基于Oracle自治數(shù)據(jù)庫快速開發(fā)智能分析應(yīng)用

1、基于Oracle自治數(shù)據(jù)庫快速開發(fā)智能分析應(yīng)用由數(shù)據(jù)提供支持的時(shí)速1,000 英里/小時(shí)的汽車時(shí)速最快的汽車能夠自主運(yùn)行其成本與普通汽車一般無二假如.2業(yè)務(wù)和 IT 部門可以圍繞數(shù)據(jù)聯(lián)合起來IT 和業(yè)務(wù)部門可以自主運(yùn)作能夠獲得最具 性價(jià)比的技術(shù)對(duì)您業(yè)務(wù)造成的轉(zhuǎn)型影響3假如給業(yè)務(wù)和 IT 部門帶來難題展現(xiàn)業(yè)務(wù)的全局視圖但要確定如何完成以下任務(wù)：連接和集成存儲(chǔ)和處理 分析和可視化數(shù)據(jù)常見的數(shù)據(jù)倉庫挑戰(zhàn)周期長投資大復(fù)雜程度高 體驗(yàn)差是解決之道還是障礙？信息來源：Dimensional Research 數(shù)據(jù)倉庫現(xiàn)狀33%部署速度太慢、 時(shí)間太長60%管理起來過于復(fù)雜38%前期采購和持續(xù)維護(hù)成本95%

2、需要廣泛的人工參與引入數(shù)據(jù)倉庫便捷輕松設(shè)置數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)， 以便發(fā)掘真知灼見快速支持迅速訪問數(shù)據(jù)、 完成查詢以獲得獨(dú) 特見解彈性可擴(kuò)展的資源， 按用量付費(fèi)，探索 任何數(shù)據(jù)現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫需要提供怎樣的成果數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、復(fù)制、 遷移和治理分析、可視化機(jī)器學(xué)習(xí)、處理集散、數(shù)據(jù)資源池現(xiàn)代化端到端數(shù)據(jù)倉庫解決方案高性能分析查詢數(shù)據(jù)源：用戶：存儲(chǔ)和處理聯(lián)接和集成分析和可視化LOB分析師數(shù)據(jù)科學(xué)家開發(fā)人員數(shù)據(jù)流式處理舊有數(shù)據(jù)倉庫財(cái)務(wù) ERP社交數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)銷售CRM￥Autonomous Data Warehouse 簡介集成機(jī)器學(xué)習(xí) 基于自主運(yùn)行的ORACLE AUTONOMOUS DATABASE CLOUD便捷

3、快速彈性專為智能分析而設(shè)計(jì)從數(shù)據(jù)中發(fā)掘更多價(jià)值自治數(shù)據(jù)庫概覽自動(dòng)化技術(shù) 40 年發(fā)展 歷程中的頂點(diǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)橥耆泄苁阶灾畏?務(wù)消除了人工任務(wù)704830154創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫的步驟數(shù)19801995200720142018自治數(shù)據(jù)庫之旅自動(dòng)查詢重寫Automatic Query Rewrite自動(dòng)UNDO管理Oracle已經(jīng)投入了數(shù)千工程師的時(shí)間來自動(dòng)化和優(yōu)化數(shù)據(jù)庫自動(dòng)健康架構(gòu)Autonomous Health Framework自動(dòng)診斷架構(gòu)自動(dòng)SQL調(diào)優(yōu)Automatic SQL Tuning自動(dòng)負(fù)載捕獲/重放Automatic Workload Capture/Replay自動(dòng)SQL計(jì)劃管理Aut

4、omatic SQL Plan Management自動(dòng)捕獲SQL監(jiān)控Automatic Capture of SQL Monitor自動(dòng)數(shù)據(jù)優(yōu)化Automatic Data Optimization自動(dòng)內(nèi)存管理Automatic Memory Management自動(dòng)段空間管理Automatic Segment Space Mgmt自動(dòng)統(tǒng)計(jì)收集機(jī)Automatic Statistics Gathering自動(dòng)存儲(chǔ)管理Automatic Storage Management自動(dòng)負(fù)載資料庫Automatic Workload Repository自動(dòng)診斷監(jiān)視Automatic Undo Mana

