O que é uma Plataforma de Dados em Nuvem?

Plataforma de Dados em Nuvem

O principal objetivo de uma plataforma de dados em nuvem é dar a uma organização uma maneira mais fácil de usar seus dados, enquanto também protege esses dados, gerenciando-os e oferecendo uma visão integrada deles. As plataformas de dados em nuvem combinam:

• Escalabilidade mais fácil e rápida
• Data Warehousing
• Data lakes
• Engenharia de dados
• Ciência de dados
• Desenvolvimento de aplicativo de dados
• Troca de dados (compartilhamento e consumo seguros de dados compartilhados)

Considerando o rápido crescimento dos dados, bem como os diferentes tipos de dados usados ​​na tomada de decisões de negócios, os data warehouses em nuvem devem fornecer flexibilidade e opções que várias organizações podem aproveitar. Todos, de grandes corporações multinacionais a pequenas empresas, estão investigando ou usando esses data warehouses baseados em nuvem porque podem ser parceiros confiáveis e acessíveis no tratamento do gerenciamento de dados.

Benefícios de uma plataforma de dados em nuvem integrada

A melhor plataforma de dados em nuvem deve fornecer uma solução completa e integrada para:

• Data warehouse
• Integração de dados
• Data lake
• Ciência de dados
• Análise

Os clientes podem ingerir qualquer lote de dados, streaming ou em tempo real, armazenar em data warehouses ou data lakes, catalogar e governar, visualizar e analisar e criar e implementar soluções de machine learning.

Com uma solução integrada, o cliente pode aproveitar as políticas de segurança em todo o data warehouse e data lake, assim como consultar facilmente o data lake e data warehouse juntos. O suporte integrado para dados multimodelos e várias cargas de trabalho, como SQL analítico, machine learning, gráfico e espacial em uma única instância de banco de dados reduz a complexidade e a administração da integração necessárias com outros provedores, oferecendo ainda suporte para ferramentas de análise e integração de terceiros.

Fácil de começar

Com uma plataforma de dados em nuvem, as organizações podem implementar em minutos, em vez de meses. A Oracle fornece interfaces de usuário baseadas na web para provisionamento de autoatendimento, carregamento de dados e análise de dados. Leva apenas alguns minutos para provisionar e começar a analisar os dados; nenhuma integração é necessária.

Os clientes existentes do Oracle Database podem manter os mesmos modelos de dados, ferramentas e ETLs, simplificando a modernização. Embora seja importante considerar, começar é muito mais do que apenas o tempo para provisionar um data warehouse funcional. Aplicativos, ferramentas, processos ETL existentes e muito mais precisam trabalhar com a nova plataforma de dados em nuvem. Como nossa plataforma em nuvem é baseada no mesmo banco de dados on-premises em amplo uso, a migração para clientes de banco de dados existentes é muito mais simples.

Fácil de operar e proteger

Ter uma plataforma de dados em nuvem que forneça as ferramentas necessárias para desenvolver, integrar, monitorar e proteger aplicativos, bem como a capacidade de usar análises para criar insights precisos, acionáveis e transformacionais, pode ser um desafio, e nem todas as plataformas podem fazer isso. É por isso que uma abordagem segura para a nuvem é fundamental, com segurança incorporada profunda em cada camada da nuvem (até a camada de chip) e serviços de segurança em nuvem separados que os clientes podem construir em seus aplicativos em nuvem.

O gerenciamento autônomo permite que os clientes executem data warehouses com alto desempenho, alta disponibilidade e segurança, eliminando ao mesmo tempo a complexidade administrativa e reduzindo custos. Isso torna mais simples, por exemplo, para linhas de negócios individuais configurar seu próprio data mart dedicado, sem precisar contar com a TI para provisioná-lo e operá-lo. O Oracle Autonomous Data Warehouse automatiza o provisionamento, a configuração, a proteção, o ajuste, o dimensionamento, o backup e o reparo de data warehouses.

Fácil de analisar

As plataformas de dados em nuvem devem ter ferramentas analíticas avançadas e fáceis de usar, para permitir um melhor atendimento ao cliente e criar novos fluxos de receita. Fornecemos ferramentas analíticas incorporadas como espacial e gráfico com o Autonomous Data Warehouse, fácil integração com o Oracle Analytics Cloud, suporte para outras ferramentas de BI (Business Intelligence) populares e serviços incorporados para criar e implementar modelos de machine-learning. Esse conjunto abrangente de ferramentas e serviços permite que os clientes criem organizações ágeis que se movem mais rapidamente.

Casos de uso da plataforma de dados em nuvem

• Crie um data mart: Os analistas precisam de uma maneira eficiente de consolidar dados de várias planilhas e outras origens de dados de arquivo simples em uma origem confiável, sustentável e otimizada para consulta. Com uma plataforma de dados em nuvem, eles podem carregar e otimizar dados de várias fontes para um data warehouse centralizado para que os departamentos possam analisar os dados e obter insights acionáveis.
• Integrado a aplicativos críticos para os negócios: Carregue e otimize dados do Oracle E-Business Suite e de outras fontes para um local centralizado de data warehouse para análise, de modo que os departamentos possam obter informações práticas e garantir que haja uma maneira simples de os resultados serem operacionalizados e integrados aos aplicativos para permitir decisões baseadas em dados.
• Crie um data warehouse: Dados geralmente são distribuídos em vários sistemas em toda a empresa e não podem ser facilmente integrados e analisados para produzir insights acionáveis. Enriqueça dados de aplicativos empresariais com dados brutos e dados de eventos para produzir insights preditivos.
• Integre um data lake e data warehouse: Combine as habilidades de um data lake e um data warehouse para processar o streaming de dados e uma ampla gama de recursos de dados empresariais e aproveitar os dados para análise de negócios e machine learning.
• Processe e analise dados de streaming com machine learning: Processe dados de log e evento de streaming para manutenção preditiva. Aplique análises avançadas e recursos de ciência de dados para entender o contexto para um evento acionável, obter insights e criar uma resposta. O Oracle Autonomous Database se integra bem ao Oracle Analytics Cloud, para que você possa criar, testar e implementar aplicativos, enquanto também aproveita a análise gráfica e espacial incorporada.

