Oracle anunció sus últimas innovaciones en Oracle Autonomous Data Warehouse, las cuales tiene el objetivo de convertir, simplificar y acelerar el acceso y el intercambio de datos entre organizaciones y nubes con costos significativamente reducidos. A través de la primera y única base de datos autónoma del sector basada en el aprendizaje automático y optimizada para cargas de trabajo analíticas.
De acuerdo con el reciente informe The Decision Dilemma, elaborado por Oracle que encuestó a 14 mil personas en 17 países, el 83 % de las personas en México señalan que el número de decisiones que toman cada día se ha multiplicado por 10 en los últimos tres años y, cuando tratan de tomar una decisión, el 78 % afirma que se sienten bombardeadas por más datos de más fuentes distintas que nunca.
Las personas se ven abrumadas por la cantidad de datos y esto merma su confianza. De hecho, el 29 % tienen dudas sobre los datos o fuentes en los que pueden confiar. Y el 70 % han renunciado a tomar alguna decisión debido a la abrumadora cantidad de datos.
“Los clientes enfrentan muchos obstáculos al analizar datos aislados en las aplicaciones locales, en la nube y SaaS, especialmente la falta de interoperabilidad entre nubes múltiples y data lakes, y la necesidad de ensamblar una serie de herramientas y servicios desconectados para respaldar el ecosistema de análisis de datos. Las últimas innovaciones de Oracle Autonomous Data Warehouse facilitan a los clientes la consulta, gestión, uso compartido y escalabilidad de sus datos, independientemente de su ubicación. Seguimos llevando más allá los límites de lo que es posible en los sistemas de gestión de datos para ofrecer el rendimiento, la automatización y la integración multinube para todas las cargas de trabajo esenciales y tipos de datos.”
Explica Çetin Özbütün, vicepresidente ejecutivo de Data Warehouse y Autonomous Database Technologies, Oracle.
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Las últimas y revolucionarias innovaciones están disponibles sin costo adicional para los clientes de Oracle Autonomous Data Warehouse e incluyen:
- Colaboración abierta: a diferencia de los modelos propios de uso compartido de datos, Oracle implementa el protocolo estándar del sector de código abierto Delta Sharing. Con este enfoque abierto, los clientes ahora pueden compartir datos de forma segura con cualquier persona que use cualquier aplicación o servicio que admita el protocolo. Compartir datos más rápido mejora la toma de decisiones empresariales al eliminar el uso de datos obsoletos y resultados inexactos.
- Funcionalidad multinube expansiva: Oracle Autonomous Data Warehouse está diseñado para la multinube, con acceso seguro al almacenamiento de objetos en AWS, Azure y Google Cloud; conexiones SQL en directo a Azure SQL, Azure Synapse, Amazon Redshift, Snowflake, MongoDB, Apache Hive y PostgreSQL; y conectores incorporados para ingerir datos de más de 100 fuentes. Autonomous Data Warehouse ahora también incluye acceso de consultas a tablas Apache Iceberg e integración con AWS Glue para recuperar automáticamente el esquema y los metadatos del data lake.
- Simplificación de la integración y análisis de datos: Oracle Autonomous Database Data Studio, con poco código, ofrece una consola en la nube de autoservicio intuitiva. Esto para que analistas y científicos de datos carguen, transformen y analicen datos, sin depender de TI. Y además, sin necesidad de productos adicionales y sin problemas de integración de múltiples productos. Un complemento de Google Sheets ahora forma parte de Oracle Autonomous Data Warehouse. Además del complemento de Microsoft Excel ya disponible, que acelera la capacidad de los usuarios de obtener insights de una única fuente de datos.
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- Almacenamiento de alto rendimiento al mismo costo que el almacenamiento de objetos: el costo de almacenamiento de Exadata de Oracle Autonomous Data Warehouse se reduce en más de un 75 %. Lo que se ajusta al costo del almacenamiento de objetos, al tiempo que se logra un rendimiento de consultas hasta 20 veces más rápido. Esto permite a los clientes replantearse completamente su enfoque actual de arquitecturas de almacén de datos / data lake. Además de almacenar todos los datos en Oracle Autonomous Data Warehouse. Y a su vez acelerar el tiempo para obtener insights útiles, todo a un costo más bajo.
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