Autonomous Database for analytics and data warehousing (ADW)
データマート、データウェアハウス、データレイクなどの分析ワークロードのために最適化・完全自動化されたクラウド・データベース・サービスです。列形式、パーティショニングおよび大規模な結合がデフォルトで設定されており、データベースのプロビジョニング、データの抽出、ロード、変換、高度なレポートの実行、予測の生成、機械学習モデルの作成を、簡素化および高速化します。Autonomous Databaseを使えば、データ・サイエンティスト、ビジネスアナリスト、そして専門家でない人でも、あらゆるサイズと種類のデータを使って、迅速、簡単、かつコスト効率よくビジネスインサイトを得ることができます。Oracle DatabaseとOracle Exadataをベースに構築されたAutonomous Databaseは、共有または専用のOracle Cloud Infrastructureで利用できるほか、オンプレミスではExadata Cloud@CustomerとDedicated Region Cloud@Customerで利用可能です。
Oracle Autonomous Database: データ管理に革命をもたらす（0:30）
エンタープライズ向けの生成開発（GenDev）の発表
EVPのホアン・ロアイザが、Oracle CloudWorld基調講演で、革新的なAI中心型アプリケーション開発インフラストラクチャについて語ります。
Autonomous Data Warehouseを選択する理由
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決算処理にかかる時間を短縮
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データ管理コストを低減
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クエリ・パフォーマンスを高速化
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5年ROI（回収期間5か月）
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レポート作成用のDBAワークロードを低減
Data Warehouse Innovations
Oracle Database Server TechnologiesのEVP、Andrew Mendelsohnが、データ管理を自動化する方法について、すべてのユーザーに向けて説明します。
Autonomous Databaseと互換性のあるアプリケーションとツール
Autonomous Database for analytics and data warehousingと互換性のある、アプリケーションとツールについて説明します。
データと分析からさらなる価値を得る
スピード、俊敏性、簡素化を重視して設計されたデータ・プラットフォームで、実行範囲を拡大する
Autonomous Databaseは、すべてのデータを格納、分析、把握できる最新のオープン・アーキテクチャであるデータ・レイクの基盤を提供します。データ・レイクハウスは、データ・ウェアハウスのパワーと豊富な機能、そして広く普及しているオープン・ソース・データレイク・テクノロジーの幅広さと柔軟性を組み合わせています。世界最高クラスの強力なオープンSQL処理エンジンを使用して、Autonomous Databaseを介してデータ・レイクハウスにアクセスできます。
オラクルのデータ・レイクハウス・プラットフォームは、データ・レイクとデータ・ウェアハウスを組み合わせた構築で、データ・レイクハウスを形成しています。データ・ウェアハウスとデータ・レイクの機能を統合しており、より統一されたアーキテクチャでデータの移動を容易にします。データ・レイクとデータ・ウェアハウスを統合することで、データ管理、AIと機械学習、統合オプションなど、数多くのメリットが得られます。あらゆる場所であらゆるデータを分析
Autonomous Databaseの高度なデータ処理エンジンでは、マルチクラウド・データ・ソースのインサイトを入手できます。データがAWS、Azure、Google Cloud PlatformまたはOracle Cloud Infrastructureのオブジェクト・ストアとデータベースにあるかどうかは問題ではありません。また、データがApache Parquet、JSON、Apache ORC、Apache Avro、CSV、XMLなどのビッグ・データ・ファイル形式である場合、Autonomous Databaseでは、任意のSQLベースのツールおよびアプリケーションを使用して、データ・アセットのシンプルで一貫性のあるビューを表示できます。
データ・ストア、データ・ウェアハウス、データ・レイクへのすべてのデータ取込み、変換および統合フロー。その中核部分で、オラクルは、構造化データおよびキュレートされたデータに至るまでデータが構造化されていない場合でも、このすべてのエンタープライズ・データを統合するための、効率かつ低コストでスケーラブルな統合環境を提供します。ここで、あらゆるデータの格納、管理、分析、把握ができます。統合型セルフサービス分析でイノベーターを支援
ITへの依存度を低減し、セルフサービス型データ・ツールを提供し、ローコードの分析アプリケーションが作成できることで、ビジネス・ユーザーの生産性向上に寄与します。Oracle Analytics Cloud、Tableauおよびその他のビジネス・インテリジェンス・アプリケーションと統合された共通のビジネス定義およびメトリックを提供するAutonomous Databaseの分析ビューを使用して、チーム間のコラボレーションを強化できます。組込みの機械学習、空間分析、グラフ分析、データ・ビジュアライゼーションの機能を使用することで、あらゆるデータに基づいてビジネス・ストーリーテリングを拡張できます。
