Presentate le novità di Oracle Autonomous Data Warehouse che gli consentono di semplificare e velocizzare l’accesso ai dati e la condivisione. Superando la natura proprietaria e chiusa dei data warehouse e data lake tradizionali. Si tratta del primo e unico database autonomo del settore basato sul machine learning e ottimizzato per i carichi di lavoro di data analytics.
Migliora il rapporto prestazioni-costi
Per contro, Oracle offre funzionalità multicloud native e una condivisione dei dati basata su standard aperti tra i database e semplifica integrazione e analisi dei dati con uno strumento esclusivo low-code. Inoltre migliora l’economicità dei data lake grazie a uno storage ultra-veloce di livello enterprise allo stesso – limitato – costo dell’object storage. I clienti ora possono riprogettare le loro architetture data warehouse e data lake senza dover scegliere tra prestazioni e costi.
Semplificare e velocizzare
Çetin Özbütün, Executive Vice President, Data Warehouse and Autonomous Database Technologies, Oracle I clienti devono affrontare molti ostacoli quando analizzano dati on-premises, in cloud e da applicazioni SaaS. In particolare per la mancanza di interoperabilità tra multicloud e data lake e la necessità di assemblare una vasta gamma di strumenti e servizi disgiunti per arrivare a un ecosistema di data analytics. Le innovazioni di Oracle Autonomous Data Warehouse semplificano query, gestione, condivisione e scalabilità dei dati, indipendentemente da dove si trovino. Cerchiamo di andare sempre più in là nella gestione dei dati avanzata, con prestazioni, automazione e integrazione multicloud per tutti i principali carichi di lavoro e tipologie di dati del database.
Innovare senza costi aggiuntivi
Collaborazione aperta. A differenza di modelli proprietari di condivisione dei dati, Oracle implementa il protocollo open-source e standard di settore, Delta Sharing. Grazie a questo approccio aperto, i clienti possono ora condividere i dati in tutta sicurezza con chiunque utilizzi qualsiasi applicazione o servizio che supporti il protocollo. La condivisione più rapida dei dati migliora le decisioni aziendali, evitando dati obsoleti e risultati imprecisi.
Semplificare e velocizzare l’accesso ai dati e la condivisione
Funzionalità multicloud espansiva. Oracle Autonomous Data Warehouse è progettato per il multicloud con un accesso sicuro all’object storage in AWS, Azure e Google Cloud; connessioni SQL in tempo reale ad Azure SQL, Azure Synapse, Amazon Redshift, Snowflake, MongoDB, Apache Hive e PostgreSQL. E ancora, connettori predefiniti per l’immissione di dati da più di 100 fonti diverse. Autonomous Data Warehouse ora prevede anche l’accesso alle query alle tabelle Apache Iceberg e l’integrazione con AWS Glue per il recupero automatico di schemi e metadati dei data lake.
Insight da un’unica fonte
Integrazione e analisi dei dati semplificate. Oracle Autonomous Database Data Studio, basato su strumenti low-code, dispone di una console cloud self-service e intuitiva per analisti e data scientist, per caricare, trasformare e analizzare i dati. Il tutto senza passare dall’IT, senza necessità di prodotti aggiuntivi e senza dover integrare più prodotti diversi. Ora è presente in Oracle Autonomous Data Warehouse anche un add-on di Google Sheets, oltre al già disponibile add-in Microsoft Excel, per accelerare la possibilità di ricavare insight da un’unica fonte (“single source of truth”).
Semplificare e velocizzare
Storage ad alte prestazioni allo stesso costo dell’object storage. Il costo dello storage Exadata di Oracle Autonomous Data Warehouse si riduce di oltre il 75%, allineandosi così al costo dell’object storage. Garantendo però prestazioni di query fino a 20 volte più veloci. Ciò permette ai clienti di riconsiderare completamente l’approccio avuto fin qui alle architetture di data warehouse/data lake e di memorizzare tutti i dati in Oracle Autonomous Data Warehouse. Il tutto con insight ottenibili più velocemente e a un costo inferiore.
