ในปัจจุบัน การบริหารจัดการข้อมูลเพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอต่อการแข่งขัน Oracle Data Platform จึงได้ผนวกความสามารถของ Machine Learning (ML) และ Artificial Intelligence (AI) เข้ามาเพื่อช่วยให้องค์กรเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นกลยุทธ์ที่แม่นยำและจับต้องได้จริง

มาดู 3 เหตุผลหลักว่าทำไมองค์กรควรขับเคลื่อนข้อมูลด้วย Oracle AI/ML

1. Speed to Market: พัฒนาและใช้งานโมเดลได้รวดเร็วกว่าเดิม

เร่งกระบวนการสร้างโมเดลด้วย Automated ML Pipeline ที่ครอบคลุมตั้งแต่วงจรการเลือกอัลกอริทึม, การทำ Feature Selection ไปจนถึงการปรับแต่งพารามิเตอร์อัตโนมัติ ช่วยให้ Data Scientist ลดงานซ้ำซ้อน และมุ่งเน้นไปที่การสร้างอินไซต์ที่มีคุณภาพ

2. Unified Data Insights: เข้าถึงข้อมูลที่หลากหลายอย่างไร้ขีดจำกัด

หมดปัญหาเรื่องการจัดการข้อมูลที่กระจัดกระจาย ด้วยเครื่องมือเตรียมข้อมูลแบบ Drag-and-Drop ที่ช่วยผสานข้อมูลจากทั้ง On-premises และ Cloud เข้าสู่ Data Lake หรือ Data Warehouse ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อการวิเคราะห์ที่ครอบคลุมทุกมิติ

3. Seamless Integration: นวัตกรรมที่เชื่อมต่อกันอย่างสมบูรณ์

Oracle มอบสถาปัตยกรรมที่สอดคล้องกันทั่วทั้งระบบ โดยเฉพาะความสามารถด้าน Vector Database ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับ AI โดยเฉพาะ ช่วยให้ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีอยู่ร่วมกับเทคโนโลยีสมัยใหม่ได้อย่างเต็มศักยภาพ

ฟีเจอร์อัจฉริยะที่ตอบโจทย์ทุกความต้องการทางธุรกิจ

• AI Vector Search: ค้นหาข้อมูลเชิงลึกและเชิงความหมาย (Semantic Search) ได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้นผ่าน Oracle Database และ HeatWave GenAI

• Built-in Algorithms: เข้าถึงอัลกอริทึมประสิทธิภาพสูงกว่า 30 รายการภายในฐานข้อมูล รองรับทั้งการพยากรณ์ (Forecasting), การจำแนกประเภท (Classification) และการตรวจจับความผิดปกติ (Anomaly Detection)

• Natural Language Query (Select AI): ทลายกำแพงระหว่างข้อมูลกับผู้ใช้ ด้วยการสืบค้นข้อมูลผ่านภาษาธรรมชาติ (Natural Language) ช่วยให้ผู้บริหารหรือนักวิเคราะห์ธุรกิจเข้าถึงข้อมูลได้โดยไม่ต้องเขียน Code SQL

• Open Source Flexibility: รองรับ Library ยอดนิยมอย่าง Python และ R (เช่น pandas, TensorFlow, PyTorch) มอบความยืดหยุ่นให้นักพัฒนาเลือกใช้เครื่องมือที่ถนัดที่สุด

Use Cases: พลิกโฉมธุรกิจด้วย AI และ Generative AI

รูปแบบการใช้งาน	ผลลัพธ์ทางธุรกิจ
Predictive Models	พยากรณ์แนวโน้มยอดขายและพฤติกรรมลูกค้าล่วงหน้า
In-database ML	ประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ภายในฐานข้อมูล ลดระยะเวลาและค่าใช้จ่ายในการเคลื่อนย้ายข้อมูล
Personalized Recommendations	ส่งมอบข้อเสนอและสินค้าที่ตรงใจลูกค้าแบบรายบุคคล
Automated Analysis	สร้างรายงานวิเคราะห์ผลลัพธ์อัตโนมัติด้วยพลังของ Generative AI
Select AI & Autonomous DB	โต้ตอบกับฐานข้อมูลผ่านการสนทนา เพื่อการตัดสินใจที่รวดเร็ว (Real-time Decision Making)