甲骨文公司宣布，Oracle ADW 业务数据平台(Oracle Autonomous Data Warehouse)推出一系列的创新增强功能。在这一新版本中，甲骨文将云数据仓库从产品、工具、任务组成的生态系统，由过去需要投入大量专业技术、时间和资金以执行数据加载、数据转换、数据清洗、业务建模和机器学习的状态，转变成可供数据分析师、大众数据科学家和业务用户轻松使用的点击式、拖放式体验，这令所有同类云产品望尘莫及。藉此，Oracle ADW 业务数据平台将赋能企业更快地获得洞察，节省大量时间和成本。结合使用 Oracle ADW 业务数据平台的“零管理”(zero-administration)特性，各种规模的企业(从小微企业到大型企业)都可以降低成本，同时从数据中发掘更多宝贵价值。

　　Oracle ADW 业务数据平台的最新增强功能为企业提供了统一的数据平台，来提取、转换、存储和管理任何来源的所有数据，用于运行部门级系统、企业级数据仓库和数据湖等各种分析负载。

　　“Oracle ADW 业务数据平台是一款实现全自治驾驶云技术的数据仓库，借助新一代 Oracle ADW 业务数据平台，我们将能提供更简单易用、无需使用代码的工具，赋能商业分析师也能成为数据科学家、数据工程师和开发者。”

　　—— Andrew Mendelsohn

　　甲骨文公司数据库服务器技术执行副总裁

　　数据科学家和分析师可从强大的自助式图像建模和图像分析功能中获得优势。为了帮助开发人员构建数据驱动型应用，甲骨文推出了 Oracle APEX 应用开发及 RESTful 服务。Oracle APEX 应用开发是一款直接内置于 Oracle 数据库的低代码应用开发工具，而 RESTful 服务则可支持任何现代应用与仓库数据进行交互。Oracle ADW 业务数据平台可基于一个统一的现代融合数据库引擎满足多模型、多负载和多租户需求，提供 JSON 文档、运营、分析、图形、机器学习以及区块链数据库等多种服务。

Oracle ADW 业务数据平台

创新功能

　　Oracle ADW 业务数据平台最新版本推出了多项创新功能和特性，不仅可让分析人员、大众数据科学家和业务开发人员更轻松地使用，还能支持更深入的分析和更紧密的数据湖集成，其主要功能包括：

　　内置数据工具

　　业务分析人员可在简单、自助的环境中加载数据，并将其提供给外延团队用于协作。他们只需通过简单的拖放操作即可在笔记本电脑或云中实现加载和转换数据。然后系统将自动生成业务模型，快速发现数据中的异常值、离群值和隐藏模式，并了解数据相关性和更改的影响。

　　Oracle AutoML UI 机器学习

　　AutoML UI 可在创建机器学习模型时自动地执行耗时的步骤，从而提高数据科学家的工作效率、改善模型准确性，甚至让非专业人士也可使用机器学习。

　　Oracle Python 机器学习

　　数据科学家和其他 Python 用户可使用 Python 在其数据仓库的数据上应用机器学习，从而充分利用 Oracle ADW 业务数据平台的高性能、并行功能和 30 多种原生的机器学习算法。

　　Oracle 机器学习服务

　　DevOps 和数据科学团队可以在 Oracle ADW 业务数据平台外部署和管理数据库内的原生模型、ONNX 格式分类、回归模型，并能调用认知文本分析。另外，应用开发人员还能使用易于集成的 REST 端点，支持所有功能。

　　属性图支持

　　图形有助于建模、分析实体之间的关系(如社交网络图)。现在用户可在数据仓库中创建图形、使用 PGQL(属性图查询语言)查询图形，并且能使用超过 60 种内存中图形分析算法分析图形。

　　Graph Studio用户界面

　　Graph Studio 基于 Oracle ADW 业务数据平台的属性图功能而构建，可帮助新手轻松进行图形分析，其自动化建模、集成可视化和预构建工作流等，适用于多种使用场景。

　　无缝访问数据湖

　　Oracle ADW 业务数据平台扩展数据查询能力，包括 Oracle 云基础设施(Oracle Cloud Infrastructure , OCI) 对象存储和其他常见的云对象存储，并提供三种新的数据湖功能：1)在 Oracle 大数据服务 (Hadoop) 上轻松地查询数据;2)和 OCI 数据目录集成，在对象存储中简化和自动化数据发现;3)横向扩展处理流程，以加速对象存储中的大型数据集查询。

Oracle ADW 业务数据平台

获得业界高度认可

　　Certegy 公司欺诈分析高级经理 Eric Probst 表示，“通过使用 Oracle 分析云和 ADW 业务数据平台，我们能够应用机器学习和空间分析来更好地跟踪支票兑现行为，降低风险并实时防止欺诈，从而帮助企业和消费者进行商务活动。”

　　MineSense 首席数据官 Frank Hoogendoorn 表示，“Oracle ADW 业务数据平台是一个高度弹性、高度安全且强大的一流数据库引擎，搭配内置的 APEX 应用开发工具，让我们可以即刻构建和部署应用，并提供数据访问。我不知道还有哪一款平台能为我们提供如此开箱即用的特性。”

　　OUTFRONT Media 数据战略和分析高级副总裁 Derek Hayden 表示，“ Oracle ADW 业务数据平台内置的数据加载创新功能为我们节省了大量时间。借助其拖放功能中具备的声明式提取、加载和转换(ELT)特性，我们可以快速加载和转换多种数据类型，并利用自动洞察功能了解数据关系。”

　　IDC 数据管理软件研究调研副总裁 Carl Olofson 表示，“根据对全球多个客户的采访，我们的研究表明，Oracle ADW 业务数据平台的客户在使用就降低了约 63% 总运营成本，对数据分析团队生产率的提升高达 27%，并且他们的投资平均在 5 个月内即实现了盈亏平衡，投资回报率具体表现在跨数据、分析和开发人员团队的生产力提高。尽管每个客户获得的效益可能有所不同，这项研究显示 Oracle ADW 业务数据平台带来的效益优势符合客户期待，备受客户肯定。”

　　Constellation Research 副总裁兼首席分析师 Holger Mueller 表示，“ Oracle 自治数据库推出至今三年，一直没有竞争对手能够与之相提并论。现在，为了实现分析和机器学习功能的全面大众化，甲骨文在 Oracle ADW 业务数据平台中推出了增强功能，进一步扩大了其领先优势。即使不熟悉 SQL 的用户也可以轻松使用这些功能，甲骨文提供拖放式用户界面和 AutoML 构建和测试机器学习模型。业务用户可以自行探索数据，无需依靠 IT、DBA 或系统管理员来管理数据。这一切均建立在 Oracle 融合数据库的基础之上，支持用户在单一数据库中访问所有数据模型和类型。”

　　Dragon Slayer Consulting 总裁兼 Wikibon 分析师 Marc Staimer 表示，“当某些数据仓库云还在研究如何优化利用机器学习时，甲骨文已经展开了下一个目标。Oracle ADW 业务数据平台具备 AutoML 特性，从一开始就内置了机器学习，现在进一步实现自动化，让所有 ADW 业务数据平台客户都可以使用机器学习功能，且不需要任何专业知识。相比之下，其他同类产品显得相对落后。”