5、gemen tAutomatic Diagnostic Monitor9i10g11gAutomatic Diagnostic Framework自動(dòng)刷新數(shù)據(jù)庫克隆Automatic Refresh of Clones12c18c自動(dòng)列式緩存Automatic Columnar Flash自動(dòng)IM填充Automatic IM population自動(dòng)應(yīng)用連續(xù)性Automatic Application Continuity依托于革命性的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)自動(dòng)適應(yīng)不斷變化的工作負(fù)載抵御外部惡意攻擊檢測(cè)異常并修復(fù)已知問題工作負(fù)載優(yōu)化安全性監(jiān)控和診斷加速您的數(shù)字化轉(zhuǎn)型一個(gè)自治式數(shù)據(jù)庫根據(jù)工作負(fù)載優(yōu)化Aut

6、onomous Transaction Processing (ATP)最佳用于分析型工作負(fù)載:數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)湖，機(jī)器學(xué)習(xí)AutonomousData Warehouse (ADW)最佳用于事務(wù)處理和混合型負(fù)載:事務(wù)，批量，報(bào)告，物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開發(fā)，機(jī)器學(xué)習(xí)ORACLE AUTONOMOUS DATABASE自治數(shù)據(jù)倉庫入門供應(yīng)只需要4個(gè)簡單的問題:數(shù)據(jù)庫名稱？有多少CPU？有多少TB？管理員密碼?幾分鐘內(nèi)創(chuàng)建的新服務(wù)（無論大小）數(shù)據(jù)庫已打開，可以進(jìn)行連接ADW自動(dòng)化管理Oracle提供數(shù)據(jù)倉庫的自動(dòng)化端 到端管理供應(yīng)新的數(shù)據(jù)庫實(shí)例存儲(chǔ)或計(jì)算的增長/收縮打補(bǔ)丁和升級(jí)備份和恢復(fù)使用服務(wù)控制臺(tái)

7、或 API 實(shí)現(xiàn)全部 生命周期管理ADW自動(dòng)化調(diào)優(yōu)“加載和運(yùn)行”定義表、加載數(shù)據(jù)、運(yùn)行查詢不需要調(diào)整不需要特殊的數(shù)據(jù)庫專業(yè)知識(shí)無需擔(dān)心表空間、分區(qū)、壓縮、內(nèi)存、索 引、并行執(zhí)行開箱即用的高速性能，零調(diào)優(yōu)基于 web 的簡單的監(jiān)控控制臺(tái)內(nèi)置資源管理計(jì)劃ADW自動(dòng)化的可靠性容錯(cuò)、高度可用的 Exadata 基礎(chǔ)架構(gòu)三重鏡像磁盤，用于防止磁盤失效真正應(yīng)用程序集群（RAC），用于防止節(jié)點(diǎn)失效和更多自動(dòng)備份在過去60天內(nèi)隨時(shí)恢復(fù)到任何時(shí)間點(diǎn)在線打補(bǔ)丁自動(dòng)應(yīng)用常規(guī)修補(bǔ)程序，零數(shù)據(jù)庫停機(jī)ADW即刻彈性：真正為您的使用付費(fèi)將 DW 的大小調(diào)整到所需OPCU 和 TB 的確切數(shù)量不受固定構(gòu)建塊約束按需縮放 DW

