Oracle ADW 业务数据平台突破数据管理限制

Oracle 宣布为基于机器学习、针对工作负载优化的自治数据库Oracle ADW 业务数据平台 (Oracle Autonomous Data Warehouse) 推出创新功能，突破了传统数据仓库和数据湖的专有性和封闭性。Oracle 提供原生多云技术和基于开放标准的跨数据库数据共享，使用特别的低代码工具简化数据集成和分析，并以与对象存储相同的低成本提供快速的企业存储，实现数据湖经济转型。现在，客户能够以新视角看待数据仓库和数据湖架构，无需在性能与成本之间权衡。

甲骨文公司数据仓库和自治数据库技术执行副总裁 Çetin Özbütün 指出：“在分析本地、云端和 SaaS 应用中的数据孤岛时，客户会面临许多障碍，特别是缺乏多云和数据湖互操作性，而且还需要将一系列脱节的工具和服务整合在一起，以支持数据分析生态系统。Oracle ADW 业务数据平台新推出的创新功能可帮助客户在任何地方轻松查询、管理、共享和扩展数据。我们将继续在数据管理系统中实现突破，为关键数据库工作负载和各种数据类型提供高性能、自动化和多云集成。”

Oracle ADW 业务数据平台客户无需额外付费即可获得新的突破性功能，其中包括：

· 开放式协作：与专有数据共享模型不同，Oracle 采用了符合行业标准的开源 Delta Sharing 协议。通过这种开放式方法，客户现在可以使用支持该协议的应用或服务，安全地进行数据共享。因此，客户可以告别过时的数据和不准确的结果，加快数据共享速度，进而改善业务决策。

· 广泛的多云功能：Oracle ADW 业务数据平台专为多云环境而构建，可安全地访问 AWS、Azure 和 Google Cloud 中的对象存储；可通过实时 SQL 连接，连接到 Azure SQL、Azure Synapse、Amazon Redshift、Snowflake、MongoDB、Apache Hive 和 PostgreSQL；并具备可从 100 多个数据源摄取数据的预构建连接器。现在，Oracle ADW 业务数据平台还包含对Apache Iceberg 表的查询访问权限和与 AWS Glue 集成，以支持自动检索数据湖 Schema 和元数据。

· 简化数据集成和数据分析：基于低代码的 Oracle Autonomous Database Data Studio 提供了一个直观的自助云控制台，帮助分析人员和数据科学家在不依赖 IT 人员的情况下加载、转换和分析数据，既不需要使用其他产品，也不需要集成多个产品。除了之前已推出的 Microsoft Excel 附加组件，Oracle ADW 业务数据平台又新增了 Google Sheets 附加组件，可加快用户基于单一可信源获取洞察的速度。

· 与对象存储同价的高性能存储：Oracle ADW 业务数据平台的 Exadata 存储成本降低了 75% 以上，与对象存储成本保持一致，查询性能提高了高达 20 倍。有鉴于此，客户完全可以重新考虑改变当前的数据仓库/数据湖架构方法，并将其所有数据存储在 Oracle ADW 业务数据平台中，进而加快获取切实可行的洞察的速度，同时降低成本。

客户和分析机构引言

Stretchline 集团首席数字和转型官 Shanaka Rabel 表示：“Oracle ADW 业务数据平台包含 Data Studio，有了这个强大的数据管理工具，您既不需要对数据集成、治理和分析进行单独投资，也不需要购买或安装其他产品。现在，我们可以在全球运营点查看一致的数据，并获得以前没有的洞察。Oracle ADW 业务数据平台具备很强的竞争优势。”

OUTFRONT Media 数据策略和分析高级副总裁 Derek Hayden 表示：“除了使用 自治数据库简化数据管理架构之外，我们还一直致力于在企业内实现数据特许经营的所有权。”“像 Data Studio 这样的工具，不仅可以使这种迁移过程变得更容易，还可以更快、更轻松地与我们的业务合作。”

sumIT AG 首席执行官 Holger Friedrich 博士表示：“Autonomous Database Data Studio 的 Transforms 工具的优点是，您可以在无需担心细节的情况下整合复杂的转换，但如果有需要，您也可以深入了解相关细节。”

IDC 数据管理软件研究副总裁 Carl Olofson 表示：“Oracle 消除了许多企业在多云解决方案中经常遇到的障碍。借助 Oracle ADW 业务数据平台新的增强功能，企业可以跨组织和云平台访问和共享数据，通过 Autonomous Data Studio 消除数据集成复杂性，并以更低的存储价格和更高的性能来运行企业级数据湖。这将推动行业和云数据仓库市场的发展，对客户来说也是个好消息。”

Omdia 人工智能和数据分析首席分析师 Bradley Shimmin 表示：“许多企业都在使用对象存储，以更低的成本访问和分析许多不同的数据类型。然而，与查询针对数据库进行优化的存储相比，这种方法本身存在一些问题，比如缺乏及时的分析以及安全性和管理工具不一致。Oracle 已经解决了这个问题，让企业拥有足够的理由做出改变。企业能够享有与对象存储相同的价格，在 Autonomous Data Warehouse 上运行数据湖，同时利用 Exadata Database Storage 性能，实现可多达 20 倍的查询性能提升。对客户而言，无论是性价比还是技术能力，该解决方案都是他们选择 Oracle 来支持数据湖架构的一大理由。”