Hirdetés
. Hirdetés

Analitika az önvezérlő felhőben

|

Automatizálja az adatbázisok migrálását és megkönnyíti az összetett, hibrid felhőkörnyezetek felügyeletét az Oracle továbbfejlesztett vállalati menedzsment-platformja. Az Enterprise Managerrel a vállalatok gyorsabban léphetnek át az üzleti intelligencia jövőjébe, a kiterjesztett analitika világába.

Hirdetés

Előbb vagy utóbb a legtöbb nagyvállalatnak több adatbázisát is a felhőbe kell vinnie - a digitalizációs trendek aligha hagynak kétséget efelől -, ezért döntően fontos számukra, hogy könnyen kezelhető és rugalmas migrációs megoldással dolgozhassanak, amellyel egyszerűbbé és gyorsabbá tehetik az átállás folyamatát.

Hirdetés

- Az Oracle önvezérlő felhőjében elérhető szolgáltatások és eszközök megkönnyítik a felhőmigrációt, mivel mentesítik a vállalatot a folyamattal járó bonyolult, idő- és munkaigényes manuális feladatok terhe alól, amelyek egyébként a hibázás kockázatát is növelnék, mondta Wim Coekaerts, az Oracle szoftverfejlesztésért felelő vezető alelnöke. - Az Oracle Enterprise Manager messzemenően automatizált, vezetett folyamattá változtatja a migrációt, így annak minden komplexitása eltűnik. Megújult menedzsment-platformunk emellett egyetlen műszerfalról ad teljes rálátást és felügyeletet a hibrid felhőkörnyezetek felett.

Hibrid környezetre, házon belül bevezetett rendszerek, valamint dedikált magánfelhők és nyilvános felhőszolgáltatások keverékére támaszkodik a nagyvállalatok több mint 90 százaléka, ezért hatékony megoldást keres együttes monitorozásukra és felügyeletükre, mondta Mary Johnston Turner, az International Data Corporation (IDC) kutatásvezető alelnöke. A piacelemző által megkérdezett nagyvállalati felhőmenedzserek az analitikai képességek fejlesztését rendre elsőszámú prioritásként emelik ki. A hibrid és többfelhős környezetek működtetéséhez ugyanis - nagy méretük és összetettségük miatt - robusztus automatizálás szükséges, amely mélyreható teljesítményelemzésre és optimalizációs intelligenciára támaszkodik.

Autonóm adatbázisok, transzparens titkosítás
Az Oracle Enterprise Manager januárban bejelentett, továbbfejlesztett funkciói az intelligens analitika, az átfogó életciklus-kezelés, valamint a mobilitás és a biztonság kulcsfontosságú területein segítik a vállalatokat a hibrid adatbázis-környezetek felügyeletében. Az Exadata Warehouse intelligens analitikai képességeivel - többek között a kapacitástervezéssel és előrejelzéssel - a felhasználók a házon belüli és a felhőben működő Oracle Database és Exadata környezetek teljesítményét fokozhatják, az erőforrások optimális hasznosítása mellett. Az Oracle legfrissebb technológiái, mint például az Autonomous Database és Exadata Cloud Service szolgáltatások egyúttal nagyobb rálátást adnak a hibrid környezetek egészére, növelik a monitorozás és a felügyelet hatékonyságát.

Mostantól még könnyebben vezethetik be és biztonságosabban használhatják a vállalatok az Autonomous Database és Exadata Cloud Service szolgáltatásokat, mivel az Oracle az életciklus-kezelést is automatizálta. A továbbfejlesztett biztonság-felügyeleti képességek pedig a teljes eszközparkra kiterjesztik a TDE (Transparent Data Encryption) adatbázis-titkosító technológia támogatását, új biztonsági szabványokat állítanak fel Oracle Database 18c és 19c adatbázisokhoz, valamint javítják a megfelelés monitorozását és a házon belüli eszközpark vezérlését. A friss funkcionalitás részeként egy új mobilalkalmazás és a szintén most debütáló Grafana plug-in az Oracle Enterprise Manager adatainak távoli elérését és gazdag vizuális megjelenítését szolgálja.

Az adatbázis-adminisztrátorok immár az Oracle Cloud Infrastructure felhőjében is bevezethetik az Enterprise Managert, amelyet a szoftvercég a Center for Internet Security (CIS) tesztjei szerint is tanúsíttatott. A menedzsment-platformot használó vállalatok így meggyőződhetnek arról, hogy kritikus rendszereik konfigurációi összhangban vannak a CIS által ajánlott, iparági konszenzuson alapuló jó gyakorlat szabványaival.

Az üzleti intelligencia jövője
Bár az üzletiintelligencia-megoldások (BI) első hulláma óriási előrelépést hozott az adatok értelmezésében, ezek az eszközök elsősorban nem az üzleti felhasználók széles táborát, hanem a szakemberek egy szűkebb körét, az adatelemzőket célozták, és használatukat a vállalat informatikai osztálya felügyelte, szabályozta. Az adatok kézi előkészítését feltételezték ezek a BI-eszközök, és rendszerint előre konfigurált jelentések, statikus vizualizációk készültek velük, amelyeket egy-egy üzletágon belül fejlesztettek és tettek hozzáférhetővé a vállalatok az arra jogosult felhasználók válogatott körében. Szervezeti szintű hozzáférésről és interaktivitásról így aligha lehetett szó, pedig e nélkül a felhasználók aligha nyerhetnek üzleti területeken átívelő rálátást a folyamatokra, tárhatnak fel kritikus jelentőségű összefüggéseket, mutatott rá blogbejegyzésében (Add Augmented Analytics to Your Business Data Practices) Michael Singer, az Oracle Analytics termékmarketing-igazgatója.

