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Erweiterungen angekündigt Oracle baut Autonomous Data Warehouse aus

Von Martin Hensel

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Disy Informationssysteme GmbH
Sinequa
Insider Research
ORACLE Deutschland B.V. & Co. KG

Im Rahmen eines Updates spendiert Oracle seinem Autonomous Data Warehouse eine Reihe neuer Funktionen. Dazu zählen unter anderem No-Code-Tools sowie Self-Service-Graphenmodellierung und -Analyse.

Oracle hat sein Autonomous Data Warehouse weiter ausgebaut.
Oracle hat sein Autonomous Data Warehouse weiter ausgebaut.
(Bild: Oracle)

Oracle will mit der neuen Version über den Umfang anderer Cloud-Angebote hinausgehen und eine intuitive Point-and-Click- und Drag-and-Drop-Erfahrung für Datenanalysten, Citizen Data Scientists und Geschäftsanwender bieten. Unternehmensnutzer sollen so ohne Verwaltungsaufwand schneller Ergebnisse und Erkenntnisse erzielen sowie gleichzeitig Zeit und Kosten sparen können.

Die neuen Erweiterungen des Autonomous Data Warehouse sind über eine zentrale Datenplattform verfügbar, die Daten unterschiedlicher Quellen aufnimmt, umwandelt, speichert und verwaltet. Analysten können so Daten laden, transformieren, bereinigen und automatisch Geschäftsmodelle erstellen oder Muster erkennen.

Neuerungen im Überblick

Oracle setzt in der aktuellen Version auf Self-Service-Graphenmodellierung und -analyse, von der sowohl Citizen Data Scientists als auch Analysten profitieren sollen. Zudem ist mit Oracle APEX („Application Express“) ein Low-Code-Tool für die Entwicklung datengesteuerter Anwendungen an Bord. Mittels RESTful-Services lassen sich Anwendungen an die Warehouse-Daten anbinden. Das Autonomous Data Warehouse unterstützt zudem Multi-Modell-, Multi-Workload- und Multi-Tenant-Anforderungen innerhalb einer konvergenten Datenbank-Engine. Sie umfasst JSON-Dokumenten-, Betriebs-, Analyse-, Graph-, Machine-Learning- und Blockchain-Datenbanken und entsprechende Services.

Weitere Neuheiten umfassen integrierte Daten-Tools, die Oracle Machine Learning AutoML UI und Oracle Machine Learning für Python. DevOps- und Data-Science-Team können native datenbankinterne Modelle sowie Klassifizierungs- und Regressionsmodelle im ONYX-Format außerhalb des Autonomous Data Warehouse bereitstellen und verwalten. Property Graph Support, eine Graph Studio UI und optimierter Zugriff auf Data Lakes sind ebenfalls Teil des Updates.

Detaillierte Informationen hat Oracle im Rahmen eines Blog-Eintrags zusammengefasst.

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