オンプレミスまたはクラウドでデータ・ウェアハウジングを活用ゼロダウンタイム・スケーリング、Autonomous Data Guard、Oracle Database In-Memory、Oracle Multitenant、機械学習、空間およびグラフ機能などのデータウェアハウスおよび分析テクノロジーにより、分析チームはより深く豊かなインサイトをより短時間で提供可能になります。
オラクルのVP、George Lumpkinが、自動化と自律化の違いについて説明し、Oracle Cloudにおけるハンズフリー・データウェアハウスについて詳しく解説します。
グローバルなビッグデータ・ウェアハウスとクラウドの顧客を対象としたエリートプログラムです。これにより、Oracle Developmentと、ビッグデータ・ウェアハウスの最先端を行くお客様との間で、製品に関するインサイト、ソリューション計画、実装レビューを提供するためのオープンなコミュニケーション・チャネルが提供されることになります。
Oracle Database Server Technologies担当エグゼクティブ・バイス・プレジデントであるAndrew Mendelsohnが語る、業界初で唯一の自動運転型クラウド・データ・ウェアハウスの最新イノベーション
企業が自社データを供給、需要、トランザクション・コストの面で考えると、より効果的なデータ戦略を立て、データ資本利益率を向上させることができます。このセッションに参加して、オラクルのクラウドとデータベース・テクノロジー独自の機能を使ってこれらのアイデアを実行に移す方法を学びましょう。
Oracle Global Leaders programの一員になると、多くのメリットがあります。最先端のデータ管理戦略を開発するための、専門家によるガイダンスとサポートを受けることができます。
クラウド上でデータウェアハウスを高速に構築する方法をご紹介します。 |
クラウドでデータを高速にロードする方法をご紹介します。 |
最新のOracle Databaseテクノロジーにアップグレードして、市場をリードするパフォーマンス、可用性、分析、セキュリティのメリットを享受しましょう。データウェアハウスをOracle Cloud Infrastructureに移行することで、低コストと高パフォーマンスの両立が可能になります。
Oracle Autonomous Databaseは、2020年のGartner Critical Capabilities for Cloud Database Management Systems for Operational Use Casesにおいて、すべてのユースケースで最高得点を獲得しました。
Database In-Memoryは、高度な分析問合せに対して思考速度の処理を提供します。最先端の列データ処理を実装することで、桁違いの速度によるデータウェアハウス分析を実現します。そのため、以前は数分かかっていた回答を、今は瞬時に取得できます。これまでは夢のようだった質問も、すばやく簡単に回答を得られるようになりました。
Oracle Multitenantは、クラウドにおける次世代のデータウェアハウス向けアーキテクチャです。完全な分離、俊敏性、スケール・メリットを提供し、データマートとデータ・ウェアハウスの統合を容易にします。Oracle Multitenantは、Oracle Big Data Management System全体でサンドボックスとデータ検出プラットフォームを実現するための高速で効率的な管理フレームワークを提供することで、他の利点も提供します。
大規模なデータマートおよびデータウェアハウスの管理容易性、パフォーマンス、可用性を強化するOracle Partitioningを使用しながらデータウェアハウスは拡大するため、安定したパフォーマンスを維持できます。関連するデータのみ処理することで問合せパフォーマンスが向上し、パーティションを個別に管理できることで可用性が高まり、最適な方法でデータを保存することでコストが削減されます。
Automatic Data Optimization(ADO)により、スマートなデータ圧縮とデータ移動のポリシーを作成して、ストレージ階層化と圧縮階層化を実装できるため、使用頻度に基づいてデータを最適化できます。ADOはOracle Partitioningと連携して機能します。
Oracle Databaseは、すべてのハードウェア・リソース(クラスタ内の複数のCPU、複数のIOチャネル、複数の記憶装置、複数のノード)を効率的に活用できます。Oracle Optimizerは、問合せを並列処理すべきかどうかと、使用する並列度を文のリソース要件に基づいて自動的に判断できます。
自分が使用しているハードウェア上でOracle Databaseを実行できます。あるいは、データ・センターでOracle Exadataを使用して、最高のパフォーマンス、柔軟性、堅牢性を実現することもできます。
データウェアハウス・プロジェクトに最適なプラットフォームを、お客様のファイアウォールの内側でセキュアに提供し、オラクルが管理します。
クラウドのコンピューティング能力、物理ストレージ、および日常的なデータベース管理操作を簡素化するツールと、エンタープライズ規模のクラウドのワークロードを実行するために特別設計されたオラクルの最高パフォーマンスのエンジニアリング・システムの利点が得られます。
パーティショニングは、テーブル、インデックス、およびインデックスで構成されるテーブルを細分化し、これらのデータベース・オブジェクトをより細かい粒度で管理およびアクセスできるようにする強力な機能です。 |
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Oracle Databaseの内部に組み込まれているデータベース内の分析関数や機能は、さまざまなビジネス上の課題に対応するために使用できます。 |
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オプティマイザは、すべてのSQL文の処理に不可欠であるため、Oracle Databaseの最も魅力的なコンポーネントの1つです。 |
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Oracle Database In-Memoryは、独自のデュアル形式アーキテクチャを提供しており、従来の行形式とインメモリの新しい列形式を使用してテーブルをメモリ内で同時に表現できます。 |
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Oracle Machine Learningにより、データ移動の削減、AutoMLテクノロジーの利用、導入の簡素化が可能になり、データ・サイエンティストは、機械学習モデルをよりすばやく作成および導入できます。 |
