Oracle Autonomous AI Lakehouse
使用前沿的开源数据湖技术和企业数据仓库功能进行弹性的多云数据管理，以简单、安全且按使用付费的方式对所有数据运行 AI。
Oracle Autonomous AI Lakehouse 支持跨多平台、多云环境进行开放、互操作的数据访问
它将 Oracle Autonomous AI Database 与独立于供应商的 Apache Iceberg 相结合，助力客户在 OCI、AWS、Azure、Google Cloud 和 Exadata Cloud@Customer 上安全地运行 AI 和分析。
为什么要选择 Oracle Autonomous AI Lakehouse？
支持任何云环境、任何数据、任何位置以及任何工作负载。利用一个专为满足当今严苛分析需求而设计的基于标准的开放式云湖仓平台，充分释放所有数据的潜力。
开放且可互操作
使用前沿的开源协议，可与任何数据湖无缝集成和共享数据，从而支持跨混合云和多云环境开展协作，提供灵活性。
一体化的安全性和治理
提供端到端、时刻提供的安全保障和强大的治理，让您安心无忧，且无需额外成本，也不会增加复杂性。
简化 AI 和机器学习
通过内置 AI、矢量搜索和机器学习（包括 Select AI 等直观功能）加速创新，让每个人都能轻松利用强大的分析功能 — 无需掌握 SQL 或编码专业知识。
多云可操作性
轻松扩展并部署到任何位置（Oracle Cloud、AWS、Azure、Google Cloud 或本地部署），不仅实现高性能，还能轻松访问任何位置的数据。
统一分析平台
在单一平台上统一所有分析工作负载。该平台连接开放表格式以及数百个数据库和应用源，并原生支持结构化、半结构化和非结构化数据类型。
数据管理自动化
体验全托管的自治操作，消除管理开销并简化分析。您可以专注于获取洞察，而不是管理基础设施。
DBA 团队效率提升 66%，IT 基础设施团队效率提升 48%，三年投资回报率高达 436%。
阅读 IDC 的《Oracle Autonomous AI Database 的业务价值》报告。
Oracle Autonomous AI Lakehouse 的关键特性
一个现代化的开放平台，提供数据驱动的业务洞察
Autonomous AI Lakehouse 可通过 Apache Iceberg 与任何云端的开放数据平台相集成，您无需移动数据即可使用 Oracle AI Database 26ai 内置的 AI、机器学习、图形和空间技术来查询 Iceberg 表。您可以通过 Autonomous AI Lakehouse 中统一的 Catalog 发现和访问所有云端的 Iceberg 数据，然后使用 Data Lake Accelerator 加快性能，获得 PB 级扫描和表缓存，实现快速重复查询。
通过简单的 SQL 将湖仓数据与企业数据融合，并借助高性能的 Spark 和 Python 集成来补充工作流，从而实现真正的多云环境运营。
通过内置自动化功能简化数据管理
自动供应、自动配置、自动安全防护、自动调优和自动伸缩等自治管理功能几乎可消除所有容易出现人为错误的手动和复杂任务，帮助客户在运行数千个数据库的同时，零管理负担地运行高性能、高度可用、安全的数据仓库。
统一的数据发现、安全的实时共享以及 Data Marketplace 平台
Autonomous AI Lakehouse Data Catalog 提供有关数据库内部可用实体的详细信息，包括数据集、数据源、数据创建方式以及源数据更改对相关对象的影响。相关对象包括数据库对象，如业务模型、云存储链接、表（包括 Apache Iceberg 表）、列和分析视图。该目录支持与外部数据源集成，支持跨各种系统进行数据搜索、发现和使用，这些系统包括其他 Autonomous AI Database、本地部署数据库、云存储系统、共享数据、外部数据目录（例如 Oracle Cloud Infrastructure Data Catalog 和 AWS Glue）以及 Apache Iceberg 目录（例如 Databricks 和 Snowflake 中的目录）。这种支持多目录的能力使用户能够无缝地链接和管理来自不同环境的数据。
Data Studio Data Sharing 特性支持用户直接从 Data Studio Overview 页提供和使用数据共享。该平台支持双向数据共享，能够跨多个云环境和平台进行安全高效的数据交换，包括与外部合作伙伴和其他云技术服务（例如 Power BI 和 Tableau）进行交换。此功能通过实施开源 Delta Sharing 协议进行了增强，支持实时、安全地共享数据，无需复制数据或修改代码。
