Diagram Studio UI : Graph Studio가 속성 차트 CA에서 확장 됨
내재 된 데이터 도구 : 우리카지노 현재 비즈니스 전문가는 정보를 쌓고 공동 노력을 위해 포괄적 인 그룹에 액세스 할 수 있도록하는 간단한 자체 관리 환경을 갖추고 있습니다. 기본적으로 재배치하여 PC 또는 클라우드에서 정보를 쌓고 변경할 수 있습니다. 결과적으로 행동 계획을 세울 수 있습니다. 정보에서 이상한 점, 변칙성 및 은폐 된 디자인을 빠르게 찾습니다. 정보 조건과 변화의 영향을 이해합니다.
Prophet Machine Learning AutoML UI : AutoML UI는 AI 모델 형성에서 시간이 증가하는 단계를 로봇 화함으로써 정보 연구원의 수익성을 높이고 모델 품질을 개선하며 비전문가도 AI를 사용할 수 있도록 기계화 된 AI에 대한 코드없는 UI를 제공합니다.
Python 용 Prophet Machine Learning : 데이터 연구원 및 기타 Python 클라이언트는 이제 Python을 활용하여 정보 창고 정보에 AI를 적용 할 수 있으며, Oracle Autonomous Data Warehouse의 30 개 이상의 로컬 AI 계산을 완벽하게 활용하여 정보 창고 정보에 AI를 적용 할 수 있습니다.
정보 변경 및 정제, 비즈니스를 수행하는 데 광범위한 전문 기술, 시간 및 현금이 필요한 항목, 장치 및 심부름의 복잡한 생물학적 시스템에서 클라우드 정보웨어 하우징을 완전히 변경하여 다른 클라우드 기여를 능가합니다. 정보 전문가, 상주 정보 연구원 및 비즈니스 고객을위한 직관적 인 경험을 직관적 인 포인트 앤 스냅으로 보여주고 AI를 구현합니다. 그 결과, Oracle Autonomous Data Warehouse를 사용하면 가장 작은 것부터 큰 것까지 모든 것이 동일한 연관성을 통해 정보에서 더 많은 가치를 얻고, 더 빠른 결과를 달성하고, 경험을 가속화하고, 수익성을 개선하는 동시에 조직을 제로화하여 비용을 절감 할 수 있습니다.
Oracle Autonomous Data Warehouse 로의 가장 먼 라인 업그레이드는 조직이 모든 정보를 수집, 변경, 저장 및 감독하여 부서별 프레임 워크, 노력 정보 배포 센터 및 정보 호수를 포함한 모든 소스에서 다른 통찰력있는 책임을 실행하는 데 필요한 정보 단계를 제공합니다. .
Oracle의 데이터 세트 작업자 혁신 부문 수석 부사장 인 Andrew Mendelsohn은 "Prophet Autonomous Data Warehouse는 오늘날 클라우드 정보 배포 센터를 완전히 주도하는 유일한 독방입니다."라고 말했습니다. "이와 같은 자율 데이터웨어 하우스 시대를 맞아 우리는 비즈니스 심사관이 상주 정보 연구자, 정보 설계자 및 엔지니어가 될 수 있도록 눈에 띄게 참여시키는 사용하기 쉬운 무 코드 장치를 제공합니다."
상주 정보 연구자와 전문가는 마찬가지로 놀라운 새로운 자체 관리 다이어그램 시연 및 차트 조사를 통해 이익을 얻습니다. 골드피쉬카지노 엔지니어가 정보 중심 애플리케이션을 구축 할 수 있도록 Oracle은 RESTful 관리와 마찬가지로 클라우드 정보 보관실에 간단하게 조립 된 로우 코드 애플리케이션 발전 도구 인 Oracle APEX (Application Express) 애플리케이션 개발을 제공합니다. 유통 센터 정보와의 인터페이스. 다른 가맹점의 단일 이유, 클라우드의 연결이 끊긴 데이터 세트와는 달리 Oracle Autonomous Data Warehouse는 JSON을 포함하여 단일 한 현재 통합 된 정보 기반 모터 내부에서 다중 모델, 다중 책임 및 다중 거주 필수품에 대한 도움말을 제공합니다. 기록,
Prophet Machine Learning Services : DevOps 및 정보 과학 그룹은 Oracle Autonomous Data Warehouse 외부에서 로컬 데이터 세트 모델과 ONNX 설계 특성화 및 재발 모델을 전달하고 감독 할 수 있으며 마찬가지로 지적 콘텐츠 조사를 유도 할 수 있습니다. 애플리케이션 디자이너는 모든 유용성을 위해 REST 엔드 포인트를 통합하기가 쉽습니다.
속성 그래프 지원 : 그래프는 요소 간 연결을 표시하고 분석하는 데 도움이됩니다 (예 : 비공식 조직 다이어그램). 고객은 이제 정보 창고 내에서 다이어그램을 만들고 PGQL (property diagram question language)을 활용 한 조회 차트를 만들고 60 개 이상의 인 메모리 차트 검사 계산으로 차트를 조사 할 수 있습니다.
