Oracle Autonomous Data Warehouse

Oracle Autonomous Data Warehouse ist die weltweit erste und einzige autonome Datenbank, die für Analyse-Workloads optimiert ist, einschließlich von Data Marts, Data Warehouses, Data Lakes und Data Lakehouses. Mit Autonomous Data Warehouse können Data Scientists, Geschäftsanalysten und Nicht-Experten schnell, einfach und kostengünstig Geschäftseinblicke gewinnen, indem sie Daten jeder Größe und Art verwenden. Autonomous Data Warehouse wurde für die Cloud entwickelt und mit Oracle Exadata optimiert, sodass es sichdurch eine schnellere Leistung und laut einem IDC-Bericht (PDF) um durchschnittlich 63 % geringere Betriebskosten auszeichnet.

Ankündigung der generativen Entwicklung (GenDev) für Unternehmen

Sehen Sie sich die Aufzeichnung der Oracle CloudWorld-Keynote von EVP Juan Loaiza an, um mehr über diese bahnbrechende, KI-zentrierte AppDev-Infrastruktur zu erfahren.

Warum sollte man sich für Autonomous Data Warehouse entscheiden?

Ein besserer Nutzen von Daten und Analysen

Erreichen Sie mehr, indem Sie eine Datenplattform nutzen, die auf Geschwindigkeit, Agilität und Einfachheit ausgelegt ist.

Autonomous Database stellt die Grundlage für ein Data Lakehouse zur Verfügung – eine moderne, offene Architektur, die es Ihnen ermöglicht, alle Ihre Daten zu speichern, zu analysieren und zu verstehen. Das Data Lakehouse kombiniert die Leistung und die Reichhaltigkeit von Data Warehouses mit der Breite, Flexibilität und Kosteneffizienz der beliebten Open Source-Data Lake-Technologien. Greifen Sie auf Ihr Data Lakehouse über Autonomous Database zu und verwenden Sie dabei eine offene SQL-Verarbeitungs-Engine, die derzeit weltweit am leistungsstärksten ist.


Diagramm zu den Grundlagen eines Data LakehouseDie Data Lakehouse-Plattform von Oracle besteht aus einer Kombination aus einem Data Lake und einem Data Warehouse, die zusammen ein Data Lakehouse bilden. Sie führt die Funktionen eines Data Warehouse und eines Data Lake zusammen, um mithilfe einer einheitlicheren Architektur eine einfachere Datenverschiebung zu ermöglichen. Die Integration von Data Lake und Data Warehouse bietet zahlreiche Vorteile, einschließlich des Data Managements, der KI und dem maschinellen Lernen und den Integrationsoptionen.

Beliebige Daten überall analysieren

Der erweiterte Datenverarbeitungs-Engine von Autonomous Database ermöglicht Ihnen Einblicke über Multicloud-Datenquellen hinweg. Dabei spielt es keine Rolle, ob sich Ihre Daten in AWS-, Azure-, Google Cloud Platform- oder Oracle Cloud Infrastructure- Objektspeichern und -Datenbanken befinden. Falls Ihre Daten in Big Data-Dateiformaten wie Apache Parquet, JSON, Apache ORC, Apache Avro, CSV, oder XML vorliegen, ermöglicht Autonomous Database eine einfache, konsistente Ansicht Ihres Datenbestands über Ihre bevorzugten SQL-basierten Tools und Anwendungen.


Diagramm zur Verwaltung aller DatenservicesDie gesamte Datenaufnahme, -transformation und -integration fließt in Datenspeicher, Warehouses und Data Lakes. Im Kern bietet Oracle einen einheitlichen, effizienten, kostengünstigen und skalierbaren Ort zur Vereinheitlichung aller dieser Unternehmensdaten – von unstrukturierten bis hin zu strukturierten und kuratierten Daten. Hier können Sie alle Ihre Daten speichern, verwalten, analysieren und verstehen.

