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Oracle Autonomous Database añade soporte para realizar conversaciones con IA

La actualización puede ayudar a Oracle a establecer una ventaja frente a rivales como AWS, Google, IBM y Snowflake en el suministro de una base de datos autónoma en la nube, según los analistas.

Oracle - Edificio

Oracle ha actualizado su oferta de base de datos autónoma en un esfuerzo por mantener su ventaja sobre los servicios de bases de datos en la nube de rivales como AWS, Google Cloud, IBM y Snowflake. Autonomous Database, un servicio de Oracle Cloud Infrastructure (OCI), se basa en el sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) propiedad de Oracle, actualmente Oracle Database 23c, y admite cargas de trabajo transaccionales y analíticas.

El elemento diferenciador clave de Autonomous Database es que su sistema de gestión subyacente automatiza la aplicación de parches y las actualizaciones, administrando todas las tareas rutinarias de mantenimiento de la base de datos sin ninguna intervención manual. Autonomous Database admite cuatro cargas de trabajo distintas: procesamiento de transacciones, análisis y almacenamiento de datos, transacciones y análisis de datos JSON, y desarrollo de aplicaciones APEX, una plataforma de desarrollo de aplicaciones gestionada de bajo código para crear e implantar aplicaciones basadas en datos.

Las últimas actualizaciones incluyen soporte para conversaciones en Select AI, una nueva mejora espacial en Oracle Machine Learning, una interfaz de supervisión de modelos sin código y una nueva interfaz para Autonomous Database Graph Studio.

 

Select AI admite conversaciones

Oracle ha añadido soporte para conversaciones a Select AI. Select AI, que se introdujo en septiembre del año pasado, permite a los usuarios empresariales analizar sus datos utilizando lenguaje natural y con la ayuda de grandes modelos de lenguaje (LLM) a los que se accede a través del servicio OCI Generative AI.

Sin embargo, antes de esta actualización, Select AI no tenía la capacidad de recordar preguntas anteriores, ni permitía a los usuarios hacer preguntas de seguimiento. "Ahora Select AI pone ese historial de chat a disposición del LLM para que pueda interpretar el contexto de las preguntas de seguimiento. Los usuarios pueden ahora mantener una 'conversación' con su base de datos para explorar y acotar las respuestas que necesitan", escribe George Lumpkin, vicepresidente de gestión de productos de Oracle, en un comunicado de la compañía.

Los usuarios empresariales también pueden pedir Select AI para producir el SQL generado y una descripción de la consulta de procesamiento, según Lumpkin. Las nuevas capacidades de Select AI, según el director ejecutivo de la empresa de investigación y asesoramiento ISG, David Menninger, ayudarán a aliviar la carga de los desarrolladores y a mejorar la productividad.

"Sin el contexto de una consulta anterior, un desarrollador empresarial tendría que repetir un problema o solicitud, modificándolo según proceda. Esto se convertiría rápidamente en algo frustrante y anularía todo el objetivo", según Menninger, que añade que anteriormente Select AI sólo podía generar una estructura básica de la consulta SQL a partir de una entrada de lenguaje natural.

El analista principal de DbInsight, Tony Baer, cree que la nueva actualización lleva a los copilotos de IA o sistemas de IA para desarrollo de código a un nuevo nivel. "Además de generar código, el modelo lingüístico también debe 'entender' la estructura lógica de la base de datos, además del texto no estructurado que son los metadatos descriptivos. También debe conocer a fondo la optimización de consultas", afirma.

Aunque Select AI de Oracle compite con un número cada vez mayor de servicios de consulta en lenguaje natural, como Microsoft Copilot, Github Copilot, Amazon Q, Snowflake Copilot y Databricks IQ, Baer cree que el factor diferenciador de Select AI es que puede entender esquemas muy complejos, típicos de las implantaciones de bases de datos Oracle. Según la empresa, Select AI es accesible para cualquier aplicación SQL y está disponible como función integrada en Autonomous Database.

 

Interfaz sin código para la supervisión de modelos

Con el fin de ayudar al personal de la empresa a gestionar las operaciones de aprendizaje automático (MLOps), Oracle también ha añadido una nueva interfaz sin código para supervisar los modelos de aprendizaje automático.

La nueva interfaz de supervisión de modelos, según Lumpkin, de Oracle, no sólo permitirá a los usuarios empresariales supervisar los modelos, sino también modificarlos en caso necesario. "La mejora del rendimiento de los modelos es algo que se busca desde hace tiempo para los desarrolladores y constituye una prioridad absoluta. Algunos ejemplos son los modelos climáticos y meteorológicos y la mejora de la capacidad de respuesta de la seguridad pública", afirma Ron Westfall, director de investigación de The Futurum Group. "La nueva capacidad permite a la base de datos autónoma de Oracle agilizar el proceso de modelado en relación con las ofertas de la competencia", añade Westfall.

Además, la compañía ha introducido una nueva mejora espacial en Oracle Machine Learning para Python, incluida como parte de la oferta de Autonomous Database, que permite a las empresas incluir relaciones de ubicación en los modelos de aprendizaje automático para mejorar la precisión de los modelos.

"Los científicos de datos pueden detectar patrones espaciales a través de un enfoque cuantitativo —como la agrupación espacial, la regresión, la clasificación y la detección de anomalías— sin mover los datos fuera de la base de datos ni escribir algoritmos complejos por su cuenta", escribe Lumpkin.

Con el fin de ayudar a las empresas a obtener más información de sus datos, la compañía ha añadido una nueva interfaz de usuario para Graph Studio de Autonomous Database que permitirá a las empresas crear vistas de gráficos de propiedades en los gráficos de conocimiento del marco de descripción de recursos (RDF) mediante un método de arrastrar y soltar. "Los gráficos de conocimiento RDF ayudan a aplicar significado a las relaciones de datos mediante la captura de asociaciones complejas a través de datos en silos institucionales. Las empresas pueden obtener información adicional de los datos dentro de los gráficos de conocimiento", indica Lumpkin.

 

¿Está Oracle adelantando a sus rivales de bases de datos?

Las nuevas actualizaciones, que se centran en la gestión de datos, la generación de conocimientos a partir de datos y la aceleración del desarrollo de aplicaciones con la ayuda del aprendizaje automático y la IA, podrían dar a Oracle una ventaja frente a sus rivales, según Menninger de ISG.

"Oracle realizó declaraciones atrevidas hace años cuando presentó Autonomous Database. En ese momento probablemente se adelantó a sí misma en términos de lo que era real, pero la tecnología se está poniendo al día y hace que más capacidades autónomas sean reales". Como resultado de la temprana inversión de Oracle, creo que se puede afirmar con seguridad que han establecido un liderazgo en el suministro de capacidades de bases de datos autónomas", afirma Menninger.

El director ejecutivo de ISG dice, además, que cualquier base de datos que tenga el potencial de descargar de trabajo de administración y gestión atraería a las empresas, ya que nadie quiere dedicar su tiempo a estas actividades. "Mientras las funciones funcionen y tengan un precio adecuado, tienen sentido para todas las empresas", añade.

Estas funciones y actualizaciones también siguen la tendencia de los proveedores de software de crear capacidades basadas en IA dentro de sus ofertas de bases de datos, reduciendo así la necesidad de que las empresas trasladen sus datos a una base de datos o plataforma de datos independiente para desarrollar aplicaciones basadas en inteligencia artificial o IA generativa.  

"La próxima ola de disrupción en el mercado de los sistemas gestores de base de datos será la aparición del ecosistema de datos como plataforma general de datos", afirma en un informe la empresa de investigación de mercados Gartner.



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