Oracle Autonomous Databaseを使えば、データ・サイエンティスト、ビジネスアナリスト、そして専門家でない人でも、あらゆるサイズと種類のデータを使って、迅速、簡単、かつコスト効率よくビジネスインサイトを得ることができます。セキュリティ評価、監査、およびアクティブな保護でリスクを防止
Autonomous Databaseは、データ漏洩リスクの低減と規制コンプライアンスの簡素化に役立つ、最先端のデータ・セキュリティを実現します。また、自動化されたセルフパッチ適用、自動かつ常に有効な暗号化およびキー管理、きめ細かいアクセス制御、柔軟なデータ・マスキングにより、高度な監査機能による包括的なユーザー行動監視を実現します。
データベースのセキュリティ体制を評価でき、潜在的なリスクを緩和する方法に関する推奨事項を受け取ることができます。Autonomous Data Warehouseの特徴
ビジネス・インサイトのための最新のデータ・プラットフォーム
Oracle Autonomous Databaseは、分析エンジンと最適化されたデータ・ストアの両方の面で、データ・レイクハウスの中心的な役割を果たします。ユーザーは、Autonomous Databaseの強力なオープンSQL処理エンジンを使用して、レイクハウスにアクセスできます。また、非常に効率的なApache SparkおよびPython接続を使用して、ビッグ・データ・フレームワークからAutonomous Databaseデータを分析できます。
組込みの自動化により、データウェアハウスの管理を簡略化
プロビジョニング、構成、保護、チューニング、スケーリングなどの自律型管理機能により、人的エラーを招く可能性のある手動の複雑なタスクのほとんどすべてが不要になります。自律型管理により、管理なしで何千ものデータベースを実行しながら、高性能かつ高可用性の安全なデータ・ウェアハウスを運用できます。
特長- 自動バックアップ
- 自動パッチ適用
- 自動修復
- 自動スケーリング
- 自動保護
- 自動チューニング
一貫性のある高いパフォーマンスの確保
Autonomous Data Warehouseは、システム・パフォーマンスのあらゆる側面を継続的に監視します。自律的に調整されるため、ワークロード、クエリ・タイプ、ユーザー数が変化しても一貫して高いパフォーマンスを発揮します。
特長- 自動スケーリング
- 自動チューニング
- 自動インデックス作成
- Hybrid Columnar Compression
- 列処理
- スマートスキャン
- 自動オプティマイザ統計収集
データベース・セキュリティによるリスクの軽減
Autonomous Data Warehouseを統合データベース・セキュリティ・コントロール・センターによって保護します。統合データベース・セキュリティ・コントロール・センターは、機密データを特定してマスクし、リスクの高いユーザーや構成に関するアラートを発行し、重要なデータベース・アクティビティを監査し、疑わしいデータへのアクセスの試みを検出します。
特長- 透過的なデータ暗号化
- 暗号化キーの管理
- 特権ユーザーおよび多要素アクセス制御
- データの分類および検出
- データ・マスキング
- Data Redaction
- データベース・アクティビティの監視とブロック
- 統合された監査とレポート
セルフサービスのデータ管理ツール
データ・ツールは、データをロードして広範なチームでのコラボレーションに利用できるようにする、シンプルなセルフサービス環境を提供します。ビジネス・アナリストとデータ・アナリストは、ドラッグ・アンド・ドロップ機能を使用してデータを簡単にロードおよび変換し、ビジネスモデルを生成し、異常、外れ値、隠れたパターンをすばやく発見して、データの依存関係と変更の影響を把握できます。
特長- データ読み込み
- データ変換
- ビジネス・モデル
- データ・インサイト
- カタログ
誰もが使える機械学習
スケーラブルで最適化されたデータベース内アルゴリズムを使用し、Oracle Autonomous Data Warehouseで機械学習モデルを構築して導入できます。Oracle Machine Learningでは、データを専用の機械学習システムに移動する必要がないため、データ・サイエンティストは機械学習モデルの作成を迅速化できます。
特長- 自動データ準備
- AutoMLによるモデル開発の自動化
- RESTおよびSQLインターフェイスを介した簡単なモデル導入
- 高性能、スケーラビリティ、セキュリティ
- データベース内アルゴリズム
- Oracle Machine Learningサービス
- Oracle Machine Learning AutoMLのユーザー・インターフェイス
- Oracle Machine Learningノートブック
- Oracle Machine Learning for Python
- SQLのOracle Machine Learning
データの隠れた関係の発見
Autonomous Databaseは、複雑なデータ関係を表現し、管理するためのグラフデータベース機能を備えています。グラフ分析により、データ・サイエンティストや開発者は、パターン認識、分類、統計分析を適用して、より深いコンテキストを得ることができます。
Graph Studioの主な機能
- 分析のスケジュール
- 高度なノートブックと視覚化
- 自動グラフモデリング
- 自動インストール、アップグレード、プロビジョニング
- 自動保存、バックアップ、チェックポイント・データ復元の機能
- さまざまな事例でのサンプルノートブックとワークフロー
ロケーションの理解
Autonomous Data Warehouseの空間機能は、あらゆる形式のアプリケーション、空間ワークロード、およびデータセットに対応します。最も要求の厳しい大規模ロケーション・インテリジェンスや地理空間アプリケーションも含まれます。
