¿Qué es una plataforma de datos en la nube?

Plataforma de datos en la nube

El objetivo principal de una plataforma de datos en la nube es ofrecer a una organización una forma más sencilla de utilizar sus datos, además de protegerlos, gestionarlos y visualizarlos de forma integrada. Las plataformas de datos en la nube combinan:

• Escalabilidad más sencilla y más rápida
• Almacenamiento de datos
• Lagos de datos
• Ingeniería de datos
• Ciencia de datos
• Desarrollo de aplicaciones de datos
• Intercambio de datos (uso compartido y consumo seguros de datos compartidos)

Dado el rápido crecimiento de los datos, así como los diferentes tipos de datos utilizados en la toma de decisiones de negocio, los almacenes de datos en la nube deben proporcionar flexibilidad y opciones que las diferentes organizaciones puedan aprovechar. Todos, desde grandes corporaciones multinacionales hasta pequeñas empresas, están investigando o utilizando estos almacenes de datos basados en la nube, ya que pueden ser socios fiables y asequibles en el manejo de la gestión de datos.

Beneficios de una plataforma de datos en la nube integrada

La mejor plataforma de datos en la nube debe proporcionar una solución completa e integrada para lo siguiente:

• Almacén de datos
• Integración de datos
• Lago de datos
• Ciencia de datos
• Analítica

Los clientes pueden ingerir cualquier lote de datos, ya sea de transmisión o en tiempo real, guardarlo en el almacén de datos o en lagos de datos, catalogarlo y controlarlo, visualizarlo y analizarlo, y crear y desplegar soluciones de aprendizaje automático.

Con una solución integrada, el cliente puede aprovechar las políticas de seguridad de todo el almacén de datos y el lago de datos, así como realizar una consulta sin inconvenientes al lago de datos y al almacén de datos en conjunto. El soporte integrado para datos multimodelo y múltiples cargas de trabajo, como SQL analítico, aprendizaje automático, gráfico y espacial en una sola instancia de base de datos, elimina la complejidad de integración y la administración necesarias cuando se utilizan otros proveedores. A la vez, ofrece soporte para las herramientas de análisis e integración de terceros.

Comienzo sencillo

Con una plataforma de datos en la nube, las organizaciones pueden comenzar a trabajar en cuestión de minutos, en vez de demorar meses. Oracle proporciona interfaces de usuario basadas en web para realizar el aprovisionamiento, la carga de datos y el análisis de datos en régimen de autoservicio. Solo se tardan unos minutos en aprovisionar y comenzar a analizar datos, sin necesidad de integraciones.

Los clientes actuales de Oracle Database pueden mantener los mismos modelos de datos y herramientas, y los procesos de ETL agilizan la modernización. Si bien es importante tenerlo en cuenta, empezar requiere mucho más que solo tiempo para aprovisionar un almacén de datos en funcionamiento. Las aplicaciones, las herramientas y los procesos de ETL existentes, entre otros, necesitan trabajar con la nueva plataforma de datos en la nube. Puesto que nuestra plataforma en la nube se basa en la misma base de datos local en un uso generalizado, la migración para los clientes de bases de datos existentes es mucho más sencilla.

Funcionamiento sencillo y seguridad

Tener una plataforma de datos en la nube que proporcione las herramientas necesarias para desarrollar, integrar, supervisar y proteger aplicaciones, así como la capacidad de utilizar análisis para crear estadísticas precisas, útiles y transformadoras, puede ser un desafío y no todas las plataformas pueden hacerlo. Es por este motivo que un enfoque seguro a la nube es clave, tanto con seguridad integrada en cada capa de la nube (hasta la capa de chip) como servicios de seguridad en la nube independientes que los clientes pueden incorporar en sus aplicaciones en la nube.

