규모에 상관없이 모든 조직서 신속하고 강력한 데이터 기반 통찰 도출 가능해져
[데이터넷] 오라클은 자율운영 클라우드 데이터웨어하우스 ‘ADW’에 데이터 도구, 머신러닝(ML) 기반 오토ML 등 신규 기능을 추가하는 업데이트를 진행했다고 18일 밝혔다.
이번 업데이트는 기업의 부서별 시스템과 엔터프라이즈 데이터웨어하우스 및 데이터 레이크를 포함한 모든 출처로부터 데이터 전체를 입수, 변환, 저장 및 관리하기 위해 비즈니스 용도로 구축된 단일 데이터 플랫폼을 제공하는 것에 중점을 두고 있다.
특히 기존 클라우드 데이터웨어하우스 서비스가 방대한 기술 전문 지식과 시간 및 비용을 수반하는 제품, 도구, 작업 등의 복잡한 생태계를 기반으로 했던 것과 달리, 오라클은 마우스 클릭 및 드래그 앤 드롭 방식을 통해 간편하게 조작할 수 있는 직관적이고 업계 선도적인 서비스를 데이터 분석가, 시민 데이터 과학자, 비즈니스 이용자를 대상으로 제공한다.
이번 업데이트를 통해 시민 데이터 분석가 및 과학자들은 강력한 셀프서비스 그래프와 그래프 애널리틱스의 이점을 누릴 수 있게 됐다. ADW에 내장된 데이터 도구는 비즈니스 분석가들이 데이터 적재를 위한 간단한 셀프서비스 환경을 구축하고, 이를 통해 그들의 팀이 협업 업무를 수월하게 진행하도록 지원하는데 활용될 수 있다.
또한 오라클은 개발자의 데이터 기반 애플리케이션 구축을 지원하기 위해 데이터베이스에 사전 탑재된 로우코드 애플리케이션 개발 도구인 오라클 에이펙스(APEX) 애플리케이션 개발과 함께 최신 애플리케이션이 웨어하우스 데이터와 쉽게 상호 작용하는 레스트풀 서비스(RESTful service)를 제공한다.
머신러닝 모델 생성 과정에서 시간집약적인 단계를 자동화하는 오토ML은 자동화된 머신러닝을 위한 노코드(no-code) 사용자 인터페이스를 기반으로 데이터 과학자의 생산성과 모델 정확도를 높이고, 비전문가도 머신러닝을 활용할 수 있도록 지원한다.
파이썬을 기반으로 데이터웨어하우스에 위치한 데이터에 머신러닝을 적용하고 오라클 ADW의 고성능 병렬 기능과 30개 이상의 네이티브 머신러닝 알고리즘도 완벽하게 활용할 수 있다.
사용자는 소셜 네트워크 그래프와 같이 개체 간 관계의 모델링 및 분석을 지원하는 그래프를 데이터웨어하우스 내에서 직접 생성하고, 속성 그래프 쿼리 언어(PGQL)를 기반으로 그래프를 쿼리 처리할 수 있다. 60개 이상의 인메모리 그래프 분석 알고리즘 역시 이러한 그래프 분석 기능을 지원한다.
오라클 ADW의 속성 그래프 기능을 바탕으로 구축된 그래프 스튜디오(Graph Studio)를 활용하면 초보자도 쉽게 그래프를 분석할 수 있다. 그래프 스튜디오는 다양한 사용 사례 적용을 위한 자동화된 모델링, 통합적인 시각화 및 사전 구축된 워크플로우 기능을 지원한다.
오라클 ADW 세 가지의 새로운 데이터 레이크 기능을 기반으로 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 오브젝트 스토리지를 포함, 널리 사용되는 클라우드 객체 저장소 전반에서 활용되는 데이터 쿼리 역량을 확대한다. 오라클 빅데이터 서비스(Oracle Big Data Service)인 하둡(Hadoop)에서 데이터를 쉽게 쿼리 처리할 수 있으며, OCI 데이터 카탈로그와의 통합으로 객체 스토리지의 데이터 검색을 단순화 및 자동화할 수 있다. 객체 스토리지의 대규모 데이터 집합에 대한 쿼리를 가속화하는 스케일 아웃 처리 기능도 지원한다.
단일 목적형 클라우드 데이터베이스와는 달리, JSON 문서, 운영, 분석, 그래프, ML, 블록체인 데이터베이스 및 서비스 전반을 포함한 다중 모델, 다중 워크로드 및 다중 테넌트의 다양한 요구 사항을 하나의 융합형 데이터베이스(converged database) 엔진에서 모두 지원한다.
앤드류 멘델손(Andrew Mendelsohn) 오라클 데이터베이스 서버 기술 부문 총괄 부사장은 “오라클 ADW는 완전 자율운영 클라우드 데이터웨어하우스로, 오라클은 차세대 자율운영 데이터웨어하우스의 간편한 노코드 도구를 통해 비즈니스 분석가가 시민 데이터 과학자, 데이터 엔지니어 및 개발자로 거듭날 수 있도록 지원하고 있다”고 전했다.
