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