Cree una plataforma geoespacial en Oracle Autonomous Database

Utilice las funciones espaciales de Oracle Autonomous Database para incorporar la inteligencia de ubicación en los procesos y aplicaciones de negocio. Oracle permite incorporar la ubicación a la gestión de datos de forma generalizada, con funciones para cargar, preparar, procesar, analizar y publicar datos geoespaciales, todo ello en el contexto de los almacenes de datos departamentales y empresariales.

Esta arquitectura de referencia coloca la solución tecnológica en el contexto de negocio general:

Descripción de la ilustración data-Drive-business-context.png

Prácticamente todos los datos empresariales contienen ubicación en alguna forma. Dado que todo ocurre en algún lugar, las áreas de negocio como finanzas, cadena de suministro, ventas, marketing, servicio al cliente gestionan la información vinculada a la ubicación. La ubicación se origina en formularios como nombres de lugares, direcciones, coordenadas y direcciones IP. Al convertir esa referencia raw a la ubicación en un tipo de datos espaciales adecuado con capacidades analíticas, se puede obtener una gran cantidad de información y valor basados en la ubicación.

Puede incorporar fácilmente relaciones de ubicación y ubicación en las operaciones de negocio, respondiendo a preguntas como:

• ¿Tenemos activos ubicados en una zona de inundación?
• ¿Dónde están nuestros competidores más cercanos?
• ¿Se encuentran los servicios de salud donde más se necesitan?

Muchas organizaciones han gestionado históricamente datos geoespaciales en estructuras de datos patentadas especializadas, fuera de sus almacenes de datos empresariales centrales y accesible solo a través de un conjunto de herramientas específico. Con Oracle Autonomous Database, los datos geoespaciales como las direcciones geocodificadas y las unidades de región son elementos de datos de 1a clase, a los que se accede con SQL estándar para realizar operaciones espaciales nativas como la búsqueda de proximidad y los cálculos de distancia.

Las herramientas de Oracle Autonomous Database proporcionan preparación y desarrollo de aplicaciones de datos con poco código que admiten datos geoespaciales gestionados de forma nativa. El ecosistema de software especializado (es decir, software de GIS y kits de herramientas para desarrolladores) admite la plataforma espacial de Oracle, de modo que disponga de la flexibilidad necesaria para combinar y otras herramientas que mejor se adapten a las necesidades de su organización. Al mantener los datos geoespaciales de forma nativa en Oracle Autonomous Database, se habilita una amplia gama de análisis y almacenamiento de datos, procesamiento de transacciones y casos de uso de cargas de trabajo mixtas, y se obtienen eficiencias al mismo tiempo que se conservan las inversiones existentes en otras herramientas y desarrollo.

En esta arquitectura de referencia, nos centramos en el caso de uso de agregar inteligencia de ubicación a su data mart o almacén de datos a través de la gestión de datos espaciales nativos, el análisis espacial de autoservicio y el desarrollo de aplicaciones con poco código. En un nivel conceptual, la solución tecnológica aborda el problema de la siguiente manera:

Descripción de la ilustración oci-geospatial-adw-overview.png

Arquitectura

Esta arquitectura utiliza Oracle Autonomous Database para análisis y almacenamiento (ADW), donde los componentes de ubicación de los datos de negocio, como nombres de lugares, direcciones, coordenadas, etc., se convierten en un tipo de dato espacial nativo y se combinan con datos de referencia geoespaciales para activar estadísticas basadas en ubicaciones. La arquitectura también incluye Oracle Spatial Studio y Oracle Application Express (APEX), funciones sin costo de Oracle Autonomous Database, para la preparación de datos espaciales con poco código, el análisis, la visualización y el desarrollo de aplicaciones.

El siguiente diagrama ilustra esta arquitectura de referencia.

Descripción de la ilustración oci-geospatial-adw-arch.png

oci-geospatial-adw-arch-oracle.zip

La arquitectura se centra en las siguientes divisiones lógicas:

• Refinería de datos

  Introduce y acota los datos para utilizarlos en cada una de las capas de datos de la arquitectura. La forma está destinada a ilustrar las diferencias en los costes de procesamiento para almacenar y refinar datos en cada nivel y para mover datos entre ellos.

