この図は、アーキテクチャの機能表現を示しています。Oracle Cloud Infrastructure Data Integrationは、Oracle Fusion Cloud Enterprise Performance Managementやその他のソース(SAPやスプレッドシートなど)から取得されたデータに対して、データ抽出のオーケストレーションとデータ変換を提供します。

Oracle Autonomous Data Warehouseには、履歴データ、増分データおよび予測データが格納されます。

Oracle Cloud Infrastructure Data Scienceは、機械学習機能エンジニアリング・パイプライン、機械学習パイプラインおよびスコアリング・パイプラインを提供します。

Autonomous Data Warehouseの履歴データは、データ抽出、データ準備、特徴エンジニアリングおよび特徴検証を提供する機械学習機能エンジニアリング・パイプラインで使用されます。

機械学習機能エンジニアリング・パイプラインを形成するデータは、特徴の取り込み、モデル・トレーニング、モデル評価およびモデル選択を提供する機械学習パイプラインで使用されます。このデータを使用するデータ・サイエンティストとデータ・アナリスト。

スコアリング・パイプラインは、モデル・カタログAPIエンドポイント、モデル・デプロイメント機能および機械学習モデルAPIエンドポイントを提供します。この図は、機械学習パイプラインのモデル選択からモデル・カタログAPIエンドポイント、モデル・デプロイメント、機械学習モデルAPIエンドポイントへの機能パスを示しています。スコアリング・パイプラインは、Autonomous Data Warehouse増分データからの新しいデータのスコアリング、Autonomous Data Warehouseでの予測データの永続化、およびチャットボットを使用したビジネス・ユーザーへの予測のフィードを行います。チャットボットは、Oracle Cloud Infrastructure Functionsチャット・モデルおよびLlama 3.1 405bとのインタフェースも備えています。