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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.
Latinoamérica, 05 de abril de 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:
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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”.
Recursos adicionales
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Vea Oracle Live: Nuevas innovaciones de Autonomous Data Warehouse
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Más información sobre Oracle Autonomous Data Warehouse
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