• Plataforma de persistencia de datos (capa de información personalizada)
  Facilita el acceso y la navegación de los datos para mostrar la vista de negocio actual.

  • Información depurada: para las tecnologías relacionales, los datos se pueden derivar lógicamente o estructurar físicamente en formas relacionales, longitudinales, dimensionales o OLAP sencillas. Para los datos no relacionales, esta capa contiene uno o más pools de datos, ya sea de salida de un proceso analítico o de datos optimizados para una tarea analítica específica.
  • Información raw: datos granulares almacenados utilizados como entrada para producir datos depurados. Los datos se almacenan en el formato y el esquema derivados del origen.
• Acceso e interpretación

  Abstrae la vista lógica de negocio de los datos para los consumidores. Esta abstracción facilita enfoques ágiles para el desarrollo, la migración a la arquitectura de destino y el suministro de una sola capa de informes de varias fuentes federadas.

La arquitectura tiene los siguientes componentes:

• Integración de datos

  Oracle Autonomous Database para análisis y almacenamiento incluye herramientas para adquirir, cargar y transformar datos para muchos escenarios.

  En los casos de uso avanzados, puede utilizar Oracle Cloud Infrastructure Data Integration, un servicio en la nube totalmente gestionado, sin servidor y nativo que le ayude con tareas comunes de extracción, carga y transformación (ETL), como la ingestión de datos de diferentes orígenes, la limpieza, transformación y remodelación de esos datos y, a continuación, su carga eficiente en orígenes de datos de destino en Oracle Cloud Infrastructure.

  Oracle Spatial Studio incluye funciones para preparar datos para operaciones espaciales mediante la geocodificación de direcciones y nombres de lugares, la indexación de columnas de coordenadas y el enriquecimiento de ubicaciones con las áreas administrativas que las contienen. Oracle Spatial Studio también incluye funciones para cargar datos espaciales en ADW directamente desde los formatos comunes, como hojas de cálculo, GeoJSON, archivos de unidades y CSV.

• Autonomous Data Warehouse

  Oracle Autonomous Data Warehouse es un servicio de base de datos autogestionado, autoprotegido y autorreparable que se optimiza para cargas de trabajo de almacenamiento de datos. No es necesario configurar ni gestionar ningún hardware, o instalar cualquier software. Oracle Cloud Infrastructure gestiona la creación de la base de datos, así como la copia de seguridad, la aplicación de parches, la actualización y el ajuste de la base de datos.

• Oracle Spatial Studio

  Oracle Spatial Studio proporciona análisis espaciales sin código (autoservicio) y visualización de mapas directamente desde ADW. Los usuarios y analistas empresariales pueden visualizar los datos de su negocio en mapas interactivos y descubrir relaciones y patrones de ubicación.

• Oracle APEX

  Oracle APEX en Oracle Autonomous Database proporciona un entorno preconfigurado, completamente gestionado y seguro para desarrollar y desplegar aplicaciones. Esto incluye soporte incorporado para informes basados en ubicaciones, gráficos y visualización de mapas de datos espaciales gestionados de forma nativa en ADW.

Recomendaciones

Utilice las siguientes recomendaciones como punto de partida para cargar y configurar datos de varios orígenes en una ubicación; active el data mart o el almacén de datos. Sus requisitos pueden diferir de la arquitectura descrita aquí.

• Refinería de datos

  Oracle Spatial Studio proporciona la geocodificación de direcciones y la indexación de coordenadas necesarias para activar la información de ubicación para el análisis espacial y la visualización de mapas. Spatial Studio puede preparar datos existentes en ADW, por ejemplo, tablas con direcciones o coordenadas, y también puede cargar desde formatos de archivo comunes a ADW. Para obtener más flexibilidad al cargar archivos en ADW, utilice la funcionalidad Herramientas de Autonomous Database embebida en Oracle Autonomous Database. Para cargar datos de formatos de archivo espaciales comunes, como hojas de cálculo, GeoJSON, archivos de forma, KML y CSV, Oracle Spatial Studio se carga directamente en el tipo de dato espacial en Autonomous Database.