Unterstützen Sie Innovatoren durch integrierte Selfservice-Analysen

Verbessern Sie die Produktivität von Geschäftsanwendern, indem Sie mithilfe von Selfservice-Datentools und der Erstellung von Low Code-Analyseanwendungen deren Abhängigkeit von der IT reduzieren. Verbessern Sie die Zusammenarbeit zwischen Teams – mit Analyseansichten von Autonomous Database, die gemeinsame Geschäftsdefinitionen und Metriken bereitstellen, die mit Oracle Analytics Cloud, Tableau und anderen Business Intelligence-Anwendungen integriert sind. Erweitern Sie auf der Grundlage aller Daten das geschäftliche Storytelling, indem Sie leistungsstarkes integriertes maschinelles Lernen, räumliche und Diagrammanalysen sowie Datenvisualisierungen nutzen.


Selfservice-AnalysediagrammeMit Oracle Autonomous Database können Data Scientists, Geschäftsanalysten und Nicht-Experten schnell, einfach und kostengünstig Geschäftseinblicke gewinnen, indem sie Daten jeder Größe und Art verwenden.

Vermeiden Sie Risiken durch Sicherheitsbewertungen, Auditing und aktiven Schutz

Autonomous Database bietet fortschrittlichste Datensicherheit, sodass Sie Risiken von Datenlecks reduzieren und die Einhaltung der gesetzlichen Vorschriften vereinfachen können. Sein automatisiertes Selbst-Patchen, seine permanent aktive Verschlüsselung und Schlüsselverwaltung, seine granularen Zugriffskontrollen sowie seine flexible Datenmaskierung ermöglichen eine umfassende Nutzerüberwachung mit hochentwickelten Auditingfunktionen.


Diagramm zur erweiterten DatensicherheitBewerten Sie die Sicherheitslage Ihrer Datenbank und erhalten Sie Empfehlungen, wie Sie mögliche Risiken mindern können.

Funktionen von Autonomous Data Warehouse

Eine moderne Datenplattform für Geschäftseinblicke

Oracle Autonomous Database spielt im Data Lakehouse sowohl als Analyse-Engine wie auch als optimierter Datenspeicher eine zentrale Rolle. Die Nutzer können über die offene und leistungsstarke SQL-Verarbeitungsengine von Autonomous Database auf das Lakehouse zugreifen. Analysieren Sie Daten vonAutonomous Database aus Big Data-Frameworks mithilfe einer hocheffizienten Apache Spark- und Python-Konnektivität.


Erfahren Sie, wie Sie die Zusammenarbeit mit Oracle Autonomous Database Data Sharing maximieren können.

Die Meinungen führender Analysen zu Autonomous Data Warehouse

IDC stellt fest, dass Kunden mit Autonomous Database innerhalb von fünf Jahren eine Kapitalrendite von 417 % erzielen

Bericht von IDC lesen (PDF)

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Ein kostengünstiges, effizientes und müheloses Kundenerlebnis

Erfahren Sie, wie Kunden von Oracle Oracle Autonomous Data Warehouse nutzen, um Ihre Unternehmen mithilfe von Data Lakes, maschinellem Lernen und Automatisierung zu modernisieren.

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10. September 2024

Ankündigung von Select AI mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) auf Autonomous Database

Mark Hornick, Senior Director, Data Science and Machine Learning, Oracle
Russ Lowenthal, Vice President, Database Security, Oracle

Die neue Unterstützung von Select AI für Retrieval-Augmented Generation (RAG) macht es einfach, große Sprachmodelle (LLMs) zu verwenden, um Erkenntnisse zu gewinnen oder innovative Inhalte auf der Grundlage Ihrer privaten Daten mithilfe von Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache zu generieren. Verwenden Sie Select AI mit RAG, um relevantere Antworten auf Ihre Fragen in natürlicher Sprache zu erhalten und gleichzeitig das Risiko von Halluzinationen zu mindern.

Vollständigen Beitrag lesen

Oracle Autonomous Data Warehouse – Ressourcen

Die Oracle Playbook-Reihe

Wir haben die Geheimnisse unserer Personal-, Prozess- und Systemstrategie zusammengefasst. Und wir möchten sie mit Ihnen teilen.

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1. Das Service Level Agreement (SLA) für eine Verfügbarkeit von 99,995 % setzt die Verwendung von Oracle Autonomous Data Guard voraus. Das SLA ist eine Verfügbarkeit von 99,95 %, wenn Autonomous Data Guard nicht aktiviert ist.

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