実例に学ぶ!! そもそもOracleはどんなデータ活用基盤を運用してるのか!?

製品やサービスの導入を検討する際、ポイントとなる情報の一つは『導入事例』です。
この導入事例に関する情報は、"顧客" 事例という形で情報発信されることが一般的です。

しかし、その製品やサービスを提供する側自身がどのようなシステム基盤を構築・運用しているのかといった情報は、なかなか発信されていないことも事実です。

このセッションでは、製品やサービスを提供する側である "Oracle" 自身が、実際にそれらをどのように自社内で導入し、どのような効果を上げているのかといった観点で情報共有させて頂きます。

Transcript

1. Oracle Cloud ウェビナー 実例に学ぶ!! そもそもOracleはどんなデータ活用基盤を運用してるのか!? 日本オラクル株式会社 2022年7月20日
2. アジェンダ 社内システムの コスト削減の取組み 現在の オラクル社の状況 データ活用基盤 社内事例 フォーカスする 技術領域 社内システムの変革の流れ について 社内システム - 現在置かれ た状況と取組とは 変革推進の基盤活用事例 お勧めの基盤と活用アプロー チとは １ ３ ２ ４ Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 2
3. １．社内システムの コスト削減の取組み 3 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 社内システムの変革の流れについて
4. 地域別、国別のすべてのERPシステムを 1つのグローバル・シングル・インスタンスに統合 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 4 Global Single Instance (GSI) 2000
5. 2000年代初頭、オラクルはITインフラを統合し、近代化を実施 10,000台以上 $10億以上の効果 150件以上 サーバーをリプレース。 地域毎のERPシステムは グローバル・シングル・インス タンスに統合 (GSI) 簡素化、標準化、インフラ の統合によるコスト削減 10年間で150件の買収を 完了 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 5
6. GSIはすぐにVSIになった - 次の挑戦 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 6 Global Single Instance (GSI) Virtual Single Instance (VSI) 30以上の本番システム (Multi-node RAC with DR) 100以上のテストシステム
7. 運用を一元化 - Oracle Exadata基盤に統合 運用コストの削減 停止の削減 パフォーマンスの向上 ITコストを数百万ドル削減 計画/計画外停止とも 四半期ごとに1回のメンテナ ンス コードの変更なしで “時間単位 を 秒単位 へ” 最新のパッチセットやCPUを常時使用することが容易に Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 7
8. Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 8 サービス指向の世界では、 組織は常に変化する期待を 先取りするため、持続的な 革新を進める必要があります。
9. オラクルにとって、サービス指向の企業への変革は、 次世代のクラウド基盤を必要としていました Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 9 現在 クラウドインフラサービス ニーズに応じた柔軟な予算編成 自己パッチ、自己最適化 柔軟性 API駆動の自動プロビジョニング 99.995% のアップタイム 以前 オンプレミスデータセンター 年間の設備投資計画 四半期ごとのメンテナンス 固定容量 マニュアルプロビジョニング 長時間の停止
10. 次世代のクラウド基盤へ 完全に自律型 パフォーマンス あたりの コストを削減 あらたな 可能性実現へ 自律型データベース上で ミッションクリティカルなアプリ ケーションをシステム管理な しで実行 計画ダウンタイムはゼロに. 重要なアプリケーションの 99.995%のアップタイム. 2～10倍の性能向上. 35％のリソースをオペレー ション業務から新たな取り 組みへ再配置 (DBAからデータエンジニア へ) Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 10
11. ２．現在の オラクル社の状況 11 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 現在置かれた状況と取組とは
12. Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 12 "Oracle Corporation 10-K for the fiscal year ended May 31, 2022". U.S. Securities and Exchange Commission. June 21, 2022. "Oracle Corporation 10-K for the fiscal year ended May 31, 2022". U.S. Securities and Exchange Commission. June 21, 2022.