8、可獨(dú)立擴(kuò)展計(jì)算或存儲(chǔ)調(diào)整大小立即發(fā)生，完全在線關(guān)閉閑置計(jì)算資源省錢需要時(shí)可立即重新啟動(dòng)自治數(shù)據(jù)倉庫云和數(shù)據(jù)湖使用ADW查詢對(duì)象存儲(chǔ)中的文件高性能SQL查詢，支持 Oracle 對(duì)象存儲(chǔ)、 AWS S3 或 Azure Blob 存儲(chǔ)ADW 和數(shù)據(jù)湖之間的擴(kuò)展Join任何支持的 Oracle 加載程序的文件格式不需要加載數(shù)據(jù)到ADW中面向數(shù)據(jù)科學(xué)家的協(xié)作用戶界面輕松訪問共享筆記本、模板、權(quán)限、 計(jì)劃程序等?；贏pache Zeppelin未來發(fā)展路線圖: 跨多個(gè)服務(wù)的 數(shù)據(jù)科學(xué)家通用UI*已經(jīng)在Big Data/Big Data Cloud，BDA中提供Oracle ML: 內(nèi)置的筆記本（No

9、tebook）便捷的管理和性能監(jiān)控ADW自帶詳細(xì)的監(jiān)控報(bào)表低價(jià)值重復(fù)勞動(dòng)架構(gòu)整合、系統(tǒng)調(diào)優(yōu)、網(wǎng)絡(luò)與存儲(chǔ)配置等等數(shù)據(jù)庫部署、打補(bǔ)丁數(shù)據(jù)庫備份，高可用配置，容災(zāi)數(shù)據(jù)庫優(yōu)化高價(jià)值工作架構(gòu)規(guī)劃與數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)安全與生命周期管理應(yīng)用調(diào)優(yōu)端到端服務(wù)管理ADW消除DBA低價(jià)值的重復(fù)勞動(dòng)ADW自治數(shù)據(jù)倉庫云的關(guān)鍵應(yīng)用場景數(shù)據(jù)科學(xué)家沙箱數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)集市/數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務(wù)分析機(jī)器學(xué)習(xí)跨所有數(shù)據(jù)查詢Report LINK業(yè)務(wù)價(jià)值快速敏捷數(shù)據(jù)語義化 集中分析更強(qiáng)的管理可視自助化 自助分析提高用戶生產(chǎn)力結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí) - 增強(qiáng)分析更廣泛和快速 的創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)分析的新浪潮O(jiān)racle 提供了一個(gè)完整的商務(wù)智能前端展現(xiàn)分析平臺(tái)自治

10、讓業(yè)務(wù)人員能自安裝，自學(xué)習(xí)，自服務(wù)，自發(fā)布，自問答協(xié)同一鍵上云，支持40多種數(shù)據(jù) 源，安全管理，多渠道信息 共享敏捷靈活的數(shù)據(jù)二次加工，自動(dòng) 的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，多種可視化插 件，動(dòng)態(tài)邏輯數(shù)據(jù)推理創(chuàng)新AI數(shù)據(jù)解釋，可視化機(jī)器學(xué) 習(xí)，0代碼數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練， 內(nèi)嵌多種常用算法數(shù)據(jù)分析云BI報(bào)表數(shù)據(jù)可 視化數(shù)據(jù) 探索OAC包含組件：數(shù)據(jù)分析云服務(wù)：敏捷、快速的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析能力數(shù)據(jù)可視化桌面：本地?cái)?shù)據(jù)分析、訓(xùn)練與開放，可發(fā)布到數(shù)據(jù)分析云移動(dòng)端APP：移動(dòng)端的數(shù)據(jù)展現(xiàn)4.Essbase多維數(shù)據(jù)分析與沙箱：基于立方體的多維數(shù)據(jù)分析與存儲(chǔ)OAC面向分析提供了完整的解決方案面向企業(yè)用戶，開發(fā)人員和IT的完整分析平臺(tái)數(shù)據(jù)