Consideraciones

Al cargar y configurar datos de varias bases de datos y orígenes de archivos en un almacén de datos centralizado activado para el análisis de ubicación, tenga en cuenta estas opciones de implantación.

Guía	Refinería de datos	Plataforma de persistencia de datos	Acceso e interpretación
Recomendado	Herramientas de Oracle Autonomous Database Oracle Spatial Studio	Oracle Autonomous Database (ADW o ATP)	Oracle Spatial Studio Oracle APEX
Otras opciones	Integración de datos de Oracle Cloud Infrastructure Parte 3	Oracle Autonomous Database: dedicado Oracle Database Exadata Cloud Service	Oracle REST Data Services (ORDS) Oracle Analytics Cloud Parte 3
Racional	Oracle Autonomous Database incluye herramientas para la ingestión de una variedad de orígenes de datos, como archivos CSV y orígenes de datos relacionales. Spatial Studio gestiona los pasos de carga y preparación específicos del espacio. Una variedad de 3a parte (comercial y de código abierto) también soporta la carga de datos espaciales a ADW.	Oracle Autonomous Database es una base de datos fácil de usar y totalmente autónoma que incluye soporte nativo para la gestión, el procesamiento y el análisis de datos espaciales. ADW Dedicated y Oracle Database Exadata Cloud Service incluyen las mismas capacidades espaciales más funciones espaciales especializadas adicionales en bases de datos en la nube dedicadas.	Oracle Spatial Studio y APEX se combinan para proporcionar análisis y asignación basados en la ubicación mediante autoservicio, aplicaciones personalizadas y SQL directo. El análisis de ubicación en ADW también se puede aprovechar en Analytics Cloud y una variedad de herramientas y kits de herramientas de 3a parte (comercial y de código abierto).

Despliegue

El código necesario para desplegar esta arquitectura de referencia está disponible en GitHub. Puede extraer el código a Oracle Cloud Infrastructure Resource Manager con un solo clic, crear la pila y desplegarla. También puede descargar el código de GitHub en el equipo, personalizar el código y desplegar la arquitectura mediante la CLI de Terraform.

• Realice el despliegue con la pila de ejemplo en Oracle Cloud Infrastructure Resource Manager:
  1. Haga clic en .

     Si aún no ha iniciado sesión, introduzca el arrendamiento y las credenciales de usuario.

  2. Seleccione la región en la que desea desplegar la pila.
  3. Siga las indicaciones en pantalla e instrucciones para crear la pila.
  4. Después de crear la pila, haga clic en Acciones de Terraform y seleccione Plan.
  5. Espere a que se complete el trabajo y revise el plan.

     Para realizar cambios, vuelva a la página Detalles de pila, haga clic en Editar pila y realice los cambios necesarios. A continuación, vuelva a ejecutar la acción Plan.

  6. Si no es necesario realizar más cambios, vuelva a la página Detalles de pila, haga clic en Acciones de Terraform y seleccione Aplicar.
• Desplegar con el código de Terraform en GitHub:
  1. Vaya a GitHub.
  2. Clone o descargue el repositorio en su equipo local.
  3. Siga las instrucciones del documento README.

Explorar más

Revise estos recursos adicionales para obtener más información sobre las funciones de esta arquitectura e inicie un taller guiado.

• Marco de mejores prácticas para Oracle Cloud Infrastructure
• Cargar y analizar datos en el taller de Autonomous Database
• Introducción al Taller de Oracle Spatial
• Introducción al Taller de Oracle Spatial Studio
• Desarrollo avanzado con poco código: taller de Oracle APEX en ADB
• Introducción a Mapas y Espaciales en el Taller de APEX

Agradecimientos

• Autores: David Lapp, Neelima Tadikonda, Jean Ihm, Jesus Vizcarra
• Colaborador: Anupama Pundpal