Aligha meglepő, hogy a G2 technológiai piactér felmérése (Summer 2019 Grid Report for Business Intelligence Platforms) szerint a BI-platformokat átlagosan az alkalmazottak csupán 52 százaléka használja a vállalatoknál. Minthogy valódi interaktivitásra, önkiszolgálásra nem kapnak lehetőséget, a végfelhasználók ráadásul hajlanak arra, hogy a BI-platformon kívül gyűjtsenek, tároljanak és elemezzenek adatokat, amivel nemcsak a következetesség, az adatok és elemzések megbízhatósága vész el az üzleti intelligenciából, hanem az adatirányítás is gyengül, nő a biztonsági kockázat, növekszik a megfelelés sérülésének veszélye is.

Felismerve ezeket a korlátokat a BI-eszközök felhasználói és szállítói megállapították, hogy a szervezetek további sikeres digitális átalakulásához proaktív, könnyen fogyasztható és az alkalmazásokba beágyazott analitika szükséges - az üzleti intelligencia ezzel fejlődésének következő szakaszába, a kiterjesztett analitika korába lépett.

Hibrid, többfelhős környezetekre termett a kiterjesztett analitika, eszközei az önkiszolgálás élményét adják az üzleti felhasználóknak, mivel az adatok előkészítését a gépi tanulás képességeivel felvértezve automatikusan elvégzik. Használatukhoz nincs szükség az IT-osztály közvetlen közreműködésére, a vállalatoknak már egyedül ezért érdemes váltaniuk. A kiterjesztett analitikai megoldások, közöttük az Oracle Analytics, a különböző forrásokban fellelhető adatok összegyűjtésénél azonban jóval többet tudnak - ajánlásokkal segítik például a felhasználókat az adatok vizuális elemzésében, a feltárt összefüggéseket legérthetőbben és hatásosabban bemutató vizualizációk elkészítésében, ami egyszerű összekattintgatást jelent. Mindehhez természetes nyelvi feldolgozás társul, azaz a felhasználók szöveges vagy hangalapú kezelőfelületen tehetik fel kérdéseiket a mindennél gyorsabb és interaktívabb elemzésekhez, a jövőbeni üzleti kimenetelt előrevetítő, prediktív analitikát is beleértve.

- A kiterjesztett analitikában a felhasználók integráltan a gépi tanulás technikáival is dolgoznak, modelleket építenek és alkalmaznak, hasonlítanak össze közvetlenül a grafikus felületen, az önkiszolgáló adatelemzésbe és vizualizációba ágyazva, mondta Fekete Zoltán, az Oracle vezető megoldásmérnöke. - Más szóval az üzleti felhasználók, az elemzők is önkiszolgáló módon dolgozhatnak mesterséges intelligenciára és gépi tanulásra épülő eszközökkel, ez már nem csupán az adattudósok felségterülete, így egyre többen látnak rá az okokra, a miértekre is, nem csupán arra kapnak választ, hogy mi történt. Ha Oracle Analytics platformunkat a vállalatok kiegészítik Autonomous Database önmenedzselő, önbiztosító és önjavító adatbázisunkkal mind az adattárházak, mind a tranzakciós alkalmazások számára, akkor a kettő együttesen adja az önkiszolgáló elemzői felületet és a legkényelmesebben üzemeltethető, használható háttéradatbázist is a kiterjesztett analitikai környezethez és a tranzakció-feldolgozáshoz is.

Legszerencsésebb persze, ha a gépi tanulással támogatott, kiterjesztett analitika azonnal bevethető és bevezethető a tranzakciós alkalmazásokban, tette hozzá Fekete Zoltán. Az Oracle Machine Learning pontosan ezt teszi lehetővé, segítségével a modellek, kódok pillanatok alatt élesíthetők, átemelhetők az éles környezetekbe. A Gartner egyebek mellett ezért is adta a legjobb értékelést az Oracle adatbázisnak decemberben kibocsátott jelentésében (Critical Capabilities for Operational Database Management Systems) mind a négy vizsgált használati esetben, közöttük a kiterjesztett tranzakció-kezelés kategóriájában is. A piacelemző szintén múlt év végén készült mágikus négyzetében (2019 Magic Quadrant for Operational Database Management Systems) ugyancsak a vezetők közé sorolta az Oracle Database-t, amely ezt a címet 2013 óta minden évben begyűjti.

Hirdetés
Ügyfélszolgálati változás!
0 mp. múlva automatikusan bezár Tovább az oldalra »

Úgy tűnik, AdBlockert használsz, amivel megakadályozod a reklámok megjelenítését. Amennyiben szeretnéd támogatni a munkánkat, kérjük add hozzá az oldalt a kivételek listájához, vagy támogass minket közvetlenül! További információért kattints!

Engedélyezi, hogy a https://computerworld.hu értesítéseket küldjön Önnek a kiemelt hírekről? Az értesítések bármikor kikapcsolhatók a böngésző beállításaiban.