A imagem mostra uma representação funcional da arquitetura. O Oracle Cloud Infrastructure Data Integration fornece orquestração e transformação de dados de extração de dados para dados provenientes do Oracle Fusion Cloud Enterprise Performance Management e de outras origens, como SAP e planilhas.

O Oracle Autonomous Data Warehouse armazena dados históricos, incrementais e de previsão.

O Oracle Cloud Infrastructure Data Science fornece um pipeline de engenharia de recursos de machine learning, um pipeline de machine learning e um pipeline de pontuação.

Os dados históricos do Autonomous Data Warehouse são usados no pipeline de engenharia de recursos de machine learning que fornece extração de dados, preparação de dados, engenharia de recursos e validação de recursos.

Os dados do pipeline de engenharia de recursos de machine learning são usados pelo pipeline de machine learning, que fornece ingestão de recursos, treinamento de modelos, avaliações de modelos e seleção de modelos. Cientistas de dados e analistas de dados usando esses dados.

O pipeline de pontuação fornece um ponto final de API do catálogo de modelos, uma funcionalidade de implantação de modelos e um ponto final de API do modelo de aprendizado de máquina. O diagrama mostra um caminho funcional da seleção de Modelo no pipeline de aprendizado de máquina para o ponto final da API do catálogo de modelos para a implantação de modelos, para o ponto final da API do modelo de aprendizado de máquina. O pipeline de pontuação pontua novos dados dos dados incrementais do Autonomous Data Warehouse, persiste os dados de previsão no Autonomous Data Warehouse e alimenta as previsões enviadas aos usuários comerciais usando um chatbot. O chatbot também faz interface com o modelo de chat do Oracle Cloud Infrastructure Functions e o Llama 3.1 405b.