La gestión autónoma permite a los clientes contar con almacenes de datos seguros de alto rendimiento y alta disponibilidad, al tiempo que elimina la complejidad administrativa y reduce costos. Esto facilita que, por ejemplo, cada línea de negocio configure su propio data mart dedicado sin tener que depender del departamento de TI para aprovisionarlo y utilizarlo. Oracle Autonomous Data Warehouse automatiza las tareas de aprovisionamiento, configuración, protección, ajuste, escalado, copia de seguridad y reparación de almacenes de datos.

Análisis sencillo

Las plataformas de datos en la nube deben contar con herramientas de análisis potentes y fáciles de utilizar, para ofrecer un mejor servicio al cliente y crear nuevas fuentes de ingresos. Proporcionamos herramientas analíticas integradas, como de espacios y gráficos, con Autonomous Data Warehouse, fácil integración con Oracle Analytics Cloud, compatibilidad con otras herramientas de inteligencia empresarial (BI) populares y servicios integrados para crear e implementar modelos de aprendizaje automático. Gracias a este completo conjunto de herramientas y servicios, los clientes pueden crear organizaciones ágiles que avanzan más rápido.

Casos de uso de la plataforma de datos en la nube

• Crear un data mart: Los analistas necesitan disponer de una forma eficiente de consolidar datos procedentes de varias hojas de cálculo y otras fuentes de datos de archivos planos en una fuente confiable, fácil de mantener y optimizada para consultas. Con una plataforma de datos en la nube, pueden cargar y optimizar datos de múltiples fuentes en un almacén de datos centralizado para que los departamentos puedan analizar los datos y obtener estadísticas útiles.
• Integrada con aplicaciones clave para el negocio: cargue y optimice los datos de Oracle E-Business Suite y otras fuentes en una ubicación de almacén de datos centralizada para su análisis, a fin de que los departamentos reciban estadísticas útiles; asegúrese también de que exista un método sencillo para organizar y volver a cargar los datos en las aplicaciones para poder tomar decisiones basadas en estos datos.
• Crear un almacén de datos: A menudo, los datos están repartidos entre distintos sistemas por toda la empresa y no se pueden integrar y analizar fácilmente para obtener información útil. Enriquezca los datos de las aplicaciones empresariales con datos no procesados y datos de eventos que generen estadísticas predictivas.
• Integrar un lago de datos y un almacén de datos: Combine las prestaciones de un lago de datos y de un almacén de datos para procesar datos de transmisión, además de una amplia variedad de recursos de datos empresariales, y aproveche los datos para realizar análisis empresarial y aprendizaje automático.
• Procesar y analizar datos de transmisión con aprendizaje automático: procese datos de registro y eventos de transmisión para realizar un mantenimiento predictivo. Aplique prestaciones avanzadas de analítica y data science para comprender el contexto de un evento procesable, obtener información y crear una respuesta. Oracle Autonomous Database se integra bien con Oracle Analytics Cloud, para que pueda crear, probar y desplegar aplicaciones y, al mismo tiempo, aprovechar los análisis de gráficos y espaciales integrados.

Base de datos convergente

El objetivo de las bases de datos de un solo propósito o las bases de datos diseñadas específicamente como suelen llamarse es ayudar a resolver un conjunto reducido de problemas. Su simplicidad significa que hacen algunas cosas muy bien, pero otras no. Por ejemplo, muchas bases de datos de un solo propósito escalan bien porque no ofrecen sólidas garantías de uniformidad.

Al principio, las bases de datos de un solo propósito parecen una buena opción, porque los desarrolladores obtienen exactamente lo que necesitan para iniciar un proyecto. Sin embargo, cuando los requisitos de desarrollo cambian a mitad de proyecto y las necesidades de negocio imprevistas aumentan, los desarrolladores tienen una decisión difícil: comenzar desde cero con otra base de datos con un único propósito que satisfaga los nuevos requisitos o solucionar las limitaciones de la base de datos de un solo propósito original, lo que agrega una complejidad innecesaria. Además, aquellas tareas, como la generación de informes operativos, son muy difíciles o incluso imposibles cuando los datos necesarios están distribuidos en varios formatos y en diferentes bases de datos especializadas.

