2min

De nieuwe release van het Autonomous Data Warehouse heeft een vereenvoudigde architectuur om het toegankelijker en eenvoudiger te maken voor normale zakelijke gebruikers.

Deze week kondigt Oracle een nieuwe release aan van zijn cloudgebaseerde Autonomous Data Warehouse-dienst. De laatste release voegt nieuwe mogelijkheden toe die analisten prijzen voor het toegankelijk maken van machine learning voor alle gebruikers.

De release van deze week verandert het Oracle Autonomous Data Warehouse van een complexe infrastructuuroplossing in een “intuïtieve point-and-click, drag-and-drop ervaring”, aldus het bedrijf. Het platform is nu eenvoudig genoeg voor zowel data-analisten als zakelijke gebruikers.

Het Autonomous Data Warehouse

Oracle Autonomous Data Warehouse is een cloudgebaseerde datawarehouse-oplossing die alle complexiteit van het beheren van een datawarehouse elimineert. Dit omvat het beveiligen van gegevens en het ontwikkelen van data-gedreven applicaties. Het automatiseert provisioning, configuratie, beveiliging, tuning, scaling en back-ups van het datawarehouse.

Het datawarehouse bevat tools voor het eenvoudig inladen van data, data transformeren, business models en het bieden van automatische inzichten. De nieuwe versie bevat ook ingebouwde database-functies, waarmee eenvoudige query’s gedaan kunnen worden over meerdere data types. Oracle maakt de dienst beschikbaar in zowel zijn publieke cloud als in de eigen datacenters van klanten.

Gerelateerd: Oracle brengt volgende generatie cloud naar Amsterdam

Nieuwe functies maken het leven makkelijker voor niet-techneuten

De release van vandaag voegt nieuwe mogelijkheden en features toe die het leven van data-analisten en gewone zakelijke gebruikers makkelijker maken. Het zal ook diepgaander analyses bieden dan voorheen, aldus Oracle.

AutoML

Van alle nieuwe functies zijn analisten echter vooral enthousiast over AutoML. Deze machine learning-tool helpt bij het automatiseren van veel van de tijdrovende stappen die komen kijken bij het maken van machine learning-modellen. En het doet dit via een no-code gebruikersinterface of voor de meer gevorderde gebruiker via Python.

De dienst is nu compatibel met de programmeertaal Python. Python is een programmeertaal die intuïtiever te schrijven is en begrijpelijk is voor mensen. Dit maakt het gemakkelijker te gebruiken om ML-modellen te bouwen.

Graphs

Oracle heeft ook ondersteuning voor Graphs toegevoegd. Graphs kunnen helpen om de relaties tussen entiteiten te analyseren. Oracle heeft meer dan 60 in-memory Graphs-algoritmes toegevoegd om analyses mee te doen. Gebruikers kunnen Graphs maken in de Graph Studio UI en gebruikmaken van die algoritmen. De Graph Studio UI is eenvoudig om mee te werken, zelfs voor niet-technische gebruikers.

Deze nieuwste release van Oracle’s Autonomous Data Warehouse is nu beschikbaar.