13. Oracle Cloud Applications Oracle Cloud Infrastructure 包括的かつ統合された クラウド・アプリケーション・スイート セキュアかつ全てのワークロードを 安定して高速処理するプラットフォーム Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 13
14. コスト 削減 ビジネス 迅速性 生産性 向上 高い 信頼性 セキュ リティ Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 14
15. 次世代のクラウド基盤へ (再掲) 完全に自律型 パフォーマンス あたりの コストを削減 あらたな 可能性実現へ 自律型データベース上で ミッションクリティカルなアプリ ケーションをシステム管理な しで実行 計画ダウンタイムはゼロに. 重要なアプリケーションの 99.995%のアップタイム. 2～10倍の性能向上. 35％のリソースをオペレー ション業務から新たな取り 組みへ再配置 (DBAからデータエンジニア へ) リソース 50%削減 新規導入 数週→数分 可用性 向上 セキュリティ より強化 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 15
16. 次世代のクラウド基盤へ (再掲) 完全に自律型 パフォーマンス あたりの コストを削減 あらたな 可能性実現へ リソース削減 新規導入迅速化 可用性向上 セキュリティ強化 Autonomous Database 社内システム サービス基盤 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 16
17. ３．データ活用基盤 社内事例 17 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 変革推進の基盤活用事例について
18. Business Challenge: Horizon は、エンジニアリング、サポート、財務、キャパシティプランニングなど、150 を超え るさまざまなチームの記録保存場所となっています。これらのチームは、自分たちのデータだ けでなく、利用可能なすべてのデータに対してレポートを作成したり、分析を実行したりする ことができます。 Horizon の主要な設計思想は、ユーザーの「邪魔をしない」ことです。そのため、レポート 作成、新規ユーザーの登録、データガバナンス、新しいデータソースからのETLなど、 Horizonのほぼすべての側面がセルフサービスになっています。 Products: Oracle Autonomous Data Warehouse OCI Data Flow OCI Data Catalog Oracle Analytics Cloud Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 18 “Autonomous Databaseは、当社のセルフサービス用レイ クハウスの重要なコンポーネントで、現在2.2ペタバイトに達 しており、さらに拡大しています。Autonomous Database を使用している理由は、データレイクと緊密に統合できるこ と、管理コストの削減によりユーザーに多くの新機能を提供 できること、そしてセルフサービス戦略が大幅に簡素化され たことです。” Ron Sielenski Vice President Engineering, Data Warehouse, Oracle Results: Horizon は、レイクハウスアーキテクチャを使用してセルフサービス用に構築されています。データ レイクは、生データ、変換、ステージング、古いデータのアーカイブに使用されます。両者を統合す ることで、ユーザーはデータレイクとデータウェアハウスのどちらに保存されているかにかかわらず、す べてのデータに対してシームレスに分析を実行できるようになります。 データウェアハウスは120 OCPUと200 TB以上のストレージで構成され、2 PBのデータレ イクと統合 ビジネスクリティカルなシステムである Horizon を、Autonomous Data Guard による フェイルオーバーと、一時的な需要に対応する自動スケーリングで保護 自律的な運用により、チームは新機能のリクエストに集中し、深夜のサポートコールをなく すことが可能に Oracle Horizonデータウェアハウス、 Autonomous Databaseでセルフサービスを実現
19. Business Challenge: IT部門がオンプレミス環境を管理できなくなったため、営業部門は管理と運用がはるかに 簡単なクラウドベースの新しいデータマートを必要としていました。また、管理のための予算が ないため、効率性も重要なポイントでした。この貴重なデータはデータサイエンティストも使 用しているため、新しいデータマートは新たな洞察をもたらす可能性があります。 Products: Oracle Autonomous Data Warehouse Oracle Autonomous Transaction Processing Oracle Analytics Cloud OCI Data Science Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 19 “現在、データサイエンティストとビジネスアナリストの両方を 含む200人から500人に増えたデータマートを、どちらも DBAではない2人の人間がサポートしています。サポート要 員を追加することなく、新たに300人のユーザーをサポート できるようになったのです。これは、Autonomous Databaseがあるからこそ可能なことです。” Tori deVore Senior Data Engineer and Business Analyst, Oracle Results: チームはデータマートをOracle Autonomous Databaseに移行し、セルフサービス分析 ツールとしてOracle Analytics Cloudを追加しました。 IT部が管理した オンプレミスのデータマートを リプレース 200 人から 500 人に利用者が増加 自動スケーリング が透過的にリソースを追加、一時的な負荷増加に対処 データ・サイエンティスト を支援、データへのアクセスからモデル作りまで 専用の管理者は不要 Oracle Sales Operationsは、 Autonomous Databaseを活用