Banco de dados convergente

Os bancos de dados de finalidade única ou os bancos de dados de finalidade específica, já que são geralmente os mais conhecidos, são projetados para ajudar a resolver um conjunto restrito de problemas. Sua simplicidade significa que eles fazem algumas coisas muito bem, mas outras coisas não. Por exemplo, vários bancos de dados de finalidade única são bem dimensionados porque não oferecem garantias de consistência fortes.

No início, os bancos de dados de finalidade única parecem ser uma boa opção, porque os desenvolvedores obtêm exatamente o que precisam para iniciar um projeto. No entanto, os requisitos de desenvolvimento mudam no meio do projeto e surgem necessidades de negócios imprevistas, o que deixa os desenvolvedores com uma decisão difícil: começar do zero com outro banco de dados de finalidade única para acomodar os novos requisitos ou contornar as limitações do banco de dados de finalidade única original, o que acrescenta complexidade desnecessária. E tarefas como relatórios operacionais se tornam muito difíceis ou até mesmo impossíveis com dados necessários distribuídos em vários formatos e diferentes bancos de dados especializados.

O banco de dados convergido tem suporte nativo para todos os tipos de dados modernos incorporados em um produto. Os bancos de dados convergentes suportam dados espaciais para reconhecimento de localização, dados gráficos para modelagem de relacionamento, JSON para armazenamentos de documentos, IoT para integração de dispositivos, tecnologias na memória para análise em tempo real e dados relacionais tradicionais. Ao suportar esses diferentes tipos de dados, um banco de dados convergido pode executar todos os tipos de cargas de trabalho, de IoT e blockchain para análise e machine learning. E ao integrar novos tipos de dados e cargas de trabalho em um banco de dados convergido, você pode dar suporte a várias cargas de trabalho e tipos de dados de forma mais simples, sem a necessidade de gerenciar e manter vários sistemas ou de fornecer segurança unificada em todos eles. Com suporte para algoritmos de machine learning e dados gráficos no mesmo banco de dados, você pode facilmente executar engenharia de recursos com análise gráfica e depois usar esses dados para aumentar seus dados de machine learning. Isso torna mais fácil e rápido o desenvolvimento de aplicativos orientados a dados.

Desenvolvimento de plataforma de dados na nuvem

Uma plataforma de gerenciamento de dados na nuvem com um portfólio amplo e detalhado de aplicativos, plataformas e infraestrutura oferece à sua empresa as ferramentas e a capacidade de criar seu próprio caminho para uma nuvem bem-sucedida. Como resultado, você gasta menos com manutenção de TI e mais com inovações reais, sabendo que seu parceiro tem o conhecimento para satisfazer todas as suas necessidades.

Ter escolha entre as opções de implementação na nuvem dá às organizações total controle e flexibilidade. Nossa plataforma de dados em nuvem permite que os clientes implementem e gerenciem seus respectivos aplicativos em sua própria nuvem privada, ou movam essas cargas de trabalho para a nuvem pública. Essa é uma migração perfeita por meio do uso de tecnologias padrão (mesmos padrões, mesmos produtos e gerenciamento unificado). Além disso, nossa solução Cloud@Customer fornece opções adicionais, permitindo que as organizações tragam o poder da nossa nuvem dentro de seus respectivos firewalls.

Estamos mudando a forma como os dados são gerenciados com a introdução do primeiro banco de dados independente do mundo. Nossa tecnologia de banco de dados automatiza o gerenciamento de dados para fornecer disponibilidade, desempenho e segurança sem precedentes por meio da integração de inteligência artificial e machine learning. O Autonomous Database inclui três elementos principais: infraestrutura otimizada para banco de dados como um serviço, operações de banco de dados automatizadas e otimização de carga de trabalho orientada por políticas e machine learning. Essa solução permite o provisionamento, a correção, a atualização e o backup online; o monitoramento, o dimensionamento, o desempenho de diagnóstico, o ajuste e a otimização; e o tratamento automático de falhas e erros. O Autonomous Database vem com JSON, machine learning, análise de gráfico e análise espacial, o que significa que os usuários não precisam mover dados e podem trabalhar com o mesmo banco de dados para atender a várias necessidades.

A plataforma de dados na nuvem é uma solução integrada que suporta machine learning, análise de terceiros e aplicativos ISV. Oferecemos uma única solução que fornece integração independente, data warehouse, data lakes, serviços de análise e ciência de dados para permitir que as organizações obtenham o máximo valor de seus dados. Esse data warehouse moderno simplifica todos os aspectos dos dados, incluindo ingestão, transformação, curadoria, descoberta de dados e análise. Usando essa ferramenta, as organizações podem extrair o maior valor de seus dados para melhor atender os clientes hoje, enquanto buscam a inovação nos negócios no futuro.