Oracle Leader nelle soluzioni di Data Management per Analytics

Oracle Leader nelle soluzioni di Data Management per Analytics

Nell’ultimo Gartner Magic Quadrant “Data Management Solutions for Analytics” Oracle si posiziona al top per la sua capacità di esecuzione e per la sua completezza di visione

Oracle ha annunciato di essere stata posizionata al punto più alto per la capacità di esecuzione e a quello più distante per la completezza della visione nel riquadro (Magic Quadrant) dei Leader nel report “Magic Quadrant for Data Management Solutions for Analytics” di Gartner del 2019.

La leadership di Oracle nella gestione dei dati deriva dal suo ampio e approfondito portafoglio di soluzioni di gestione database, tra cui l’Oracle Autonomous Database, che si gestisce da solo (“self-driving”). Oracle ritiene che queste innovazioni le abbiano permesso di posizionarsi come Leader in questo report per 13 volte consecutive.

“Oracle è orgogliosa di essere posizionata al massimo della capacità di esecuzione e della completezza della visione nel Magic Quadrant 2019 di Gartner per le soluzioni di Data Management Solutions Analytics”, ha dichiarato Andrew Mendelsohn, Executive Vice President, Oracle Database Server Technologies. “L’Autonomous Data Warehouse di Oracle combina la potenza di Data Warehouse con la flessibilità dei Big Data per gestire tutti i casi di utilizzo della gestione analitica dei dati”.

Oracle Autonomous Database è costituito da Oracle Autonomous Transaction Processing, ottimizzato per l’esecuzione di transazioni e carichi di lavoro misti, e Oracle Autonomous Data Warehouse per l’esecuzione di carichi di lavoro di database analitici. Entrambe le opzioni dell’Autonomous Database possiedono capacità di auto-gestione, auto-protezione e auto-riparazione, e possono rilevare automaticamente le minacce e porvi rimedio – senza tempi di fermo, con il database sempre in esecuzione.

Leggi anche:  Quanto sono grandi i big data?

Oracle Autonomous Database può aiutare i clienti a migliorare notevolmente la sicurezza dei propri dati, a essere più efficienti in presenza di vincoli di budget e a implementare rapidamente l’innovazione in modo da ottenere un vantaggio competitivo.