11、目錄一個(gè)收集，搜索，探索和加工所有數(shù)據(jù)的地方數(shù)據(jù)流對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)備豐富，共享和提供可靠的數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)分析使用智慧理解數(shù)據(jù)和采取行動(dòng)：搜索，可視化和用數(shù)據(jù)講故 事搜索智能預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)移動(dòng) 自然語言個(gè)性化數(shù)據(jù)湖服務(wù)數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)企業(yè)應(yīng)用SaaS個(gè)人數(shù)據(jù)傳感器 社交移動(dòng)業(yè)務(wù)人員分析人員 數(shù)據(jù)專家 開發(fā)人員可實(shí)現(xiàn)零代碼，簡化IT工作， 滿足業(yè)務(wù)人員分析需求連接到任何數(shù)據(jù)，支持?jǐn)?shù)據(jù) 混搭自助服務(wù)可視化和交互式數(shù) 據(jù)分析，自助服務(wù)準(zhǔn)備和自 由的數(shù)據(jù)探索自動(dòng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量持續(xù)優(yōu)化高級(jí)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)（RPython）智能洞察數(shù)據(jù)隱含模式推薦城市相關(guān)數(shù) 據(jù)自動(dòng)匹配敏感數(shù)據(jù)的 自動(dòng)加密所有智能建議自動(dòng)生成擴(kuò)展分析維度一鍵式

12、應(yīng)用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練CART樸素貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)森林模型支持向量機(jī)、線性回歸模型彈性網(wǎng)絡(luò)線性回歸模型分層聚類K-Means聚類Logistic回歸模型直接在任何數(shù)據(jù)流中訓(xùn) 練復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型， 不再僅僅局限于某個(gè)開發(fā)好的應(yīng)用和業(yè)務(wù)。利用最佳實(shí)踐模型配 置參數(shù)評(píng)估模型模型訓(xùn)練結(jié)果給出詳細(xì)的評(píng)估模型F1值給出了我們的整體準(zhǔn)確性， 以及預(yù)測(cè)結(jié)果的好壞（2 *（精確*召回）/（精確+召 回）精度給出了所有預(yù)測(cè)值正確的百 分比，例如所有預(yù)測(cè)值是51， 實(shí)際是（884/1741 = 0.51）召回（又稱靈敏度）為我們提供 了正確預(yù)測(cè)值的百分比。 例如所 有實(shí)際是的模型可以預(yù)測(cè)74（884/1

13、198 = 0.74）混淆矩陣按類顯示正確和 錯(cuò)誤預(yù)測(cè)的數(shù)量交互式可視化分析創(chuàng)建你自己的數(shù)據(jù)故事令人驚嘆的可視化和交互式分析展 示基于智能數(shù)據(jù)服務(wù)的自動(dòng)圖表創(chuàng)建單擊就能查看趨勢(shì)，預(yù)測(cè)，聚類和 異常值內(nèi)置100多種豐富的調(diào)色板和第三方 可視化針對(duì)網(wǎng)頁和手機(jī)進(jìn)行了展示優(yōu)化創(chuàng)建可視化是交互式和直觀的。任何用戶都可以通過點(diǎn)擊幾下來創(chuàng)建復(fù)雜的探索體驗(yàn)。從任何數(shù)據(jù)中解放數(shù)據(jù)見解輕松訪問所有數(shù)據(jù)源直接連接到50多個(gè)不同的多結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)源混合任何數(shù)據(jù)，不管其來源或類 型支持應(yīng)用程序，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫， 服務(wù)，文件等智能連接器到SaaS應(yīng)用程序隨心隨遇自由切換可視化形式豐富的可視化顯示形式內(nèi)嵌40多個(gè)不同的可視化組

