Oracle Data Mining
Oracle Data Mining (ODM) ist eine integrierte Erweiterung der Oracle Database, die es ermöglicht, Data-Mining-Methoden und maschinelle Lernverfahren direkt in der Datenbank auszuführen – ohne Datenverschiebung, ohne separate Analytics-Server und ohne komplexe Infrastruktur. Dadurch profitieren Unternehmen von maximaler Performance, Sicherheit und Skalierbarkeit, da die Modelle unmittelbar dort entstehen und genutzt werden, wo die Daten gespeichert sind.
Mit PL/SQL, dem grafischen Tool Oracle Data Miner und der offenen Oracle-Architektur können sowohl Data Scientists als auch Datenbankentwickler Modelle entwickeln, testen, deployen und in operative Anwendungen integrieren. Oracle Data Mining eignet sich ideal für Unternehmen, die bereits stark auf Oracle setzen und Data Mining nahtlos in bestehende Prozesse integrieren möchten.
Nutzen Sie Oracle für Data Mining, wenn Sie…
- mit Naive Bayes, Logistischer Regression oder Künstlichen Neuronalen Netzen Datensätze klassifizieren wollen.
- Warenkorbanalyse mit der Assoziationsanalyse durchführen wollen.
- Warenkörbe und Handlungsreihenfolgen mit dem Sequenz Clustering untersuchen wollen.
- Zeitreihen prognostizieren wollen.
- Prognosen und Vorhersagen mit linearer Regression durchführen wollen.
- Gruppen anhand der Cluster-Analyse erkennen wollen.
Data Mining direkt in Oracle
Oracle Data Mining nutzt die Stärken der Oracle-Datenbank voll aus und bietet eine vielseitige Palette an Funktionen und Modelltypen. Die Besonderheit: alle Operationen laufen im Datenbankkern – ohne Datenbewegung.
Zentrale Vorteile der integrierten Architektur
- Keine Datenkopien: Analytik ohne Extraktion in externe Tools
- Maximale Performance: Modelle profitieren von Oracle Optimizer & Parallelisierung
- Höchste Sicherheit: Daten bleiben innerhalb der Oracle-Sicherheitsarchitektur
- Einfache Automatisierung: PL/SQL gesteuerte Workflows und Jobs
Unterstützte Data-Mining-Verfahren
- Klassifikation (z. B. Entscheidungsbäume, Naive Bayes, SVM)
- Clustering (z. B. k-Means, O-Cluster)
- Regressionsmodelle
- Attributselektion und Feature Engineering
- Anomalie- und Ausreißererkennung
- Assoziationsanalysen
- Text Mining
Entwicklungswege
PL/SQL Data-Mining-API
- Vollständige Kontrolle über Modellierung und Deployment
- Integration in bestehende Oracle-PL/SQL-Anwendungen
- Ideal für automatisierte produktive Prozesse
Oracle Data Miner (GUI)
- Eine grafische Drag-and-Drop-Oberfläche
- Nutzung von Workflows für Modelltraining, Testen und Deployment
- Perfekt für Data Scientists und Analysten, die visuell arbeiten möchten
- Exportierbar nach PL/SQL für produktive Prozesse
Nahtlose Integration
- Einbettung von Score-Prozessen in SQL und PL/SQL
- Verwendung in Reports, Dashboards, ETL-Prozessen und operativen Workflows
- Skalierbare Ausführung durch Oracle Parallel Execution und Partitioning
Services
Wir unterstützen Sie sowohl technisch als auch methodisch bei der Durchführung von Data-Mining-Projekten direkt in Ihrer Oracle-Datenbank.
Projektunterstützung & Konzeption
- Analyse des Anwendungsfalls und Auswahl geeigneter Data-Mining-Methoden
- Unterstützung bei der Datenaufbereitung in der Oracle-Datenbank
- Konzeption von End-to-End Data-Mining-Prozessen im Oracle-Umfeld
Modellentwicklung & Implementierung
- Entwicklung von Data-Mining-Modellen mit PL/SQL oder Oracle Data Miner
- Erstellung von Feature-Engineering-Prozessen innerhalb der Datenbank
- Aufbau automatisierter Modellpipelines und Score-Prozesse
Integration & Deployment
- Integration von Modellen in bestehende Anwendungen oder Reports
- Deployment-Taktiken für produktive Systeme (DB-Jobs, PL/SQL Packages)
- Performance-Optimierung und Skalierung von Data-Mining-Workflows
Training & Wissensaufbau
- Schulungen für Data Scientists, Analysten und Administratoren
- Workshops zu Oracle Data Miner GUI und PL/SQL Data-Mining-APIs
- Best Practices für Data Mining direkt in Oracle