La base de datos convergente ofrece soporte nativo para todos los tipos de datos modernos integrados en un solo producto. Las bases de datos convergentes admiten datos espaciales para conocimiento de la ubicación, datos de gráficos para modelado de relaciones, JSON para almacenes de documentos, IoT para integración de dispositivos, tecnologías en memoria para análisis en tiempo real y datos relacionales tradicionales. Al ser compatible con estos tipos de datos diferentes, una base de datos convergente puede ejecutar todo tipo de cargas de trabajo, desde IoT y cadena de bloques hasta análisis y aprendizaje automático. Además, al integrar nuevos tipos de datos y cargas de trabajo en una base de datos convergente, puede admitir varias cargas de trabajo y tipos de datos de forma más sencilla, sin necesidad de gestionar o mantener varios sistemas ni proporcionar una seguridad unificada entre ellos. Gracias a la compatibilidad con algoritmos de aprendizaje automático y datos de gráficos en la misma base de datos, la ingeniería de funciones es más sencilla con análisis de gráficos y, luego, puede utilizar esos datos para aumentar los datos de aprendizaje automático. Esto facilita y agiliza el desarrollo de aplicaciones basadas en datos.

Desarrollo de plataformas de datos en la nube

Una plataforma de gestión de datos en la nube con una cartera amplia y profunda de aplicaciones, plataformas e infraestructura le proporciona a su negocio las herramientas y la capacidad de crear su propio camino para tener una nube exitosa. En consecuencia, gasta menos en mantenimiento de TI y más en innovación real; además, tiene la tranquilidad de que su socio cuenta con las herramientas para satisfacer todas sus necesidades.

La elección entre las opciones de despliegue en la nube proporciona a las organizaciones un control y flexibilidad totales. Nuestra plataforma de datos en la nube permite a sus clientes desplegar y gestionar sus respectivas aplicaciones en su propia nube privada o pueden migrar esas cargas de trabajo a la nube pública. Es una migración perfecta mediante el uso de las tecnologías estándar (los mismos estándares, los mismos productos y una administración unificada). Además, nuestra solución Cloud@Customer proporciona otras opciones que permiten que las organizaciones incorporen el poder de nuestra nube en sus respectivos firewalls.

Estamos cambiando cómo se gestionan los datos con el lanzamiento de la primera base de datos autónoma del mundo. Nuestra tecnología de base de datos automatiza la gestión de datos para proporcionar una disponibilidad, rendimiento y seguridad sin precedentes a través de la integración de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. La base de datos autónoma incluye tres elementos clave: infraestructura de base de datos optimizada como servicio, operaciones de base de datos automatizadas, optimización de carga de trabajo y aprendizaje automático basados en políticas. Esta solución permite el aprovisionamiento, la aplicación de parches, la actualización y la copia de seguridad en línea; además, la supervisión, el escalado, el rendimiento de diagnóstico, el ajuste y la optimización; y el manejo automático de fallos y errores. La base de datos autónoma incluye JSON, aprendizaje automático, análisis de gráficos y análisis espaciales, lo que significa que los usuarios no tienen que mover datos y pueden trabajar con la misma base de datos para satisfacer varias necesidades.

La plataforma de datos en la nube es una solución integrada que admite aprendizaje automático, análisis de terceros y aplicaciones de ISV. Ofrecemos una única solución que proporciona integración autogestionada, almacén de datos, lagos de datos, servicios de análisis y ciencia de datos para que las organizaciones puedan aprovechar el máximo valor de sus datos. Este moderno almacén de datos simplifica cada aspecto de los datos, incluida su ingesta, transformación, curación de contenido, detección y análisis. Con esta herramienta, las organizaciones pueden extraer el máximo valor de sus datos para ofrecer un mejor servicio a los clientes actuales mientras apuntan a la innovación empresarial futura.