20. Business Challenge: オラクルの分析部門は、Cloud Product Analytics(CP360)と呼ばれるセルフサービス型 のインサイトデータプラットフォームを使ってビジネスを展開しています。合計で約250名の社 内ユーザーがおり、そのニーズは非常に多様です。このため、消費データ、課金データ、使用 ログ、サービスリクエストなど、さまざまなタイプの接続で20以上のデータソースからデータを取 得する必要があります。システム全体は、少人数のチームによって管理されています。 Products: Oracle Autonomous Data Warehouse Oracle Analytics Cloud Oracle Cloud Infrastructure Data Flow Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 20 “社内のレポートプラットフォームであるCP360は、安全でセ ルフサービスな環境で、250人以上の多様なユーザーに対 してデータの民主化を支援するために構築されました。 Autonomous Databaseを利用した結果、システムの運 用コストは30～40％削減されました。” Jyothi Kiran Gurram Director of Software Development, Oracle Results: これは非常にデータ量の多いプロセスであり、リアルタイム性も要求されます。データベース管理を 簡素化する必要性もあり、開発チームはAutonomous Data Warehouseを選択しました。 5TBのデータウェアハウス、最大20TBまで拡張予定 自律的な運用により、総コストを30％～40％削減できると試算 需要の増加により、システムの規模を数倍に拡大することになりました。こ れには特別な専門知識なしに、数回クリックするだけで、ダウンタイムなしに 行うことができた オラクルはインサイトデータプラットフォームを Analytics CloudとAutonomous Databaseで運用
21. Business Challenge: 現在、オラクルはS&P500のどの企業よりも早く、わずか10日で決算と収支報告を行うこと ができます。Oracle Cloud Enterprise Performance Managementは、こうした時間 短縮を実現するための重要な要素です。Oracle Cloud EPMは、Fusion Financials、 PeopleSoft、SAPなどさまざまなソースからデータを取得し、変換してデータベースインスタン スに統合し、すべてのEPMビジネスプロセスからアクセスできるようにします。Oracle Cloud EPMの基盤を、Oracle Cloud Infrastructureに移行する際、開発チームは適切なデー タベースについてあらゆる選択肢を検討しました。 Products: Oracle Autonomous Transaction Processing Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 21 “Cloud EPMがアプリケーションの運用、パッチ適用、保守を 自動化することでお客様に大きな価値を提供するように、 Oracle Autonomous Databaseも同じ価値を提供し、お 客様に対するサービス向上に時間を割くことができるようにな りました。” Kash Mohammadi Vice President Oracle Cloud EPM Results: Oracle Cloud EPMでは、Autonomous Databaseを利用することで、専用のデータベース管 理者なしに、6,000を超えるお客様のインスタンスをサポートしています。 専用の管理者は不要 オブジェクトストレージやOracle Key Vaultとの統合 Advanced Security デフォルトで有効 Oracle Cloud Applications Enterprise Performance Management Autonomous Databaseで6,000を超えるお客様のインスタンスをサポート
22. オラクル、サプライチェーン・マネジメントを 最適化 Business Challenge: オラクルは、年間約50億個の荷物に触れるSaaS型倉庫管理のリーダーです。 LogFire を買収した後、ミッションクリティカルなサプライチェーンアプリケーションは、より高度なデータ ベースとより少ない管理者を必要としていました。 Products Used: Autonomous Transaction Processing “サプライチェーンは、クラウド技術によって変革され、さまざまなシス テムやデータを統合してサイロをなくし、より効率的で優れた顧客 サービスを実現しようとしています。倉庫は24時間365日稼働の ミッションクリティカルなオペレーションであり、完全自動化されること が運命づけられています。そして、ダウンタイムゼロを実現する完全 自動化された自律型データベースシステムが今、利用可能です。 もちろん、オラクルは自律型データベース・テクノロジーにおける紛れ もないリーダーです。” Diego Pantoja-Navajas LogFire Founder, Vice President of Warehouse Management, Oracle Results: 小売業に支障をきたさないよう、AWS Postgres SQLからATPにアプリと700のデータ ベースを7ヶ月で移行 注文処理速度が55％向上し、出荷されるパッケージが45％、ユーザーが50％増加 自動スケーリングによりダウンタイムとデータベース管理者10名の運用コストを排除し、 セキュリティを強化 より付加価値の高い新機能の開発や10業種への展開のためのリソースが増加 Read story Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 22
