Autonomous AI Database Data Studio 的特性

数据加载

快速将数据加载、链接或馈送至 Autonomous AI Database

轻松加载来自 Oracle Cloud Infrastructure (OCI)、Azure、AWS 或 Google Cloud 等多个云技术平台的本地文件、电子表格或对象存储中的数据。Autonomous AI Database 的 Data Load 功能支持您创建新表并链接或将数据全部提取到您的实例中，从而帮助您节省时间。该功能可自动检测 schema、列类型、行值等，如果您需要摄取许多数据源，这个过程通常非常耗时。

AI 增强的数据加载

使用 Autonomous AI Database 的 Table AI Assistant 和自然语言来准备和加载数据。您可以使用自然语言执行复杂的数据工程任务，例如自动转换和清理数据、添加、重命名和/或删除列，无需编写 SQL 语句。

数据转换

企业级数据集成

Data Studio 的 Data Transforms 是一个功能完备的内置数据集成工具，可助力数据工程师进行设计并将数据管道接入 Autonomous AI Database 中。通过直观的拖放式 UI，使用预构建连接器连接到 100 多个数据源，通过调度作业，全面或增量提取数据。使用全面的内置 Data Transforms 功能库，重构、准备、清理和增强分析、数据科学、机器学习、图形和空间数据。

生成式 AI 管道自动化

使用简单的拖放式 UI，在 Autonomous AI Database 中生成和存储文本和图像向量嵌入。无缝集成来自数据库内部或外部数据源的数据管道。通过定期更新，构建持续性的 AI 管道。

数据分析

智能业务模型

开发全面的业务模型来描述从 Oracle Autonomous AI Database 模式或其他来源的数据中获取的相关业务实体。基于您的数据为层级、维度、指标和计算创建通用的语义模型。然后，您可以在多个分析应用之间共享该模型，并享有由 Oracle Autonomous AI Database 全面优化的查询性能。

通过 Microsoft Excel 或 Google Sheets 进行数据分析

只需通过一个简单的插件，即可利用熟悉的原生 Microsoft Excel 和 Google Sheets 功能来查询和分析位于 Autonomous AI Database 中的企业数据。

数据洞察

自动获取数据洞察

使用数据分析工具中构建的业务模型或基表中的内置算法，快速获取数据洞察并检测异常。

数据目录

搜索、发现和访问所有数据

使用 Catalog 统一查看所有云端和本地企业数据，包括 Apache Iceberg 表数据。跨数据库、数据湖和外部目录（例如 Databricks Unity、Snowflake Polaris 和 AWS Glue）发现、访问和分析数据，而无需进行复杂集成。

数据治理

使用 Catalog 了解数据依赖性以及变更对数据的影响。获取有关数据库中实体的详细信息，包括数据生成、每个实体的数据的统计分析，以及更改数据实体源可能对其他实体产生的影响。

数据共享

改善团队之间的协作和决策

在不同的部门、应用和组织中安全高效地共享数据。

- Delta Sharing 支持与未使用 Oracle Autonomous AI Database 或 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 的内部和外部团队直接共享数据。

- Live Share 简化了 Oracle Autonomous AI Database 实例之间的原生数据共享。

通过 Marketplace 创建和共享数据产品

无需编码即可安全地创建数据集并将其发布到 Marketplace，以便组织中的其他团队轻松发现数据。直接在 Marketplace 中查询数据，或者将数据加载到您自己的 Autonomous AI Database 实例中进行分析。

阅读 Data Marketplace 文档