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甲骨文推出新一代 Oracle ADW 自動數據倉庫

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甲骨文推出新一代 Oracle ADW 自動數據倉庫
為企業提供簡單易用       無須使用代碼的工具

< 香 港 >  –  甲骨文宣佈,Oracle ADW 自動數據倉庫(Oracle Autonomous Data Warehouse)推出一系列創新功能。在這新版本中,甲骨文將雲端數據倉庫由產品、工具、任務組成的生態系統,從過去須要投入大量專業技術、時間和資金以執行數據載入、數據轉換、數據清洗、業務建模和機器學習的狀態,轉變成可供數據分析師、數據科學家和業務使用者輕鬆使用的點擊及拖放式體驗,超越了所有同類雲端產品。藉此,Oracle ADW自動數據倉庫幫助企業更快地獲得洞察,節省大量時間和成本。結合Oracle ADW自動數據倉庫的「零管理」(zero-administration)特性,各種規模的企業都可以降低成本,同時從數據中獲得更多寶貴價值。   Oracle ADW自動數據倉庫的最新強化功能為企業提供了統一的數據平台,來提取、轉換、儲存和管理任何來源的所有數據,用於運行部門系統、企業數據倉庫和數據湖等各種分析負載。

過去由數據工程師或數據科學家執行的任務    現在數據分析師亦能輕鬆處理
為 各 種 規 模 的 企 業提 供 更 快 速      更 強 大 的 數 據 洞 察

甲骨文數據庫伺服器技術執行副總裁Andrew Mendelsohn表示:「Oracle ADW自動數據倉庫是業界唯一全自動駕駛雲端技術的數據倉庫,借助新一代Oracle ADW自動數據倉庫,我們將能提供更簡單易用、無須使用代碼的工具,令商業分析師亦能勝任數據科學家、數據工程師和開發者的工作。」

數據科學家和分析師可得益於強大的自助式圖像建模和圖像分析功能。為協助開發人員建構數據驅動型應用,甲骨文推出了Oracle APEX應用開發及RESTful服務。Oracle APEX應用開發是一款直接內置於Oracle數據庫的低代碼應用開發工具,而RESTful服務則可支援任何現代應用與倉庫數據進行交流。Oracle ADW自動數據倉庫以一個統一的現代融合數據庫引擎為基礎,可滿足多模型、多負載和多租戶需求,提供JSON文件、營運、分析、圖形、機器學習以及區塊鏈數據庫等多種服務。

Oracle ADW自動數據倉庫創新功能

Oracle ADW自動數據倉庫最新版本推出了多項創新功能和特性,不僅可讓分析人員、數據科學家和業務開發人員更輕鬆地使用,還能支援更深入的分析和更緊密的數據湖整合,其主要功能包括:

·         內置數據工具:業務分析人員可在簡單、自助的環境中載入數據,並將數據提供予其他擴展團隊以利合作。他們只須透過簡單的拖放操作即可在手提電腦或雲端中載入和轉換數據。然後系統將自動生成業務模型,快速發現數據中的異常值、離群值和隱藏模式,並了解數據相關性和更改的影響。

·         Oracle AutoML UI機器學習:AutoML使用介面可在創建機器學習模型時自動執行耗時的步驟,從而提高數據科學家的工作效率、改善模型準確性,甚至讓非專業人士亦可使用機器學習。

·         Oracle Python機器學習:數據科學家和其他Python使用者可使用Python在數據倉庫的數據上應用機器學習,充分利用Oracle ADW自動數據倉庫的強大性能、並行功能和30多種原生的機器學習演算法。

·         Oracle機器學習服務:DevOps和數據科學團隊可以在Oracle ADW自動數據倉庫外部署和管理數據庫內的原生模型、ONNX格式分類、回歸模型,並能調用認知文本分析。另外,應用開發人員還能使用易於整合的REST端點,支援所有功能。