14、件增強(qiáng)的可視化組件平性坐標(biāo)、 弦圖標(biāo)、?；鶊D、文字云、樹圖 標(biāo)、網(wǎng)絡(luò)支持D3/GeoJESON等自定義開發(fā)擴(kuò)展的中國地圖Analytics Store免費(fèi)下載可視化插 件v/analytics-library強(qiáng)大的數(shù)據(jù)流和數(shù)據(jù)豐富能力自助服務(wù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備可共享和可追溯的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換避免Excel雜亂無章，使分析師能 夠在不需要編碼技能的情況下增 強(qiáng)數(shù)據(jù)支持組值，連接數(shù)據(jù)集，子選擇 行/列，聚集，計(jì)算字段等36數(shù)據(jù)流 - 分節(jié)點(diǎn)輸出，實(shí)現(xiàn)一個(gè)數(shù)據(jù)流滿足不同分析需求的數(shù)據(jù)輸出將數(shù)據(jù)流分支到具有單個(gè)數(shù)據(jù)流中的各 種轉(zhuǎn)換軌跡的子數(shù)據(jù)集中基于新數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)符（唯一鍵）列在 增量數(shù)據(jù)上運(yùn)行數(shù)據(jù)流，而不是在 已處理

15、的數(shù)據(jù)上運(yùn)行相同的數(shù)據(jù)流地圖展示 支持多個(gè)數(shù)據(jù)層用于管理地圖圖層的菜單單擊圖層圖標(biāo)打開或關(guān)閉圖層圖形屬性支持百度/谷歌預(yù)構(gòu)建函數(shù)預(yù)測(cè) *1集群*1離群值*1回歸分析*1所有函數(shù)均可通過表達(dá)式編輯器訪問參考線 在 VA 中一鍵式獲取趨勢(shì)線 在 VA 中一鍵式獲取Bin/直方圖一鍵即可應(yīng)用的內(nèi)置高級(jí)分析&預(yù)測(cè)分析，任何人都能使用一鍵式高級(jí)分析&預(yù)測(cè)分析功能聚類: K-means, Hierarchical非正常值: Multivariate, K-means, Hierarchical參照線: min, max, mean, median, constant趨勢(shì)線: linear, exp, po

16、lynomial預(yù)測(cè): ForecastOracle Synopsis 離線數(shù)據(jù)自動(dòng)分析直接在您的移動(dòng)設(shè)備上處理任何Excel / CSV文件移動(dòng)設(shè)備上的數(shù)據(jù)會(huì)自動(dòng)轉(zhuǎn)換為移動(dòng)可視化圖表Day by Day - 通過自學(xué)來預(yù)測(cè)問題將洞察融入日?；顒?dòng)中根據(jù)您的興趣偏好，隨時(shí)隨地預(yù)測(cè)并推送定制的 分析結(jié)果具備語音交互，并自動(dòng)獲取答案請(qǐng)到App Store或Google Play獲取Oracle Day by Day和Oracle Synopsis行動(dòng)OAC 移動(dòng)應(yīng)用APPADW自治數(shù)據(jù)倉庫整體架構(gòu)Data WareOhroaucslee S自e治rvi數(shù)ce據(jù)s 倉庫(EDWs, DW, depar

17、tmental marts and sandboxes)內(nèi)置訪問工具Oracle ML服務(wù)管理Oracle Exadata Cloud Service Oracle Database Cloud Service服務(wù)控制臺(tái)Express Cloud Service數(shù)據(jù)倉庫&數(shù)據(jù)庫Oracle Object Storage Cloud（Oracle 對(duì)象存儲(chǔ)云）Flat Files and StagingOracle SQL Developer開發(fā)者工具數(shù)據(jù)集成服務(wù)Oracle Data Integration Platform Cloud3rd Party DI on Oracle Cloud Compute3rd Party DI On-premisesOracle Analytics Cloud可視化&高級(jí)分析應(yīng)用步驟1.數(shù)據(jù)導(dǎo)入定義字段，創(chuàng)建關(guān)系2.模型創(chuàng)建使用OAC機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)流，使用歷史在職員工數(shù)據(jù)創(chuàng)建二分類預(yù)測(cè)模型，應(yīng)用到當(dāng)前預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中3.可視化分析離職預(yù)測(cè)離職原因及流向案例分享：HR離職分析離職數(shù)據(jù)花名冊(cè)離職流向離職原因離職預(yù)測(cè)HR離職分析-導(dǎo)入數(shù)據(jù)Copyright 2019 Or