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Oracle incorpora un conjunto de innovaciones para su Autonomous Data Warehouse

Proporciona herramientas no-code fáciles de usar que permiten a los analistas de datos realizar tareas que antes requerían ingenieros y científicos de datos.

La nueva generación de Oracle Autonomous Data Warehouse facilita la labor de los analistas de datos
La nueva generación de Oracle Autonomous Data Warehouse facilita la labor de los analistas de datos

Oracle ha anunciado un conjunto de innovaciones para su Autonomous Data Warehouse, el primer y único almacén de datos cloud “autodirigido” de la industria. Con este lanzamiento, Oracle pretende transformar por completo el almacenamiento de datos en la nube: de ser un complejo ecosistema de productos, herramientas y tareas que demandaban amplios conocimientos técnicos, tiempo y dinero, a convertirse en una experiencia intuitiva para los analistas y científicos de datos, y los usuarios empresariales, con funciones de point-and-click y drag-and- drop para la carga, transformación y limpieza de datos, modelado empresarial y el machine learning. Como resultado, Oracle Autonomous Data Warehouse permite a las empresas de todos los tamaños -desde las más pequeñas hasta las más grandes- obtener más valor de sus datos, lograr resultados más rápidos, acelerar los conocimientos y mejorar la productividad, al tiempo que se reducen los costes sin necesidad de administración.

Las últimas mejoras de Oracle Autonomous Data Warehouse proporcionan una plataforma de datos única, creada para que la empresa asimile, transforme, almacene y gestione todos los datos para ejecutar diversas cargas de trabajo analíticas desde cualquier fuente, incluidos sistemas departamentales, centros de datos empresariales y data lakes.

"Oracle Autonomous Data Warehouse es el único centro de datos en la nube totalmente autodirigido en la actualidad", dijo Andrew Mendelsohn, executive vice president, database server technologies de Oracle. "Con la próxima generación de Autonomous Data Warehouse, proporcionamos un conjunto de herramientas no-code fáciles de usar y que permite que los analistas empresariales se conviertan en analistas e ingenieros de datos y desarrolladores".

Los científicos y analistas de datos también se beneficiarán del nuevo y potente modelado de gráficos y análisis de gráficos de autoservicio. Para que los desarrolladores tengan el poder de crear aplicaciones basadas en datos, Oracle ofrece Oracle APEX (Application Express) Application Development, una herramienta de desarrollo de aplicaciones low-code integrada directamente en su centro de datos en la nube, así como servicios RESTful, que facilitan la interacción de cualquier aplicación moderna con los data warehouses. A diferencia de las bases de datos single-purpose en la nube de otros proveedores, Oracle Autonomous Data Warehouse ofrece soporte para requerimientos multi-model, multi-workload y multi-tenant, todo dentro de un único y moderno motor de base de datos convergente, que incluye bases de datos y servicios operacionales, analíticos, de documentos JSON, de grafos, de ML y de blockchain.

Innovaciones en Autonomous Data Warehouse

La última versión incluye muchas innovaciones, no solo un amplio conjunto de capacidades que facilitan a los analistas, científicos de datos y desarrolladores de líneas de negocio aprovechar el primer y único almacén de datos en la nube “autodirigido” de la industria, sino también características que ofrecen analítica más profunda y una mayor integración con data lakes. Entre las principales funciones se encuentran:

•            Herramientas de datos integradas: Los analistas de negocio disponen ahora de un entorno sencillo de autoservicio para cargar datos y ponerlos a disposición de su equipo para un entorno más colaborativo. Pueden cargar y transformar los datos desde su ordenador portátil o desde la nube simplemente “arrastrando y soltando”. Así, pueden generar automáticamente modelos de negocio; descubrir rápidamente anomalías, valores atípicos y patrones ocultos en sus datos; y comprender las dependencias de los datos y el impacto de los cambios.

•            Oracle Machine Learning AutoML: Al automatizar los pasos que requieren mucho tiempo a la hora de crear modelos de machine learning, la funcionalidad de AutoML UI ofrece una interfaz de usuario no-code para automatizar el machine learning con el fin de aumentar la productividad de los científicos de datos, mejorar la calidad de los modelos y permitir que incluso los no expertos puedan aprovechar y hacer uso de esta tecnología.

•            Oracle Machine Learning para Python: Los científicos de datos y otros usuarios de Python pueden ahora utilizar Python para aplicar el machine learning a los datos de su almacén de datos, aprovechando al máximo las capacidades paralelas de alto rendimiento de Oracle Autonomous Data Warehouse.

•            Servicios de Oracle Machine Learning: Los equipos de DevOps y de ciencia de datos pueden desplegar y gestionar modelos nativos in-database y modelos de clasificación y regresión en formato ONNX fuera de Oracle Autonomous Data Warehouse, y también pueden recurrir al análisis cognitivo de textos. Los desarrolladores de aplicaciones disponen de REST endpoints fáciles de integrar para todas las funcionalidades.

•            Property Graph support: Los grafos ayudan a modelar y analizar las relaciones entre entidades (por ejemplo, un gráfico de red social). Ahora los usuarios pueden crear grafos dentro de su almacén de datos, hacer consultas de grafos mediante PGQL (property graph query language) y analizar grafos con más de 60 algoritmos de análisis in-memory.

•            Interfaz de usuario de Graph Studio: Graph Studio se basa en las capacidades de grafos de propiedad de Oracle Autonomous Data Warehouse para facilitar el análisis de grafos a los principiantes. Incluye modelado automatizado, notebooks, visualización integrada y flujos de trabajo predefinidos para diferentes casos de uso.

Computing 815