Data Marketplace 是一个平台，支持用户通过 Autonomous AI Database 无缝访问、发现和共享数据集。它是 Data Studio 工具集的一部分，专为数据科学家和业务用户设计，可根据企业需求加载、查询和分析数据集。用户可以将共享数据与现有数据整合在一起，然后使用语言检测、情感分析和关键短语提取等 AI 功能进行增强。
全面、零风险的数据库安全保障方法
Autonomous AI Lakehouse 配备统一的数据库安全控制中心来识别和屏蔽敏感数据，发送风险用户和配置警报，审核关键数据库活动，以及检测可疑的数据访问行为，从而提供高水平的安全防护。
简化自助式数据工程
Data Studio 内置在 Autonomous AI Lakehouse 中，为用户提供简单直观的自助式数据工程工具，用于加载、转换、分析数据以及与内部和外部利益相关者共享数据。通过其内置目录，用户可以搜索数据库、对象存储和数据湖中的数据资产。
无论是业务分析人员还是数据分析人员，都可以使用拖放式工作流功能轻松集成超过 100 个应用、云技术服务和数据源的数据。Oracle Autonomous AI Database Data Studio 还支持用户生成业务模型，快速发现异常和隐藏模式，了解关键数据相关性，以及访问数据库和数据存储中的所有组织数据。
利用内置 AI 和 Machine Learning 更快地获得更深入的洞察
使用自然语言提问，并立即在数据所在位置访问数据。Autonomous AI Lakehouse Select AI 可将简单的英语提示词转换为 SQL，直接跨数据库、文件和湖仓表查询所有数据，无需移动数据或进行复杂的集成。通过您自行选择的前沿大语言模型 (LLM) 和嵌入模型（Cohere、Azure OpenAI、OpenAI、OCI Generative AI、Google、Anthropic、Hugging Face、AWS 等）将 AI 引入企业的安全、策略和访问控制中。
在数据所在位置构建和部署机器学习。Oracle Machine Learning 运行可扩展的数据库内算法，让模型在数据旁边进行训练和打分，从而既保留监管，又尽可能地减少延迟，还可加快价值实现速度。
发现数据中隐藏的关系
Autonomous AI Lakehouse 包含图形数据库功能，能够以简单的 SQL 语言表示和管理复杂的数据关系，而无需移动数据。借助图形分析，数据科学家和开发人员可以应用模式识别、分类和统计分析来获得更深层次的背景信息。您可以使用对象存储中的数据（如 Apache Iceberg 表）直接对 Autonomous AI Lakehouse 中的湖仓数据运行企业级图形分析。
位置智能和基于位置的服务
Autonomous AI Lakehouse 的空间特性可满足所有形式的应用、空间工作负载和数据集的需求，包括极度严苛的大规模位置智能和地理空间应用。
使用 Oracle Spatial Studio 这一自助应用轻松、快速地创建交互式地图，对业务数据执行空间分析。可视化、探索和分析由 Autonomous AI Lakehouse 存储和管理的地理空间数据。
将 AI 驱动的相似性搜索引入数据
轻松将 AI 驱动的相似性搜索引入业务数据，无需管理和集成多个数据库，也无需牺牲功能、安全性和一致性。
AI Vector Search 支持企业使用 AI 驱动的语义理解来存储、检索非结构化数据和建立索引，以便对数据（例如客户评论、技术知识库、销售电话和 CRM 注释以及多媒体内容）进行上下文搜索。它还支持特别复杂的 AI 搜索应用。
原生 AI 向量搜索功能还可以将检索增强生成 (RAG) 用于业务数据，帮助 LLM 为企业用例提供更准确、与具体情境更相关的结果。
使用面向 E-Business Suite、Fusion 和 Oracle NetSuite 的加速器实现更及时的分析
行业数据模型集中于面向 Oracle E-Business Suite、Fusion Applications 和 Oracle NetSuite 的 Oracle 应用加速器，可提供增强分析功能，包括自助数据发现、内置 ETL 和 KPI 指标。得益于全面的数据集成和现成可用的数据模型，用户可以进一步提高工作效率。
Oracle 应用加速器提供预构建 ETL，支持用户基于 Oracle E-Business Suite 数据快速创建数据仓库。
Oracle Fusion Analytics Warehouse 和 Oracle NetSuite Analytics Warehouse 基于 Autonomous AI Lakehouse 而构建，可提供一个端到端的云数据仓库和分析解决方案。
