Avec Autonomous Data Warehouse, Oracle sert de la data science pour les utilisateurs métier
Avec la nouvelle génération de son Autonomous Data Warehouse, Oracle cible en particulier les utilisateurs métier et business analystes. Le service d’analyse de données en mode cloud intègre notamment des fonctionnalités low-code et une interface utilisateur en glisser-déposer pour créer des modèles de machine learning.
Oracle sort la nouvelle version de son Autonomous Data Warehouse. Lancé en 2018, ce service cloud automatise l’approvisionnement, la configuration, la sécurisation, le réglage, la mise à l’échelle, l’application de correctifs, la sauvegarde et la réparation du data warehouse, lit-on dans le descriptif du fournisseur californien. Autonomous Data Warehouse accueille des fonctionnalités intéressantes, tant du point de vue des capacités que de sa convivialité, démocratisant les possibilités offertes par la science des données.
Data science pour les non experts
Oracle Autonomous Data Warehouse s’adresse désormais davantage aux utilisateurs métier et business analystes, en permettant notamment de charger et transformer des données par simple glisser-déposer. L'interface utilisateur AutoML intègre en outre un mode low-code pour créer des modèles de machine learning. Les non experts profiteront aussi de l’interface utilisateur de Graph Studio, facilitant l'analyse de graphes via une visualisation intégrée et des flux de travail préétablis pour différents cas d'utilisation.
Nouveautés pour les data scientists et développeurs
Pour les spécialistes, Autonomous Data Warehouse permet désormais l'utilisation du langage de programmation Python pour appliquer du machine learning aux données au sein du data warehouse. Le service permet aussi d’invoquer des analyses textuelles cognitives. Oracle explique que les nouveautés s’adressent également aux développeurs, qui pourront entre autres disposer de points de terminaison REST faciles à intégrer pour toutes les fonctionnalités.
