此架構示範使用 Oracle Data and AI 服務處理廣泛企業資料資源資料的雲端資料湖功能。您可以使用此架構利用資料進行商業分析和機器學習。您可以從 Oracle 內部和外部的各種來源尋找資料，然後擷取資料以進行轉換。將原始資料轉換成可測量資料和可作用資料時，需要透過各個階段處理資料：

1. Discover 卡
2. 擷取
3. 轉換
4. Curate
5. 分析、學習及預測
6. 評量動作 (& A)

下列功能跨越整個 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 區域：

• 治理
• 安全性、身分識別與存取管理
• 內部部署 FastConnect 透過 OCI 的彈性運算和彈性儲存功能，啟用線上資料傳輸
• Oracle 與 Azure Interconnect 的合作關係可讓您移轉至雲端並建立雲端原生應用程式。

此區域分為住宅實體或功能性元件的功能層：

• 尋找階段：您可以從各種來源尋找資料，例如企業應用程式、Azure 和其他資料庫、Oracle Data Cloud、Webclicks、事件串流、感應器以及媒體或檔案物件存放區。
• Data Refinery 圖層：資料會經過此圖層的「擷取」階段。

  • 批次擷取 (OCI 資料整合、ODI 以及資料庫工具) 服務會使用應用程式資料。Oracle Autonomous Data Warehouse 會使用精簡的應用程式資料。「資料保存平台」層中的雲端儲存會使用原始資料。
  • 變更資料擷取 (GoldenGate 和 ODI) 和大量傳輸 (FastConnect 資料傳輸、MFT、CLI) 可讓原始資料從所有資料轉換處理作業路徑移至資料保存與處理層中的雲端儲存體。
  • 串流擷取 (串流服務、大數據服務) 服務會使用「事件串流」資料。「串流處理 (GoldenGate Stream Analytics)」服務會使用串流資料，並將它傳輸到「資料保存與處理」層的雲端儲存體。

• 資料保存和處理層：資料會經過「轉換」和「補償」階段。此圖層可協助資料導覽顯示目前的業務檢視。

  「資料保存與處理」層會根據您使用的是關聯式或非關聯式資料庫技術來建構資料。治理 (資料目錄) 會在通過此層時，套用至應用程式資料和原始資料。

• 存取與解譯層：資料會經過「分析」、「學習」和「預測」階段。此圖層可讓資料使用分析、機器學習以及 AI 服務 (例如「異常偵測」) 進行存取與入侵。您可以使用 Oracle Analytics Cloud 服務，將精簡的應用程式資料視覺化。資料科學家可以利用機器學習 (資料科學、OML 記事本、OML) 服務，以熟悉的使用者介面建置及訓練模型。機器學習會消耗可用於訓練模型的原始資料。串流分析 (GoldenGate Stream Analytics) 服務提供資料視覺化，讓資料可供存取及解譯。

  開發人員可以使用 API 閘道和函數提供的 API，建立自己的應用程式，然後使用機器學習和 AI 服務運用原始資料。

• 測量與動作階段：Oracle Applications Data Warehouse 可以利用分析資料、使用分析資料、從該資料學習及預測結果。使用測量並對預測採取動作，以輔助分析、儀表板與報表、機器學習模型、資料導向應用系統、AI 啟用服務及所有優點。組織可以使用資料導向的應用程式進行資料導向商業決策，以貨幣化資料。他們可以訓練機器學習模型、建立儀表板和報表，以及增強的分析。