23. Business Challenge: Oracle DataFox Data Managementは、高品質のB2Bデータとシグナルを提供し、 販売、アカウントベースマーケティング、サプライヤーインテリジェンスを向上させることで、企業 の成長を支援します。 DataFoxは、Node.jsとPythonをベースとしたマイクロサービス・アーキテクチャで構築され ています。以前のバージョンでは、4つのデータベースを使用していました。以前のバージョン では、AWSで動作するMongoDB、PostgreSQL、Redshift、DynamoDBの4つの データベースを使用していました。 Products: Oracle Autonomous Database for analytics and warehousing Oracle Identity Cloud Service Oracle Container Engine for Kubernetes Oracle Analytics Cloud Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 23 “AWSからOCIに移行した後は、マネージドサービスを採用し、管 理・サポートしなければならないサードパーティーの数を減らすことで、 開発を大幅に簡素化しました。特に、複数の専門データベースか ら単一のコンバージド(統合型)データベースに移行したことで、全 体的な管理負荷が軽減されました。1つのデータベースだけを担当 することで、より安心感が増しました。” Paul Mitchell Senior Director of Development, Oracle Results: DataFoxの開発者は、MongoDBとそれに付随する3つのデータベースを、分析とウェアハ ウス用のAutonomous Databaseに置き換え、全体的な管理負荷を軽減させました。 専用インフラにデータベースインスタンス1台、64 OCPUと50 TBのストレージをプロビ ジョニング 共有インフラにデータベースインスタンス1台、16 OCPUと8 TBのストレージをプロビジョ ニング 自律的な管理に依存し、24時間365日稼働するアプリケーションに必要な制御を維 持することが可能 Oracle DataFox、Autonomous DatabaseにAWSのデータベースを統合
24. Business Challenge: 顧客データを使用して何が最も重要かを理解することは、特に顧客が1回のクリックで競合 他社に到達できる場合には、非常に重要です。オラクルの Unity Customer Data Platform は、顧客のシグナルを収集し、リアルタイムで顧客プロファイルに適用します。 Unity Customer Data Platformの裏側では、多くの異なるソースからのデータを統一 し、エンリッチされたプロファイルを構築し、機械学習と予測モデルによる高度な分析を行わ なければならない。その作業は、以前はHadoopクラスター上で行われていましたが、管理 性やセキュリティが不十分でした。このプラットフォームには、よりシンプルに管理でき、安全で、 データの分離がより優れたものが必要でした。 Products: Oracle Autonomous Data Warehousing Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 24 “HadoopからOracle Autonomous Databaseに移行し、パ フォーマンスとセキュリティを大幅に向上させ、コストを削減する ことができました。数百テラバイトの顧客データを専任の管理 者なしで管理しているため、高度な分析とインテリジェンスを 実現する高度なデータパイプラインの提供に集中することがで きます。” Sharath Rajasekar Vice President Unity Data Platform, Oracle Results: Oracle UnityはHadoopからの移行を完了し、約1年間Autonomous Databaseで稼働して きました。すべてのお客様が新プラットフォームに移行されました。 専用の管理者は不要 検索性能は用途に応じて2倍から30倍に 異常回復はHadoopより50倍高速 60+ のデータベース, 数百テラバイト のデータ Oracle Unity、Autonomous Data Warehouseを 利用して顧客データのリアルタイム表示を実現
