此架構展示使用 Oracle Data 與 AI 服務來處理各種企業資料資源之資料的能力。從 Oracle 內外的各種來源發現資料，然後擷取以進行轉型。將原始資料轉換至可測量且可行的資料需要透過各種階段處理資料：

1. 尋找
2. 擷取
3. 轉換
4. 精度
5. 分析、學習與預測
6. 測量並採取行動

下列功能涵蓋整個 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 區域：

• 治理
• 安全、身分識別與存取管理
• 透過 OCI 的彈性運算和彈性儲存功能，讓企業內部部署 FastConnect 可以進行線上資料傳輸
• Oracle 與 Azure Interconnect 的合作關係可讓移轉至雲端並建立雲端原生應用系統。

區域分為包含實體或功能元件的功能層：

• 尋找階段：您可以從各種來源 (例如企業應用系統、Azure 和其他資料庫、Oracle Data Cloud、Web 按一下、事件串流、感測器和媒體，或是檔案物件存放區) 尋找資料。
• Data Manager 層：資料會經過此層的「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 運用精細的應用系統資料。資料保存平台層中的雲端儲存體會使用原始資料。
  • 變更資料擷取 (GoldenGate 和 ODI) 及大量傳輸 (FastConnect 資料傳輸、MFT、CLI) 可讓原始資料從「資料保存與處理」層的所有資料絕緣路徑搬移至雲端儲存。
  • Streaming Ingest (串流服務，大數據服務) 服務使用事件串流資料。串流處理 (GoldenGate Stream Analytics) 服務會使用串流資料，並將它傳輸至資料保存和處理層中的雲端儲存體。

• 資料保存和處理層：資料會經歷轉換和策劃階段。此圖層可幫助資料導覽，以顯示目前的業務視圖。

  「資料保存和處理」層會根據您使用的資料庫技術是關聯式還是非關聯式資料的結構。當治理 (資料目錄) 通過此層時，適用於應用程式資料和原始資料。

• 存取及解譯層：資料經歷分析、學習及預測階段。這一層利用分析、機器學習和 AI 服務 (例如異常偵測) 做好存取和偵測資料的準備。您可以使用 Oracle Analytics Cloud 服務將精細的應用系統資料視覺化。資料分析師可以透過機器學習 (資料科學、OML 記事本、OML) 服務運用熟悉的使用者介面建置和訓練模型。機器學習會使用可用來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，讓資料可供存取和解譯。

  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，並透過機器學習及 AI 服務運用原始資料。

• 「評估與法案」階段：Oracle Applications Data Warehouse 可運用分析的資料、使用它、從該處學習，以及預測結果。藉助分析、儀表板和報表、機器學習模型、資料導向應用系統、AI 啟用的服務，並使用計量和對預測進行作用，進而從中獲利。組織可以透過運用資料導向 App 進行資料導向的業務決策，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，以及豐富的分析。