La soluci\u00f3n proporciona herramientas f\u00e1ciles de usar y sin c\u00f3digo que permiten a los analistas de datos realizar tareas que antes requer\u00edan ingenieros y cient\u00edficos de datos.<\/p>\n
Oracle anuncia un conjunto de mejoras innovadoras para Oracle Autonomous Data Warehouse, el primer y \u00fanico almacenamiento de datos en la nube independiente de la industria. Con este lanzamiento, Oracle va m\u00e1s all\u00e1 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 t\u00e9cnica, tiempo y dinero para realizar la carga de datos, la transformaci\u00f3n y limpieza de datos, el modelado empresarial y el aprendizaje autom\u00e1tico; a una experiencia intuitiva de apuntar y hacer clic, arrastrar y soltar, para los analistas de datos, los cient\u00edficos de datos y los usuarios empresariales.<\/p>\n
Como resultado, la soluci\u00f3n permite a las organizaciones de todos los tama\u00f1os, desde las m\u00e1s peque\u00f1as hasta las m\u00e1s grandes, obtener un valor significativamente mayor de sus datos, resultados m\u00e1s r\u00e1pidos, acelerar los conocimientos y mejorar la productividad, al tiempo que reducen los costos con cero de administraci\u00f3n.<\/p>\n
Las \u00faltimas mejoras de Oracle Autonomous Data Warehouse proporcionan una plataforma de datos \u00fanica, creada para que las empresas comprendan, transformen, almacenen y controlen todos los datos para ejecutar m\u00faltiples cargas de trabajo anal\u00edticas desde cualquier fuente, incluidos sistemas departamentales, almacenes de datos empresariales y lagos de datos.<\/p>\n
\u201cHoy, Oracle Autonomous Data Warehouse es el \u00fanico completamente aut\u00f3nomo en nube\u201d, dijo el vicepresidente s\u00e9nior de Cloud en Oracle Latinoam\u00e9rica, Marcos Pupo. \u201cCon esta nueva generaci\u00f3n de almac\u00e9n de datos aut\u00f3nomo, proporcionamos un conjunto de herramientas f\u00e1ciles de usar y sin c\u00f3digo, que permiten a los analistas de negocio ser cient\u00edficos de datos, ingenieros de datos y desarrolladores\u201d, agreg\u00f3.<\/p>\n
Los clientes tambi\u00e9n se beneficiar\u00e1n de un nuevo y potente modelado de gr\u00e1ficos de autoservicio y an\u00e1lisis de gr\u00e1ficos. 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 c\u00f3digo integrada directamente en su almacenamiento de datos en la nube, as\u00ed como servicios RESTful, lo que facilita que cualquier aplicaci\u00f3n moderna interact\u00fae con los datos del almac\u00e9n. A diferencia de las bases de datos aisladas y de origen \u00fanico de otros proveedores en la nube, Oracle Autonomous Data Warehouse admite requisitos de m\u00faltiples modelos, cargas de trabajo y m\u00faltiples inquilinos, todo en un \u00fanico y moderno motor de base de datos convergente, que incluye documentos JSON, operativos, bases de datos y servicios anal\u00edticos, gr\u00e1ficos, ML y blockchain.<\/p>\n
Herramientas de datos integradas<\/p>\n
Los analistas de negocio disponen ahora de un entorno sencillo y de autoservicio para cargar datos y ponerlos a disposici\u00f3n de su equipo. Pueden cargar y transformar datos desde sus computadoras port\u00e1tiles o de la nube simplemente arrastrando y soltando.<\/p>\n
Interfaz de usuario AutoML de Oracle Machine Learning<\/p>\n
Al automatizar los pasos que requieren mucho tiempo para crear modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, la UI de AutoML proporciona una interfaz de usuario sin c\u00f3digo para el aprendizaje autom\u00e1tico, lo que aumenta la productividad del cient\u00edfico de datos, mejora la calidad del modelo y permite que incluso los no expertos aprovechen el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n
Oracle Machine Learning para Python<\/p>\n
Los cient\u00edficos de datos y otros usuarios de Python ahora pueden aplicar el lenguaje de aprendizaje autom\u00e1tico a los datos de su almacenamiento de datos, aprovechando al m\u00e1ximo las capacidades paralelas de alto rendimiento y los m\u00e1s de 30 algoritmos nativos de aprendizaje autom\u00e1tico de Oracle Autonomous Data Warehouse.<\/p>\n
Servicios de Oracle Machine Learning<\/p>\n
Los equipos de DevOps y ciencia de datos pueden implementar y administrar modelos de base de datos nativos y modelos de clasificaci\u00f3n y regresi\u00f3n en formato ONNX fuera de Oracle Autonomous Data Warehouse, y tambi\u00e9n pueden solicitar el an\u00e1lisis cognitivo de textos. Los desarrolladores de aplicaciones tienen puntos finales REST f\u00e1ciles de integrar para todas las funciones.<\/p>\n
Soporte para gr\u00e1ficos de propiedades<\/p>\n
Los gr\u00e1ficos ayudan a modelar y analizar las relaciones entre entidades (por ejemplo, un gr\u00e1fico de red social). Ahora, los usuarios pueden crear gr\u00e1ficos en su almac\u00e9n de datos, realizar consultas utilizando PGQL (lenguaje de consulta de gr\u00e1ficos de propiedades) y analizar gr\u00e1ficos con m\u00e1s de 60 algoritmos de an\u00e1lisis de gr\u00e1ficos en memoria.<\/p>\n
Interfaz de usuario de Graph Studio<\/p>\n
Graph Studio se basa en las capacidades de creaci\u00f3n de gr\u00e1ficos patentadas de Oracle Autonomous Data Warehouse para facilitar el an\u00e1lisis de gr\u00e1ficos a los principiantes. Incluye la creaci\u00f3n automatizada de modelos gr\u00e1ficos, cuadernos, visualizaci\u00f3n integrada y flujos de trabajo predise\u00f1ados para diferentes casos de uso.<\/p>\n
Acceso continuo a Data Lakes<\/p>\n
Oracle Autonomous Data Warehouse ampl\u00eda su capacidad para consultar datos en Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Object Storage y en todos los almacenes de objetos de nube m\u00e1s populares con tres nuevas funciones de data lakes: consulta sencilla de datos en Oracle Big Data Service (Hadoop ); integraci\u00f3n con el cat\u00e1logo 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.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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