25. Business Challenge: Oracle Service Cloudは、企業がサービスの必要性を予測し、プロセスを自動化し、カス タマイズされた応答を実現する機能を提供します。Oracle Service CloudにはAction Capture Service(ACS)というコンポーネントがあり、ライセンスのコンプライアンスや製品の 使用状況を測定します。 ACSはもともと、HadoopとHbaseを中心としたデータプラットフォーム上に構築されていまし た。その環境は管理が大変でした。開発チームはDevOpsモデルへの移行を望んでおり、そ のためにはデータ管理モデルを簡素化する必要がありました。 Products: Oracle Autonomous Data Warehouse Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 25 “Autonomous DatabaseをDevOpsベースのKubernetes マイクロサービスに統合し、4億件以上のレコードを処理すると いう目標を、以前の実装の半分以下の時間で達成できたこ とに、とても驚いています。” Chris Tanabe Senior Director of Development, Oracle Results: 現在、Oracle ACSは1つのAutonomous Databaseインスタンスで動作していますが、今後2ペ タバイト以上に拡大する予定です。新しいデータはすべてAutonomous Databaseに流れ、 Kubernetes上のマイクロサービスとともに動作します。1ペタバイトを超える既存データの Autonomous Databaseへの移行も順調に進んでいます。 専用の管理者は不要 開発者は、DBAの支援なしに、2日以内にAutonomous Data Guardを 使ったフェイルオーバー構成をセットアップしてテストすることができた Hadoop/Hbaseの2,000コアを Autonomous Databaseの200 OCPUにリプレース 専門知識なしに、ダウンタイムなしでデータベースのサイズを変更可能 Oracle Service Cloud Hadoop/HbaseをAutonomous Databaseへ移行
26. Business Challenge: Oracle Integrationは、SaaSおよびオンプレミス・アプリケーションへのあらかじめ組み込 まれた接続性、実行可能なプロセス自動化テンプレート、およびWebおよびモバイル・アプリ ケーション開発用のビジュアル・アプリケーション・ビルダーを提供します。開発者とクラウドアー キテクトは、SaaSとオンプレミスアプリケーションの両方を接続し、1つのアプリケーションだけ では対応できない問題に対処することができます。 Oracle Integrationでは、これまでDatabase Cloud Serviceを利用していましたが、 開発チームはすべてのデータベースを自分たちで管理・運用する必要がありました。そのため、 その作業や必要な追加人員、管理に伴う頭痛の種をなくしたいと考えていました。 Products: Oracle Autonomous Data Warehouse Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 26 “現在、私たちは470テラバイト以上のデータを管理する1万 以上のデータベースを展開していますが、専任のデータベー ス管理者は1人も必要ありません。私のサービスが依存して いるデータベースについて心配する必要がないことを知って、 私は夜よく眠れるようになりました。” Yogesh Kumar Senior Director of Software Development, Oracle Results: 現在、Oracle Integrationは10,000以上のユニークなデータベースインスタンスを使用し、470 テラバイト以上のデータを管理し、最近の四半期には170億以上のメッセージを処理しました。 専用の管理者は不要 10,000+ のデータベース・インスタンス, 470 テラバイト 自動スケーリング を必要とされるお客様に適用 it Oracle Integrationは、10,000以上の Autonomous Databaseインスタンスで稼働
27. Business Challenge: Oracle Content Managementは、Webサイト、ドキュメント、ビデオ、グラフィック・ア セットなど、さまざまな種類のコンテンツを1つのクラウド・ネイティブ・システムで管理、作成、 アクティブ化できるようにするものです。デジタルコンテンツを管理し、適切なユーザーに適切 な方法で提供することは、学区レベルから大企業まで、また金融サービス、ヘルスケア、ス ポーツ、製造業などさまざまな業界の組織にとって重要です。 Oracle Content Managementでは、アセットとその利用状況を保存するために、以前 はOracle Database as a Serviceに依存していました。しかし、ビジネスが成長するに つれ、それらのデータベースの維持、アップグレード、サイズ変更に思った以上に時間がかか ることに気づきました。 Products: Oracle Autonomous Transaction Processing Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 27 “私たちはデータベースの専門家ではありませんし、そうなりたい とも思っていません。Autonomous Databaseを使えば、デー タベースの管理よりもサービスに集中できるので、ぜひ使いたい と思いました。” Nitin Shah Senior Director of Development, Oracle Results: 現在、Oracle Content Managementは、Autonomous Databaseを使用して、顧客の資 産に関する33テラバイト以上のメタデータ、監査情報、アクセス制御データを管理しています。 専用の管理者は不要 SLA は >99.9% - Autonomous Data Guard を利用 開発のシンプル化を支えるノー・コードで利用可能なデータベース・モニタリング データベースのリ・サイズを停止時間なしで しかも エキスパートなしで Oracle Content Management、 Autonomous Databaseを使用して生産性を向上
