Che cos'è una piattaforma dati cloud?

Piattaforma dati cloud

Lo scopo principale di una piattaforma dati cloud è quello di offrire a un'organizzazione un modo più semplice per utilizzare i propri dati, assicurandone al contempo la gestione e offrendo una visione integrata di tali dati. Le piattaforme di dati cloud abbinano:

• Scalabilità più semplice e veloce
• Data Warehousing
• Data lake
• Data engineering
• Data science
• Sviluppo delle applicazione dati
• Scambio di dati (condivisione sicura e utilizzo di dati condivisi)

Data la rapida crescita dei dati, nonché i diversi tipi di dati utilizzati per prendere decisioni aziendali, i data warehouse cloud devono offrire flessibilità e opzioni da cui un'ampia gamma di organizzazioni può trarre vantaggio. Tutti, dalle grandi aziende multinazionali alle piccole imprese, stanno studiando o utilizzando questi data warehouse basati sul cloud in quanto possono essere partner affidabili e convenienti nella gestione dei dati.

I vantaggi di una piattaforma di dati cloud integrata

La migliore piattaforma di dati cloud dovrebbe fornire una soluzione completa e integrata per:

• Data warehouse
• Integrazione dei dati
• Data lake
• Data science
• Analytics

I clienti possono importare qualsiasi batch di dati, trasmettere in streaming o in tempo reale, archiviare su data warehouse o data lake, catalogare e governare, visualizzare e analizzare e creare e distribuire soluzioni basate sul machine learning.

Grazie a una soluzione integrata, i clienti possono utilizzare i criteri di sicurezza all'interno del data warehouse e del data lake, nonché eseguire query integrate sul data lake e sul data warehouse. Il supporto integrato per dati multimodello e carichi di lavoro multipli come SQL analitico, machine learning, grafico e spaziale in una singola istanza del database elimina la complessità di integrazione e l'amministrazione richieste con altri provider, offrendo al tempo stesso supporto per strumenti di analisi e l'integrazione con terze parti.

Facile da avviare

Con una piattaforma di dati cloud, le organizzazioni possono eseguire la distribuzione in pochi minuti invece che in mesi. Oracle fornisce interfacce utente basate sul Web per il provisioning self-service e il caricamento e l'analisi dei dati. Bastano pochi minuti per eseguire il provisioning e iniziare l'analisi dei dati, non sono necessarie integrazioni.

I clienti Oracle Database esistenti sono in grado di mantenere gli stessi modelli di dati, strumenti ed ETL, semplificando la modernizzazione. Sebbene siano importanti da considerare, le procedure iniziali sono molto più di un semplice momento per eseguire il provisioning di un data warehouse funzionante. Applicazioni, strumenti, processi ETL esistenti e molto altro ancora devono funzionare con la nuova piattaforma di dati cloud. Poiché la nostra piattaforma cloud si basa sullo stesso database on-premise in uso diffuso, la migrazione ai clienti del database esistenti è molto più semplice.

Facile da usare e sicuro

Avere una piattaforma di dati cloud che fornisce gli strumenti necessari per sviluppare, integrare, monitorare e proteggere le applicazioni, nonché la capacità di utilizzare l'analitica per creare insight accurati, fruibili e trasformativi, può essere una sfida e non ogni piattaforma può farlo. Ecco perché un approccio sicuro rappresenta uno dei punti fermi di Oracle, sia tramite la sicurezza integrata ad ogni livello (fino al livello di chip) sia con servizi di sicurezza separati che i clienti possono integrare nelle proprie applicazioni Cloud.

La gestione autonoma consente ai clienti di eseguire data warehouse altamente disponibili, sicuri e performanti, eliminando la complessità amministrativa e riducendo i costi. Ciò semplifica, ad esempio, la creazione di un proprio data mart dedicato per le singole linee di business senza dover affidarsi all'IT per il provisioning e il funzionamento. Oracle Autonomous Data Warehouse automatizza il provisioning, la configurazione, la protezione, l'ottimizzazione, il ridimensionamento, il backup e la riparazione dei data warehouse.

Facile da analizzare

Le piattaforme di dati cloud devono disporre di strumenti di analitica potenti e facili da usare per migliorare l'assistenza clienti e creare nuovi flussi di ricavi. Oracle fornisce strumenti di analisi di dati incorporati come spatial e grafici, con Autonomous Data Warehouse, facile integrazione con Oracle Analytics Cloud, supporto per altri popolari strumenti di BI e servizi per creare e distribuire modelli di machine learning. Questo set completo di strumenti e servizi consente ai clienti di creare organizzazioni agili che si muovono più velocemente.

Casi d'uso della piattaforma dati Cloud

• Sviluppare un data mart:gli analisti hanno bisogno di un modo efficiente per consolidare i dati provenienti da più fogli di calcolo e altre fonti di dati flat-file in una fonte affidabile, gestibile e ottimizzata per le query. Grazie a una piattaforma dati cloud,k possono caricare e ottimizzare i dati provenienti da più fonti in un data warehouse centralizzato in modo che i dipartimenti possano analizzare i dati e ottenere insight utili.
• Integrazione con applicazioni strategiche per l'azienda: carica e ottimizza i dati da Oracle E-Business Suite e da altre origini in una posizione di data warehouse centralizzata per l'analisi per consentire ai reparti di acquisire dati approfonditi da cui intraprendere azioni e garantire che non sia possibile rendere operativi i risultati e integrarli nuovamente nelle applicazioni per consentire decisioni basate sui dati.
• Sviluppare un data warehouse: i dati sulle risorse umane sono spesso distribuiti in più sistemi in tutta l'azienda e non possono essere facilmente integrati e analizzati per produrre insight utili. Arricchisci i dati delle applicazioni aziendali con dati grezzi e dati degli eventi per realizzare insight predittivi.
• Integrare un data lake e un data warehouse: combina le capacità di un data lake e di un data warehouse per elaborare i dati in streaming e un'ampia gamma di risorse dati aziendali e sfruttare i dati per l'analisi aziendale e l'apprendimento automatico.
• Elaborare e analizzare i dati in streaming con l'apprendimento automatico: elabora gli eventi di streaming e registra i dati per la manutenzione predittiva. Applica le funzionalità avanzate di Analytics e di data science per comprendere il contesto di un evento utile, ottenere informazioni dettagliate e creare una risposta. Oracle Autonomous Database si integra perfettamente con Oracle Analytics Cloud e consente di creare, testare e distribuire le applicazioni, nonché di sfruttare l'analitica spaziale e grafica incorporata.