对于定制的数据仓库，Autonomous AI Lakehouse 可提供连接到 Oracle 和第三方应用的全面的数据转换流。
OCI、AWS、Azure 和 Google Cloud 上均提供 Autonomous AI Lakehouse
将 Autonomous AI Lakehouse 的强大功能和灵活性引入所有前沿的超大规模云技术平台，加速创新。在您的首选云技术平台上使用 Autonomous AI Lakehouse，快速构建企业级应用并对其进行现代化改造。
利用各家超大规模云技术平台的原生云技术服务实现 AI、安全性和数据集成，通过首选的商务智能工具快速获得洞察。充分利用直接在 OCI、AWS、Azure 和 Google Cloud 中提供的简化的监视和故障排除功能以及服务日志、指标和事件。
通过 AWS、Azure 和 Google Cloud Marketplace 购买 Oracle AI Database 服务，并履行当前的云技术服务承诺和/或使用当前的 Oracle AI Database 许可证和无限许可协议
经济、高效、轻松的客户体验
阅读客户评价
Autonomous AI Lakehouse 概览
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每家组织的年平均收益
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三年投资回报
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通过零停机升级实现的可用性2
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分析团队的效率提高
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分析团队运行查询的时间缩短
Oracle Autonomous AI Lakehouse 采用 Apache Iceberg 来提供开放的多云数据访问
甲骨文公司产品管理副总裁 George LumpkinAutonomous AI Lakehouse 正式推出，提供开放、可互操作的湖仓平台。它将可信赖的 Autonomous AI Database 与开放的 Apache Iceberg 相结合，可消除分析孤岛并加速 AI 开发。此外，它可跨云提供 Exadata 性能和安全性，避免供应商锁定或迁移数据。
阅读全文Autonomous AI Lakehouse 精选博客
- 2025 年 10 月 14 日 Data Lake Accelerator 正式推出：利用 Oracle Autonomous AI Database 提高外部数据性能
- 2025 年 10 月 14 日 Oracle Autonomous AI Database Catalog 推出开放的企业数据访问功能
- 2025 年 10 月 14 日 提高分析速度：Oracle Autonomous AI Database 中推出外部表高速缓存
- 2025 年 10 月 14 日 Oracle Autonomous AI Database Table Hyperlink：从任意位置轻松访问数据
Oracle Autonomous AI Lakehouse 资源
- 免费获取 Oracle Autonomous AI Database、AI 和多云的认证
欢迎参加 2025 年 Race to Certification 认证竞赛，提升 Oracle Autonomous AI Database Cloud Professional、Oracle AI Vector Search Professional 和 Oracle OCI Multicloud Architect Professional 等方面的专业知识并获得认证，竞赛截止日期为 10 月 31 日。您还可以获得丰厚奖励。
- 免费分步式研讨会
参加实操研讨会，通过分步式指导了解如何构建现代数据仓库和数据湖，体验机器学习特性。
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2. 如需满足 99.995% 可用性的服务级别协议要求，请启用 Oracle Autonomous Data Guard。未启用 Autonomous Data Guard 时，SLA 的可用性为 99.95%。
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