Los clientes se encuentran con muchos obstáculos cuando analizan datos aislados en aplicaciones on-premises, en la nube y SaaS, especialmente la falta de interoperabilidad multicloud y de data lake, y la necesidad de reunir una serie de herramientas y servicios inconexos para apoyar el ecosistema de análisis de datos.
Por ello, Oracle ha presentado nuevas innovaciones en su plataforma Oracle Autonomous Data Warehouse, que ofrece capacidades multicloud nativas y compartición de información entre bases de datos basadas en estándares abiertos. Además, simplifica la integración y análisis con una herramienta única basada en low-code.
Además, con esta solución, la compañía transforma la economía de los data lakes al proporcionar almacenamiento empresarial ultrarrápido al mismo bajo costo que el almacenamiento de objetos.
“Seguimos ampliando los límites de lo que es posible en los sistemas de gestión de datos para ofrecer rendimiento, automatización e integración multicloud para todas las cargas de trabajo de bases de datos y tipos de datos clave”, señala Çetin Özbütün, vicepresidente ejecutivo de Data Warehouse y Autonomous Database Technologies de Oracle.
Oracle Autonomous Data Warehouse:gestión de datos
Estas disruptivas innovaciones están disponibles sin coste adicional para los clientes de Oracle Autonomous Data Warehouse e incluyen:
- Colaboración abierta: a diferencia de los modelos de compartición de datos propietarios, Oracle implementa el protocolo Delta Sharing de código abierto y un estándar del sector. Con este enfoque abierto, los clientes ahora pueden compartir datos de forma segura con cualquiera que utilice una aplicación o servicio que soporte el protocolo. Compartir datos con mayor rapidez mejora las decisiones empresariales al eliminar el uso de datos obsoletos y de resultados imprecisos.
Oracle Autonomous Data Warehouse supera las limitaciones en la gestión de los datos
- Funcionalidad multicloud en expansión: Oracle Autonomous Data Warehouse está construido para multicloud con acceso seguro al almacenamiento de objetos en AWS, Azure y Google Cloud; conexiones SQL en vivo a Azure SQL, Azure Synapse, Amazon Redshift, Snowflake, MongoDB, Apache Hive y PostgreSQL; y conectores preconstruidos para ingerir datos de más de 100 fuentes de datos diferentes. Autonomous Data Warehouse ahora también incluye acceso de query a tablas de Apache Iceberg e integración con AWS Glue para recuperar automáticamente el esquema y los metadatos del data lake.
- Integración y analítica de datos simplificados: Oracle Autonomous Database Data Studio, basado en low-code, proporciona una consola intuitiva de autoservicio en la nube para que los analistas y científicos de datos carguen, transformen y analicen los datos, sin depender de TI: no se necesitan productos adicionales ni complicaciones de integración de varios productos. Un complemento de Google Sheets forma parte ahora de Oracle Autonomous Data Warehouse, además del complemento de Microsoft Excel ya disponible, que acelera la capacidad de los usuarios para obtener información basada en una única fuente de verdad.
- Almacenamiento de alto rendimiento al mismo coste que el almacenamiento de objetos: el coste del almacenamiento Exadata de Oracle Autonomous Data Warehouse se reduce en más de un 75%, equiparándose al coste del almacenamiento de objetos, al tiempo que ofrece un rendimiento de query hasta 20 veces más rápido. Esto permite a los clientes replantearse por completo su enfoque actual de las arquitecturas de almacenes y de datos de los data lakes, y almacenar todos sus datos en Oracle Autonomous Data Warehouse para acelerar la obtención de información procesable, todo ello a un coste inferior.