Database convergente

I database monouso o i database appositamente creati, come sono spesso chiamati, sono progettati per aiutare a risolvere un insieme limitato di problemi. La loro semplicità significa che fanno alcune cose molto bene, ma altre cose niente affatto. Ad esempio, molti database monouso sono in grado di scalare bene, perché non offrono solide garanzie di coerenza.

In un primo momento, i database monouso sembrano una buona opzione, poiché gli sviluppatori ottengono esattamente ciò di cui hanno bisogno per avviare un progetto. Tuttavia, i requisiti di sviluppo cambiano a metà del progetto e le esigenze di business impreviste aumentano, il che lascia agli sviluppatori una decisione difficile: iniziare da zero con un altro database monouso per soddisfare i nuovi requisiti, o lavorare intorno alle limitazioni del database monouso originale, che aggiunge complessità non necessaria. E attività come il reporting operativo diventano molto difficili o addirittura impossibili con i dati necessari distribuiti in più formati e diversi database di specialità.

Il database convergente dispone di un supporto nativo per tutti i tipi di dati moderni integrati in un unico prodotto. I database convergenti supportano dati spaziali per la consapevolezza della posizione, dati grafici per la modellazione delle relazioni, JSON per gli archivi di documenti, IoT per l'integrazione dei dispositivi, tecnologie in-memory per l'analitica in tempo reale e dati relazionali tradizionali. Supportando questi diversi tipi di dati, un database convergente può eseguire tutti i tipi di carichi di lavoro, da IoT e blockchain ad analisi e machine learning. E grazie all'integrazione di nuovi tipi di dati e carichi di lavoro all'interno di un database convergente, puoi supportare più facilmente vari carichi di lavoro e tipi di dati, senza dover gestire e mantenere più sistemi o fornire una sicurezza unificata su di essi. Grazie al supporto di algoritmi di apprendimento automatico e dati grafici nello stesso database, è possibile eseguire facilmente funzioni di progettazione con analitica grafica e successivamente utilizzare tali dati per aumentare i dati di apprendimento automatico. Ciò semplifica e velocizza lo sviluppo di applicazioni basate sui dati.

Sviluppo della piattaforma dati cloud

Una piattaforma di gestione dei dati cloud dotata di un portfolio completo per applicazioni, piattaforme e infrastruttura offre alla tua azienda gli strumenti e la capacità di realizzare il tuo percorso verso un cloud di successo. Di conseguenza, dedicherai meno risorse alla manutenzione dell'IT e più alla reale innovazione, con la sicurezza che il tuo partner dispone di tutte le competenze necessarie per soddisfare le tue esigenze.

Le possibilità di scelta attraverso le opzioni di sviluppo Cloud offrono alle organizzazioni controllo e flessibilità totali. La nostra piattaforma dati cloud consente ai clienti di sviluppare e gestire le proprie applicazioni nel cloud privato oppure trasferire tali carichi di lavoro nel cloud pubblico. Questa migrazione si trasforma in una migrazione trasparente grazie all'uso di tecnologie Oracle standard (stessi standard, stessi prodotti e gestione unificata). Inoltre, la nostra soluzione Cloud@Customer offre opzioni aggiuntive consentendo alle aziende di portare il potere del nostro cloud all'interno dei rispettivi firewall.

Oracle rivoluziona la gestione dei dati grazie al primo database autonomo del mondo. La nostra tecnologia di database automatizza la gestione dei dati per fornire disponibilità, prestazioni e sicurezza senza precedenti attraverso l'integrazione dell'intelligenza artificiale e del machine learning. L'Autonomous Database include tre elementi chiave: infrastructure as a service ottimizzati per il database, operazioni di database automatizzate e ottimizzazione dei carichi di lavoro incentrati su criteri e machine learning. Questa soluzione offre provisioning, applicazione di patch, aggiornamenti e back-up online, monitoraggio, scalabilità, diagnosi delle performance, ottimizzazione e gestione automatica di errori e fallimenti. L'Autonomous Database viene fornito con JSON, apprendimento automatico, analitica grafica e analisi spaziale, per cui gli utenti non devono spostare i dati e possono lavorare con lo stesso database per soddisfare più esigenze.

La piattaforma di dati cloud è una soluzione integrata che supporta l'apprendimento automatico, l'analitica di terze parti e le applicazioni ISV. Offriamo una singola soluzione che fornisce integrazione a gestione autonoma, data warehouse, data lake, servizi di analitica e di data science per consentire alle organizzazioni di ottenere il massimo valore dai propri dati. Questo data warehouse moderno semplifica ogni aspetto dei dati, tra cui inserimento, trasformazione, cura, discovery e analisi. Utilizzando questo strumento, le organizzazioni sono in grado di estrarre il massimo valore dai propri dati per servire meglio i clienti oggi, cercando al tempo stesso l'innovazione aziendale in futuro.