28. ４．フォーカスする技術領域 28 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates お勧めの基盤と活用アプローチとは
29. AIやMLを活用した全コンポーネントの自動化 Oracle Autonomous Databaseは、フルマネージド・クラウドサービス Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 29 Oracle Database 19c で の自動化 データセンター運用の 自動化と機械学習 Exadata による 基盤運用の 自動化 自己稼働 • 自己パッチ適用 • 自己チューニング • 自己スケーリング • 自己保全 • ワンクリックで、DRサイトを構築し可用性を高めることが可能 (Autonomous Data Guard)
30. データウェアハウス、データレイク、機械学習モデルの構築に最適 Oracle Autonomous Database Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 30 データ・ソース アプリケーション データベース ファイル ストリーミング サービス データ レーク Oracle EBS Oracle NETSUITE NoSQL CSV {…} OCI Object Storage データ・ロード ローコード アプリ開発 ビジネス・モデリング データ インサイト グラフ分析 地理空間分析 機械学習 トランスフォーム 分析ツール セルフ・サービス・ツール • 外部データの参照も透過的にSQLで可能 (AWS S3, Redshift, Snowflake など)
31. あらゆるデータモデルとワークロードを最高の形でサポートする “統合型” コンバージド・データベース Oracle Autonomous Database Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 31 • リレーショナル・データ • JSON や XML ドキュメント • キーバリュー • 機械学習 • グラフ分析 • テキスト・サーチ • 地理情報分析 • ブロックチェーン • トランザクション • アナリティクス • トランスリティクス (In-Memory) • IoT • マイクロサービス • アプリケーションの開発と運用が劇的に簡素化され、小規模な分散チームが 最新のデータタイプとワークロードを使用できるようになる
32. データベース・セキュリティーの統合型コントロール・センター ▪ リスク・ダッシュボード: 設定, データ, 利用者 ▪ 利用者の活動監視 ▪ データのマスキング ▪ 拡張可能 メリット ✓ 特別な経験不要: クリックすればセキュアに ✓ 時間をかけずにセキュリティ・リスクを抑制 ✓ 利用者に対する多層防御を実現 Oracle Data Safe with Oracle Autonomous Database Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 32 監査 利用者 モニタ 評価 マスク ✓ ✓ ! Baseline Week 1 Week 2 Week 3 Week 4 User Assessments
33. Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 33 オンプレミスのOracle Database 19cからAutonomous Databaseへの移行は容易 Oracle Autonomous Databaseへの自動移行 ステップ 1 OCIコンソールにソースとターゲットの データベースを登録する ステップ 2 OCI Database Migration Service を使って移行する DBAは既存のチューニングを維持したまま、 セルフチューニングをアドバイザリモードで実行可
34. 拡張分析機能 【 Augmented Analytics 】 システム組込型の機械学習テクノロジーの活用でユーザーに代わってデータを可視化・分析 Oracle Analytics Cloud Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 34 システム組み込み型の 機械学習テクノロジーの活用 Oracle Analytics Cloud が ユーザーに代わって データを可視化・分析 自動ビジュアライゼーション データの解説 データの拡充 データ品質のプロファイリング 予測分析 Oracle Analytics Cloud 拡張分析機能 業務担当者による セルフサービス Analytics からマネジメント層に求められる エンタープライズ Analytics までカバーした包括的な Analytics プラットフォーム 特徴
35. ワンクリックで移行 スキルをアップグレード スタッフは、データエンジニアリング を手伝ったり、アプリケーション チームへ性能向上や可用性向 上の支援を行う まとめ - 次世代のクラウド基盤へ (再掲) 完全に自律型 パフォーマンス あたりの コストを削減 あらたな 可能性実現へ リソース削減 新規導入迅速化 可用性向上 セキュリティ強化 ほぼすべてを自動化 多くの運用作業が自動化されま した。クラウドサービスのAPIを通 じてスクリプトでインフラ運用を非 常に簡単に自動化 オンプレミスからクラウドにワンク リックで移行 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 35
36. ありがとうございました Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 36
37. Oracle Cloud ウェビナー 実例に学ぶ!! そもそもOracleはどんなデータ活用基盤を運用してるのか!? 本日はご参加いただきありがとうございました。