Oracle發布新版本自主數據倉庫 讓數據分析師和普通用戶工作更輕松 Oracle宣布推出基于云的自治數據倉庫新版本，可以讓包括中小企業在內的廣大客戶使用數據倉庫而不必依賴IT部門。 來源 |  siliconANGLE 數據庫巨頭Oracle今天宣布推出基于云的自治數據倉庫新版本，有分析師稱，新版本增加的功能將有助于推動機器學習的大眾化。 整體來看，新版本將Oralce 自治數據倉庫從一個復雜的產品生態系統變成了一款為數據分析師和商業用戶提供“直觀的單擊和拖放體驗”的服務。 Oracle在2018年發布自治數據倉庫，定位是一個用于處理所有企業組織信息的存儲庫，易于使用且可以自我修復和自我優化。據稱，自治數據倉庫的查詢性能非常高，并且可以根據用戶的需求進行擴展。由于自治數據倉庫是一項自主服務，因此Oracle負責所有涉及調配、配置、調優、備份和安全性的方面。 自治數據倉庫作為一個提取、轉換、存儲和管理來自任何來源數據的統一平臺，可以對信息進行分析以提供業務決策，也可用于例如推動人工智能訓練等方面。 

   Oracle表示，今天公布的新版本和新功能特性可以讓數據分析師和普通業務用戶的工作變得更加輕松，同時實現比以前更深入的分析。新版本提供了更為簡單的拖拽界面和低代碼編程工具，讓人們意識到Oracle所說的“大眾開發者”正在迅速崛起。 Oracle大數據和高級分析副總裁Neil Mendelson表示：“如今，構建數據庫的人是數據庫管理員、數據工程師、數據建模人員和數據庫開發人員，而使用數據庫的人卻是業務部門的人。我們要賦予他們更多自我服務的能力。”例如，新版本中內嵌的數據工具可以讓用戶更輕松地將數據加載到自治數據倉庫中，提供給團隊成員協作使用。

   Oracle說，用戶可以使用拖拽界面加載數據，然后自動生成業務模型，發現數據中的異常情況和隱藏模式，了解其中的關聯和變更帶來的影響。 Mendelson說：“我們增加了簡便性讓包括中小企業在內的廣大客戶可以使用數據倉庫而不必依賴IT部門。” 有分析師認為，這次發布的新版本中，最引人關注的新功能是AutoML，該功能可以通過一個無代碼用戶界面自動創建機器學習模型所涉及的許多耗時步驟。非技術型的業務用戶可以使用拖拽工具來設置期望的結果，例如讓特定客戶更有可能注冊附屬項目的各項因素。AutoML會對數據集進行掃描，采用不同的機器學習算法例如貝葉斯（Bayesian）和K-means，輸出最可能的相關因子以及最適合確定這些因子的統計技術。 Meldelson說：“如果現在你不知道數據都在哪里，那么這對你來說就像是大海撈針。我們已經顛倒了整個過程，讓系統可以找到這根針，因為它無需人類發出詢問即可在數據中查找出異常。” Dragon Slayer Consulting總裁Marc Staimer表示，AutoML功能實際上改寫了關于數據倉庫服務使用機器學習會有怎樣性能表現的游戲規則。“自問世以來，Oracle 自治數據倉庫就內嵌了機器學習功能，不過現在實現了自動化，這樣任何客戶都可以使用該服務而無需任何專業技能，相比之下，這讓其他競品顯得非常基礎而原始。” 此外，自治數據倉庫現在還兼容Python編程語言。Python由于其簡單性成為了機器學習代碼編寫的主流選擇。據說，現在代碼編寫將更加直觀并且更易于被人類所理解，從而讓機器學習模型構建也變得更加容易。 不僅如此，現在自治數據倉庫還允許用戶使用拖拽功能和低代碼技術來定義各種最終用戶工具（如Tableau和Qlik）的數據要求。 這次發布的另一個新功能是支持可用于對不同實體之間關系進行建模和分析的屬性圖功能。Oracle表示，現在用戶可以在自治數據倉庫內創建圖形，使用60多個內存圖形分析程序對其進行分析。在此基礎上，新的Graph Studio UI功能還可以通過提供自動創建的圖形模型、集成的可視化效果和針對不同任務的預構建工作流來幫助初學者掌握圖形分析技術。 最終，自治數據倉庫還擴展了在Oracle 云基礎設施對象存儲和其他第三方對象存儲中查詢數據的功能。 現在Oracle通過自治數據倉庫增強功能進一步擴大了領先優勢，這些功能旨在消除用戶對SQL的需求，讓數據分析和機器學習更加普及。Oracle提供了拖拽式的UI和AutoML來構建和測試機器學習模型，讓業務用戶可以自己進行數據探索，而無需依賴IT、數據庫或系統管理員來管理數據。 如今，低代碼/無代碼工具發展勢頭迅猛，因為當今很多應用從設計之初“并沒有意識到會被幾代人持久使用”，例如只是針對單一項目或者事件開發的專用智能手機應用。“但是現在，我們談論的是打造一種讓任何人都可以開發的敏捷應用。” 你與世界 只差一個