No mundo empresarial "pós-digital", a tecnologia autônoma está avançando

A ideia do banco de dados autônomo da Oracle pode ter parecido uma novidade quando foi anunciada dois anos atrás, mas rapidamente provou ser uma decisão ousada na direção certa, afirmou Pat Sullivan, da Accenture, durante o Oracle OpenWorld 2019 em São Francisco, nos Estados Unidos.

“O Oracle Autonomous Database mostrou ser uma solução que se destaca naquilo que chamamos de mundo pós-digital”, afirmou Sullivan, um diretor-executivo. Sullivan explicou que o termo “pós-digital” significa que as empresas estão enfrentando expectativas tão altas dos clientes, que estão indo além da adoção de ferramentas digitais complexas para obter as informações necessárias, e buscando tecnologias que simplesmente permitam que as empresas usem bem os dados, em grande escala e com segurança.

As empresas enfrentam “um novo conjunto de regras”, disse Sullivan. Como os clientes exigem produtos e serviços personalizados e que sejam entregues imediatamente, nos bastidores as empresas precisam de um fluxo de dados desimpedido em todo o negócio.

Com foco nessa nova realidade, a Oracle lançou o Autonomous Database — o banco de dados autônomo da empresa que implanta, ajusta, corrige, atualiza e se autoprotege, sem nenhuma intervenção humana. Para Sullivan e sua equipe de 20.000 tecnólogos com foco na Oracle, a experiência de trabalhar com o Oracle Autonomous Database e avaliar seu desempenho em relação aos outros serviços em nuvem convenceu-o do poder da tecnologia. “Nosso destino hoje é autônomo”, afirmou Sullivan, falando sobre sua equipe, cujos clientes processam 60 bilhões de transações por dia e mantêm mais de 3 exabytes de dados nos bancos de dados Oracle.

Andy Mendelsohn, vice-presidente executivo de tecnologias de servidores de banco de dados da Oracle, juntou-se a Sullivan no palco para discutir o futuro do banco de dados autônomo na infraestrutura em nuvem de segunda geração da Oracle. “É uma tecnologia revolucionária”, disse ele, “mas ainda não terminamos”.

Mendelsohn revelou o próximo destino de sua equipe. “Adotamos o conceito comprovado com o Autonomous Database — todo o exercício de eliminar o trabalho humano em torno do gerenciamento de dados — e o ampliamos, para ajudar os analistas de negócios, cientistas de dados e desenvolvedores a criar análises avançadas e aplicativos baseados em dados”, disse ele. Apresentamos a seguir cinco exemplos dados por Mendelsohn sobre como a Oracle está fazendo isso.

Em direção a uma plataforma de dados autônoma

1. Application Express, ou APEX, é uma conhecida ferramenta de desenvolvimento low-code disponível em todos os bancos de dados Oracle, incluindo o Autonomous Database. O APEX permite que desenvolvedores e analistas criem aplicativos Web rapidamente com os dados do banco de dados, com pouca ou nenhuma codificação tradicional.

2. Os recursos de virtualização de dados são incorporados no Autonomous Database. Isso permite que os analistas executem facilmente consultas SQL de alto desempenho nos dados do banco de dados autônomo e no repositório de objetos. Não há necessidade de escrever código ETL para consolidar os dados antes que eles possam ser consultados. “É uma experiência autônoma muito boa, estendida aos analistas de negócios e cientistas de dados”, afirmou Mendelsohn.

3. O Autonomous Database Uso Livre (Always Free) é um serviço em nuvem gratuito que possui todo o poder e todos os recursos do Autonomous Database —incluindo o Oracle APEX, o REST Data Services, o SQL Developer Web e o Machine Learning Notebooks — que permite que os desenvolvedores e analistas de dados experimentem a tecnologia e testem novas ideias sem nenhum custo. Inclui 20 GB de dados, uso dos recursos gratuitos pelo tempo que quiserem e, se suas ideias entrarem em produção de larga escala, eles podem facilmente mudar para uma versão paga para obter mais armazenamento e escala.

4. AutoML é um novo recurso que reduzirá o esforço de criar algoritmos de machine learning. O Oracle Autonomous Database já vem equipado com um conjunto de algoritmos de machine learning, disse ele. Agora, o AutoML “assume o trabalho de escolher, treinar e otimizar os algoritmos de machine learning”, afirmou Mendelsohn. “Queremos algoritmos de machine learning sofisticados e acessíveis a todos os analistas de negócios, e não apenas aos PhDs.” Testes iniciais mostram que tarefas que hoje podem levar meses, têm seu tempo reduzido para apenas alguns minutos.

5. Uma experiência AutoETL no Autonomous Database permitirá que os analistas movam dados para um data lake, data mart ou data warehouse com muito mais facilidade. Eles podem simplesmente escolher as fontes de dados e as transformações que desejam, e o código ETL será gerado automaticamente para elas, disse Mendelsohn. Esse recurso ainda não foi lançado, mas os usuários do Oracle Analytics for Fusion Applications já estão tirando proveito de recursos semelhantes no Oracle Cloud.

A Oracle trabalha constantemente para capacitar desenvolvedores, cientistas de dados e analistas de negócios, disse ele, incluindo um fluxo de novos recursos no Oracle Analytics Cloud, que proporciona fácil acesso a novas fontes de dados, novas visualizações e até mesmo recursos de linguagem natural para a análise de dados.

“Isso é o que nossos clientes querem”, afirmou Mendelsohn. Com a tecnologia autônoma comprovada do Oracle Autonomous Database, “vamos agora ajudar a liberar as possibilidades contidas nos dados, indo além do Autonomous Database”, em direção a uma plataforma de dados autônoma, disponível para todos os desenvolvedores, cientistas de dados e analistas de negócios.

Fonte: Blog Oracle – clique aqui e acesse.

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