特長- 2D空間データのデータ・モデルと包括的な分析
- 高性能な並列空間処理
- 標準ベースのSQLおよびJava API
- ネイティブでのJSONおよびRESTのサポート
- ロケーション追跡サーバー
- 連絡先トレース組み込み関数
- セルフサービス型Spatial Studio
データ・ウェアハウスおよび分析ワークロードの可用性を向上
Autonomous Databaseは、組込みのOracle Real Application Clusters、パラレル・インフラストラクチャ、自動ディザスタ・リカバリおよびバックアップにより、99.995%を超える可用性1を実現します。
特長- 自動ストレージ管理
- 可用性が最も高いアーキテクチャ
- Oracle Active Data Guard
- Oracle Autonomous Health Framework
- Oracle Real Application Clusters
- Oracle Data Safe
E-Business Suite、FusionおよびNetSuiteのアクセラレータにより、よりタイムリーなアナリティクスを実現
オラクルのE-Business Suite、Fusion ApplicationsおよびNetSuite向けのアプリケーション・アクセラレータは、セルフサービスのデータ検出、組込みETLおよびKPIメトリックを備えた高度な分析機能を提供します。ユーザーは、包括的なデータ統合とすぐに使用できるデータ・モデルを使用して、より多くのことを実行できます。
- オラクルのアプリケーション・アクセラレータは、事前構築済みのETLを提供するため、Oracle E-Business Suiteデータからデータ・ウェアハウスをすばやく作成できます。
- Oracle Fusion Analytics WarehouseとOracle NetSuite Analytics Warehouseは、Autonomous Database上に構築され、エンドツーエンドのクラウド・データ・ウェアハウスおよび分析ソリューションを提供します。
- カスタム作成のデータ・ウェアハウスの場合、Autonomous Data Warehouseは、オラクルおよびサードパーティのアプリケーションに接続する包括的なデータ変換フローを提供します。
Oracle Autonomous Databaseのデータ共有によるコラボレーションを最大化する方法をご覧ください。
Oracle Autonomous Data Warehouseを無料で使い始めましょう
経済的、効率的、そして努力を要しない顧客体験
オラクルのお客様が、データ・レイク、機械学習、自動化によってビジネスを刷新するために、どのようにOracle Autonomous Data Warehouseを活用しているかをご覧ください。
お客様の声
Select AI with Retrieval-Augmented Generation (RAG) on Autonomous Databaseの発表
オラクル、データサイエンス・機械学習担当シニアディレクター、Mark Hornicオラクル、データベースセキュリティ担当バイスプレジデント、Russ Lowenthal
Select AIが新たに検索拡張生成（RAG）に対応したことで、大規模言語モデル（LLM）を活用して、自然言語によるプロンプトを用いてプライベートデータに基づくインサイトを得たり、革新的なコンテンツを生成したりできます。Select AIとRAGを使用することで、自然言語による質問に対するより関連性の高い応答を得られると同時に、ハルシネーションのリクスを低減します。
全文を読むOracle Autonomous Databaseの最新情報
- 2024年9月10日 Autonomous Databaseの新しいAIイノベーションを活用したアプリケーション開発の未来
- 2024年9月10日 Select AI for Synthetic Data Generationの発表
- 2024年9月10日 グラフRAG: グラフのパワーを生成AIに
- 2024年9月10日 Autonomous Database Data Studioの新しいAI機能の発表
Oracle Autonomous Data Warehouseのリソース
Autonomous Data Warehouseドキュメント
Autonomous Data Warehouseの導入に関する製品ドキュメントおよびその他のリソースについては、Oracle Help Centerを参照してください。
- Autonomous Data Warehouseのチュートリアル
主要機能について説明する実践的なワークショップで、分析およびデータ・ウェアハウスにAutonomous Databaseを活用する方法について学びます。
- ステップバイステップの無料ワークショップ
順を追った説明による実践的なワークショップを使用して、モダンなデータウェアハウスを作成する方法、データレイクを設定する方法を学び、機械学習を体験します。
- トレーニング・プラン
トレーニング・プランには、Oracle Cloudの最先端のスキルをライブで学習できるさまざまなラボやワークショップが用意されています。 - Oracle Autonomous Data Warehouseのデモ（3:44）
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Oracle Cloudが提供するFree Tierで30日間の無料トライアルと常時無料のサービスをご利用いただけます。
Autonomous Databaseのダウンロード
Autonomous Database Free Container Imageを利用すると、クラウドを使わずにアプリケーションを開発できます。
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