Компания Oracle анонсировала набор инновационных изменений в Autonomous Data Warehouse, единственном в отрасли автономном облачном хранилище данных. Решение впервые эволюционировало от сложной экосистемы продуктов, инструментов и задач, требующих обширных знаний в области технологий, затрат времени и инвестиций, в интуитивно понятное приложение SaaS с функцией «укажи и выбери» (point-and-click), которым могут пользоваться дата-аналитики, дата-сайнтисты и специалисты по бизнес-процессам.
Последние обновления в Oracle Autonomous Data Warehouse обеспечивают бизнесу единую платформу данных, позволяющую аккумулировать данные из любого источника, преобразовывать, хранить и управлять данные для выполнения разнообразных аналитических рабочих задач, от создания отраслевых систем управления, до корпоративных хранилищ и озер данных. Простые интегрированные инструменты предоставляют интуитивно понятный интерфейс drag&drop, упрощающий загрузку, преобразование, очистку данных для аналитиков, а также преимущество автоматизированного создания бизнес-моделей и поиска закономерностей для генерации аналитических данных.
В новом релизе добавлены инструменты самообслуживания для аналитиков и дата-сайнтистов, позволяющие без лишних сложностей формировать массивы данных, создавать модели машинного обучения на основе AutoML и развертывать модели. Чтобы дать разработчикам возможность создавать приложения, управляемые данными, Oracle предлагает Oracle APEX (Application Express) Application Development, инструмент разработки low-code приложений, встроенный непосредственно в базу данных, а также службы RESTful, которые упрощают взаимодействие любого современного приложения c хранилищем данных. В отличие от одноцелевых баз данных других поставщиков облачных решений, Oracle Autonomous Data Warehouse обеспечивает поддержку многомодельных, многозадачных и многопользовательских требований — и все это в рамках единого современного конвергентного механизма базы данных, включая поддержкуJSON, операционную, аналитическую, графическую базы данных, сервисы машинного обучения и блокчейн.
В релизе представлены функции, обеспечивающие более глубокую аналитику и более тесную интеграцию с озером данных. В списке ключевых инноваций:
- встроенные инструменты обработки данных: бизнес-аналитики получили простую среду с функционалом самообслуживания для загрузки данных и предоставления их расширенной команде для совместной работы. Они могут загружать и преобразовывать данные из своего компьютера или из облака с помощью drag&drop интерфейса. Затем они могут автоматически создавать бизнес-модели; быстро обнаруживать аномалии, выбросыи скрытые закономерности в своих данных; понимать зависимости данных и влияние изменений;
- Oracle Machine Learning AutoML: автоматизируя трудоемкие этапы создания моделей машинного обучения, AutoML повышает продуктивность специалистов по обработке данных, повышает точность моделей и позволяет даже неспециалистам получить доступ к использованию машинного обучения. AutoML можно вызывать через Python или через пользовательский интерфейс AutoML без использования кода;
- машинное обучение Oracle для Python: специалисты по обработке данных и другие пользователи Python теперь могут использовать Python для применения машинного обучения к данным в своем хранилище, полностью используя высокопроизводительные параллельные возможности Oracle Autonomous Data Warehouse;
- Oracle Machine Learning Services: DevOps и группы дата-сайнтистов могут теперь развертывать свои собственные модели в базе данных, а также модели классификации и регрессии в формате ONNX вне Oracle Autonomous Data Warehouse и управлять ими, а также использовать когнитивную аналитику текста. Разработчики приложений получили простые с точки зрения интеграции конечные точки REST для всех функций;
- поддержка графов: графы помогают моделировать и анализировать отношения между объектами (например, граф социальной сети). Теперь пользователи могут создавать графы в своем хранилище данных, запрашивать графы с помощью PGQL (язык запросов графов свойств) и анализировать графы с помощью более чем 60 in-memory алгоритмов;
- пользовательский интерфейс Graph Studio: Graph Studio базируется на возможностях работы с графами Oracle Autonomous Data Warehouse и упрощает анализ графов для начинающих. Интерфейс объединяет автоматическое моделирование, интегрированную визуализацию и готовые рабочие процессы для различных вариантов использования.
