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Oracle pone a disposición la próxima generación de Oracle Autonomous Data Warehouse




La solución proporciona herramientas fáciles de usar y sin código que permiten a los analistas de datos realizar tareas que antes requerían ingenieros y científicos de datos.



Santo Domingo, República Dominicana. Abril 2021. Oracle anuncia un conjunto de mejoras innovadoras para Oracle Autonomous Data Warehouse, el primer y único almacenamiento de datos en la nube independiente de la industria. Con este lanzamiento, Oracle va más allá de otras ofertas en la nube al transformar el almacenamiento de datos en la nube, pasando de ser un complejo ecosistema de productos, herramientas y tareas que requiere una amplia experiencia técnica, tiempo y dinero para realizar la carga de datos, la transformación y limpieza de datos, el modelado empresarial y el aprendizaje automático, a una experiencia intuitiva de apuntar y hacer clic, arrastrar y soltar, para los analistas de datos, los científicos de datos y los usuarios empresariales. Como resultado, la solución permite a las organizaciones de todos los tamaños, desde las más pequeñas hasta las más grandes, obtener un valor significativamente mayor de sus datos, resultados más rápidos, acelerar los conocimientos y mejorar la productividad al tiempo que reducen los costos con cero de administración.



Las últimas mejoras de Oracle Autonomous Data Warehouse proporcionan una plataforma de datos única creada para que las empresas comprendan, transformen, almacenen y controlen todos los datos para ejecutar múltiples cargas de trabajo analíticas desde cualquier fuente, incluidos sistemas departamentales, almacenes de datos empresariales y lagos de datos.



"Oracle Autonomous Data Warehouse es el único almacén de datos en la nube totalmente autónomo en la actualidad", dijo Marcos Pupo, vicepresidente senior de nube de Oracle Latinoamérica. “Con esta nueva generación de Autonomous Data, proporcionamos un conjunto de herramientas fáciles de usar y sin código que facultan de forma única los analistas de negocios sean científicos de datos, ingenieros de datos y desarrolladores”.


Los clientes también se beneficiarán de un nuevo y potente modelado de gráficos de autoservicio y análisis de gráficos. Para que los desarrolladores puedan crear aplicaciones basadas en datos,, Oracle ofrece la Oracle APEX (Application Express) Application Development, una herramienta de desarrollo de aplicaciones de bajo código integrada directamente en su almacenamiento de datos en la nube, así como servicios RESTful, lo que facilita que cualquier aplicación moderna interactúe con los datos del almacén. A diferencia de las bases de datos aisladas y de origen único de otros proveedores en la nube, Oracle Autonomous Data Warehouse admite requisitos de múltiples modelos, cargas de trabajo y múltiples inquilinos, todo en un único y moderno motor de base de datos convergente , que incluye documentos JSON, operativos, bases de datos y servicios analíticos, gráficos, ML y blockchain.





Nuevas Innovaciones en Oracle Autonomous Data Warehouse

La última versión incluye muchas innovaciones, no solo un amplio conjunto de características que facilitan a los analistas, científicos de datos y desarrolladores de líneas de negocios el aprovechamiento del primer y único almacenamiento de datos autónomo en la nube de la industria, sino que también presenta características que brindan un análisis más profundo y una integración más cercana con el lago de datos. Las características clave incluyen:


Herramientas de datos integradas: Los analistas de negocio disponen ahora de un entorno sencillo y de autoservicio para cargar datos y ponerlos a disposición de su equipo. Pueden cargar y transformar datos desde sus computadoras portátiles o de la nube simplemente arrastrando y soltando. Además, es posible generar modelos de negocio de forma automática; descubrir rápidamente anomalías, valores atípicos y patrones ocultos en sus datos; y comprender las dependencias de los datos y el impacto de los cambios.


Interfaz de usuario AutoML de Oracle Machine Learning: al automatizar los pasos que requieren mucho tiempo para crear modelos de aprendizaje automático, la UI de AutoML proporciona una interfaz de usuario sin código para el aprendizaje automático, lo que aumenta la productividad del científico de datos, mejora la calidad del modelo y permite que incluso los no expertos aprovechen el aprendizaje automático.


Oracle Machine Learning para Python: los científicos de datos y otros usuarios de Python ahora pueden aplicar el lenguaje de aprendizaje automático a los datos de su almacenamiento de datos, aprovechando al máximo las capacidades paralelas de alto rendimiento y los más de 30 algoritmos nativos de aprendizaje automático de Oracle Autonomous data Warehouse.