·         圖屬性支援:圖形有助於建模、分析實體之間的關係(如社交網絡圖)。現在使用者可在數據倉庫中創建圖形、使用PGQL(圖屬性查詢語言)查詢圖形,並且能使用超過60種記憶體中圖形分析演算法分析圖形。

·         Graph Studio使用者介面:Graph Studio以 Oracle ADW自動數據倉庫為基礎的圖屬性功能而建構,可協助新手輕鬆進行圖形分析,其自動化建模、整合視覺化和預先建構工作流程等,適用於多種使用場景。

·         無縫連結數據湖:Oracle ADW自動數據倉庫擴展數據查詢能力,包括Oracle雲端基礎設施(Oracle Cloud Infrastructure , OCI)物件儲存和其他常見的雲端物件儲存,並提供三種新的數據湖功能:1)在Oracle大數據服務(Hadoop)上輕鬆地查詢數據;2)和OCI數據目錄整合,在物件儲存中簡化和自動化數據發現;3)橫向擴展處理流程,以加速物件儲存中的大型數據集查詢。

Oracle ADW自動數據倉庫獲得業界高度認可

Certegy欺詐分析高級經理Eric Probst表示:「透過使用Oracle分析雲和ADW自動數據倉庫,我們能夠應用機器學習和空間分析來更好地追蹤支票兌現行為,降低風險並即時防止欺詐,從而幫助企業和消費者進行商務活動。」

MineSense首席數據官Frank Hoogendoorn表示:「Oracle ADW自動數據倉庫是一個非常靈活、安全且強大的一流數據庫引擎,搭配內置的APEX應用開發工具,我們可以立即建構和部署應用,並提供數據連結。相信沒有其他平台能為我們提供如此開箱即用的特性。」

OUTFRONT Media數據戰略和分析高級副總裁Derek Hayden表示:「Oracle ADW自動數據倉庫內建的數據載入創新功能為我們節省了大量時間。借助其拖放功能中具備的聲明式提取、載入和轉換(ELT)特性,我們可以快速載入和轉換多種數據類型,並利用自動洞察功能了解數據關係。」

IDC數據管理軟件研究副總裁Carl Olofson表示:「根據與全球多個客戶的訪談,我們的研究表示,Oracle ADW自動數據倉庫客戶的總營運成本降低約63%,數據分析團隊生產力提升高達27%,而且他們的投資平均在5個月內即達到收支平衡。數據、分析和開發人員團隊的生產力顯著提高,均對投資回報率作出貢獻。儘管每個客戶獲得的效益可能有所不同,這項研究顯示Oracle ADW自動數據倉庫帶來的效益優勢符合客戶期望,備受客戶肯定。」

Constellation Research副總裁兼首席分析師Holger Mueller表示:「Oracle自動數據庫推出至今三年,一直沒有競爭對手能夠與之相提並論。現在,為全面普及分析和機器學習功能,甲骨文在Oracle ADW自動數據倉庫中推出了強化功能,即使不熟悉SQL的用戶亦可以輕鬆使用,進一步擴大其領先優勢。甲骨文提供拖放式使用者介面和AutoML建構和測試機器學習模型,業務使用者可以自行探索數據,無須依靠IT、DBA或系統管理員來管理數據。這一切均建立在Oracle融合數據庫的基礎之上,支援使用者在單一數據庫中連結所有數據模型和類型。」

Dragon Slayer Consulting總裁兼Wikibon分析師Marc Staimer表示:「當某些數據倉庫雲還在研究如何優化利用機器學習時,甲骨文已經展開了下一個目標。Oracle ADW自動數據倉庫具備AutoML特性,從一開始就內置了機器學習,現在進一步達到自動化,讓所有ADW自動數據倉庫客戶都可以使用機器學習功能,且不需要任何專業知識,拋離其他同類產品。」

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


( 內容由有關方面代表提供, 經編輯後刊登 )