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すべてのデータに対して高速でセキュアなSQLクエリを実行します。Oracle SQL処理とOracle Autonomous Databaseのセキュリティを、すべてのデータに対し使用できます。 |
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空間Oracle Spatialを使用すると、開発者とアナリストは、ロケーション・インテリジェンス分析とマッピング・サービスを簡単に開始することができます。組織は、さまざまな種類の地理空間データを管理し、何百もの空間分析操作を実行し、インタラクティブなマップ可視化ツールを使用することができます。 |
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Graphを使用すると、アナリストと開発者は、エンタープライズクラスのセキュリティ、簡単なデータ取り込み、データワークロードの強力なサポートを活用しながら、銀行業務における不正検知や、紐づけやデータへのリンクの特定、スマート・マニュファクチャリングにおけるトレーサビリティの向上を図ることができます。 |
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Data Safeは、データの機密性の理解、データに対するリスクの評価、機密データのマスク、セキュリティ制御の実装と監視、ユーザー・セキュリティの評価、ユーザー・アクティビティの監視、データ・セキュリティのコンプライアンス要件への対応を支援する、統合コントロールセンターです。 |
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並列実行は、タスクをより小さなサブタスクに分割することで処理を高速化する、広く使用されている方法です。 |
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このワークショップのラボでは、Oracle Autonomous Database Serverless(ADB-S)の使用を開始するためのすべての手順を説明します。これには、新しいADBインスタンスのプロビジョニング、オブジェクト・ストアからのデータのロードとそのトラブルシューティング、オブジェクト・ストアに存在する外部データのクエリ、およびOracle Analytics Desktopを使用したリッチ・データ・ビジュアライゼーションの作成が含まれます。 |
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このワークショップの目的は、Oracle Autonomous Database for Data Warehousingに組み込まれた一連のデータ・ツールについて紹介することです。このワークショップは、ご自身のクラウド・アカウント(有料またはBring-Your-Own-License)と共に使用するように設計されています。あるいは、無料トライアルに登録してクレジットを申請すれば、最大3,300時間のクラウド時間と2TBのストレージが提供されますので、十分な時間とストレージ容量をもってワークショップに参加することができます。 |
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Oracle MovieStreamは、架空の動画のストリーミング・サービスです。動画の中で、人々は、業界を問わず多くの組織が抱える典型的な課題に直面しています。 |
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このワークショップでは、CSVファイルのデータをデータベースにロードする方法と、グラフ・データのモデリングと分析の主要な概念、およびAutonomous Databaseでグラフを操作するためのインタラクティブなGraph Studioを紹介します。グラフクエリを使用して、不正な取引を示す可能性のある循環取引を見つける方法を紹介します。ここでは、口座情報および取引情報を含むCSVファイルからデータを読み込みます。その後、グラフを作成し、最後にクエリを実行して結果を可視化します。 |
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このラボでは、Autonomous Data Warehouseに付属するOracle Machine Learning (OML) SQLノートブック・アプリケーションを使用します。このブラウザベースのアプリケーションは、SQLクエリやスクリプトをノートブック内でまとめて実行するためのWebインターフェースを提供します。ノートブックは、単一のレポート、レポートのコレクション、さらにはダッシュボードを作成するために使用することができます。OMLでは、ワークブックやワークブックのコレクションを他のOMLユーザーと共有するための簡単な方法が用意されています。 |
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このワークショップでは、セルフサービスによる空間分析と可視化のためのSpatial Studioの機能を詳しく説明します。交通事故、警察署、警察署サービスエリアのデータセットを使用して、以下のように空間データをロードして可視化し、その空間的関係を分析します。 |
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ADBで基本的なタスクを実行します。プロビジョニングからデータのロード、クエリの作成まで、すべてを行います。
Oracle Analytics Desktopなどのデータ可視化ツールを使った作業
Oracle Machine Learning SQL Notebooksを使用して、Autonomous Database上にレポート、ダッシュボード、およびワークブックを構築します。
APEXワークスペースを作成し、空間、機械学習、およびセキュリティ機能を使用してそれを拡張する方法を学びます。
Autonomous Databaseのプロビジョニング、サンプルデータのロード、Service Consoleを使用した環境の管理および監視を行います。
GLプログラムに参加しているオラクルのお客様が、オラクルのデータ管理プラットフォームを使用してどのようにビジネスを変革しているか、また、コストと複雑さを軽減し、よりスマートかつ優れた新しい方法でデータを活用しているかについてご覧ください。
Autonomous Databaseの最新機能をチェックする
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Oracle Databaseクラウド・サービスのオンライン・トレーニングと認定にアクセスします。
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