Servicios de Oracle Machine Learning: los equipos de DevOps y ciencia de datos pueden implementar y administrar modelos de base de datos nativos y modelos de clasificación y regresión en formato ONNX fuera de Oracle Autonomous Data Warehouse, y también pueden solicitar el análisis cognitivo de textos. Los desarrolladores de aplicaciones tienen puntos finales REST fáciles de integrar para todas las funciones.


Soporte para gráficos de propiedades: los gráficos ayudan a modelar y analizar las relaciones entre entidades (por ejemplo, un gráfico de red social). Ahora los usuarios pueden crear gráficos en su almacén de datos, realizar consultas utilizando PGQL (lenguaje de consulta de gráficos de propiedades) y analizar gráficos con más de 60 algoritmos de análisis de gráficos en memoria.


Interfaz de usuario de Graph Studio: Graph Studio se basa en las capacidades de creación de gráficos patentadas de Oracle Autonomous Data Warehouse para facilitar el análisis de gráficos a los principiantes. Incluye la creación automatizada de modelos gráficos, cuadernos, visualización integrada y flujos de trabajo prediseñados para diferentes casos de uso.


Acceso continuo a Data Lakes: Oracle Autonomous Data Warehouse amplía su capacidad para consultar datos en Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Object Storage y en todos los almacenes de objetos de nube más populares con tres nuevas funciones de data lakes: consulta sencilla de datos en Oracle Big Data Service (Hadoop ); integración con el catálogo de datos OCI para simplificar y automatizar el descubrimiento de datos en el almacenamiento de objetos; y procesamiento de escala para acelerar las consultas de grandes conjuntos de datos en el almacenamiento de objetos.



Que dicen los clientes

“Al utilizar Oracle Analytics Cloud y Autonomous Data Warehouse, podemos aplicar el aprendizaje automático y el análisis espacial para hacer un mejor seguimiento del comportamiento de cambio de cheques que mitiga el riesgo y previene el fraude en tiempo real. Por lo tanto, ayudamos a las empresas y los consumidores a participar en el comercio con más confianza”, dijo Eric Probst, Gerente Senior de Fraud Analytics en Certegy.



“Con Oracle Autonomous Data Warehouse y APEX, no solo tengo un motor de base de datos de clase mundial, escalable, súper seguro y súper potente, sino que con herramientas de desarrollo de aplicaciones integradas, también puedo construir e implementar aplicaciones casi de inmediato para que la gente pueda acceder a los datos”, dijo Frank Hoogendoorn, Director de Datos de MineSense. "No conozco ninguna otra plataforma donde pueda hacer eso de forma inmediata".



"Disponer de capacidades innovadoras para cargar datos integrados en Oracle Autonomous Data Warehouse debería ahorrarnos mucho tiempo", dijo Derek Hayden, Vicepresidente Senior de Estrategia y Análisis de Datos en OUTFRONT Media. "La extracción, carga y transformación declarativa con su funcionalidad de arrastrar y soltar nos permitirá cargar y transformar rápidamente varios tipos de datos y ver las relaciones dentro de ellos a través de la función de auto-insights".



"Oracle Autonomous Data Warehouse ha reducido el tiempo de comercialización de un proyecto típico de almacén de datos de tres meses a tres días, al tiempo que ofrece información más profunda y procesable", dijo Steven Chang, CIO de Kingold. "Poder beneficiarnos de una mayor automatización para la ingesta de datos, la transformación, la creación de modelos comerciales y la obtención de conocimientos es una excelente noticia, y esperamos utilizar estos recursos".





Que dicen los analistas

“Nuestra investigación, basada en entrevistas con varios clientes alrededor del mundo, muestra que estos usuarios de Oracle Autonomous Data Warehouse han logrado una reducción de aproximadamente 63% en el costo total de operaciones, al tiempo que han incrementado la productividad de los equipos de análisis de datos en un 27%, y el punto de equilibrio de su inversión se ha producido en un promedio de cinco meses”, dijo Carl Olofson, Vicepresidente de Investigación y Software de Gestión de Datos de IDC. “Este ROI incluyó un aumento significativo de la productividad en los equipos de datos, desarrollo y analytics. Aunque los resultados de los clientes individuales pueden variar, los beneficios encontrados en este estudio son indicativos del tipo de mejoras que la mayoría puede esperar. Con estas nuevas herramientas intuitivas, integradas e incorporadas en Oracle Autonomous Data Warehouse, es razonable esperar que las ganancias de productividad aumenten aún más, permitiendo a las empresas lograr un ROI aún mejor”.