Corp. и несколькими другими продуктами.

Возможность легко перемещать данные между приложениями может быть полезна во многих ситуациях. Как правило, предприятия хранят свою бизнес-информацию не в одной, а в нескольких системах. Delta Sharing позволяет Autonomous Data Warehouse легче получать и анализировать информацию, хранящуюся в других системах. Технология также упрощает задачу обмена данными между разными компаниями, что необходимо для некоторых типов совместных аналитических инициатив.

«При анализе разрозненных данных в локальных, облачных и SaaS-приложениях клиенты сталкиваются со многими препятствиями, особенно при отсутствии совместимости с несколькими облаками и озерами данных», — сказал Четин Озбютюн, исполнительный вице-президент Oracle по технологиям хранилищ данных и автономных баз данных. «Последние инновации Oracle Autonomous Data Warehouse облегчают клиентам запросы, управление, совместное использование и масштабирование своих данных — независимо от их местоположения».

В последнюю версию Autonomous Data Warehouse также добавлена ​​поддержка Apache Iceberg. Это инструмент с открытым исходным кодом, который компании используют для организации информации в таблицы. Таблицы в некоторых отношениях легче обрабатывать, чем другие типы файлов, что упрощает анализ.

Помимо поддержки Delta Sharing и Iceberg, Autonomous Data Warehouse интегрируется с двумя коммерческими аналитическими продуктами:

  1. Первый продукт — Google Sheets, редактор электронных таблиц, встроенный в Google Workspace. Он не только позволяет пользователям упорядочивать данные в строки и столбцы, но также предлагает несколько встроенных аналитических функций. Согласно Oracle, недавно представленное дополнение позволит клиентам анализировать информацию, хранящуюся в Autonomous Data Warehouse, через интерфейс Google Sheets.
  2. Компания также обновляет хранилище данных, добавив улучшенную поддержку AWS Glue. Это сервис Amazon Web Services Inc., который помогает компаниям быстрее подготовить свои бизнес-данные для анализа. Используя Glue, группа аналитиков может объединять бизнес-записи из нескольких источников, удалять повторяющиеся элементы и выполнять связанные задачи.

Oracle внедряет новые функции одновременно со снижением цен. По данным компании, стоимость инфраструктуры хранения Exadata, которую клиенты используют для развертывания своих автономных хранилищ данных, теперь на 75% ниже. Этот шаг приводит цены в соответствие с инфраструктурой хранения объектов, которая представляет собой оборудование, используемое для хранения неструктурированных данных.

Источник: