El Ingeniero de Datos Autónomo: El Superhéroe que incorpora la IA Generativa

En esta sesión del Autonomous Database Learning Lounge, los equipos de producto y especialistas en bases de datos autónomas de Oracle (Autonomous Database) enseñaron cómo encaja la base de datos autónoma en una arquitectura Lakehouse desde la perspectiva de un ingeniero de datos, mostrando su apertura y capacidades multinube.
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Tema Principal
La IA ha revolucionado la forma en que analizamos los datos. La verdad es que la IA es tan buena como los datos con los que opera.
Javier de la Torre Medina, Autonomous Database Specialist examinó el papel del Ingeniero de Datos de bases de datos autónomas a la hora de proporcionar conjuntos de datos confiables, y cómo se utiliza la IA no solo para análisis, sino también para ayudar al ingeniero de datos a ingerir, transformar y servir datos..
El demostró el uso de Data Studio, que es un conjunto de herramientas integradas y fáciles de usar incluidas de forma gratuita con Autonomous Database, que permite al ingeniero de datos cargar datos, ejecutar análisis simples, obtener información de conjuntos de datos y compartir datos.
Momentos destacados:
01:25 Agenda
03:27 El Ingeniero de Datos
04:37 El ciclo de vida para el Ingeniero de Datos
05:58 Autonomous Database permite la innovación de datos en lugar de la integración
05:46 Autonomous Data Warehouse respalda tu ecosistema de datos
08:41 Plataforma abierta como Data warehouse
10:49 Todo lo que necesitas está en la plataforma
11:17 Interfaz gráfica fácil e intuitiva
12:03 Select AI - La forma mas fácil para obtener respuestas de tu negocio
12:54 Demo en Vivo: El caso de uso del Ingeniero de Datos
15:12 Demo en Vivo: Usando Data Studio para cargar datos de Object Storage
19:18 Demo en Vivo: Usando Data Studio para hacer "link" y crear tablas externas
19:50 Demo en Vivo: Cargando datos desde un IA Generativo como fuente
21:00 Demo en Vivo: Usando al Oracle Select AI (IA Generativa) para entender los datos
24:37 Demo en Vivo: Usando a Data Transforms para preparar los datos para Machine Learning
27:39 Demo en Vivo: Usando a Data Analysis para crear y visualizar Vistas Analiticas (Analytic Views)
32:21 Demo en Vivo: Sirviendo datos por Delta Sharing para el equipo de Machine Learning
36:08 Demo en Vivo: Consumiendo datos con Data Sharing via Delta Sharing
37:17 Demo en Vivo: Compartiendo datos por una Aplicación APEX que incluye IA Generativa
40:02 Demo en Vivo: Una Aplicación APEX para ayudar la creación de "prompts" (prompt engineering) para enviar a la LLM de la IA Generativa
42:30 Demo en Vivo: Juntando a todas las capacidades en un a Aplicación Web via REST
44:27 Caso de uso para el Ingeniero de Datos: ¿Puede la IA Generativa ayudarme?
45:03 Q&A ¿Esta disponible la demo de gen ia prompt?
45:50 Q&A ¿Que productos se utilizan para asegurar la información que se está compartiendo. ? Que herramientas se pueden utilizar para tener trazabilidad de quien está consumiendo los datos de mi ADB?
46:54 Q&A ¿Cual es la diferencia entre el datasharing y hacer un export?
48:55 Q&A Mencionaste que el Data Share esta basado en opensource, ¿Cual es esa opensource?
49:04 Q&A ¿Que otros recursos se usan VMs, Storage, etc?
50:29 Q&A ¿Si queremos armar una base muy grande, del orden de varios PB, que se puede hacer para que la performace de datos externos sea parecida a los datos que ya estanen flash cache en el autonomous?
52:23 Q&A Es que hay limitaciones en tamaño de autonomous segun tengo entendido
53:29 Q&A ¿Cuando se usa Select AI ("..") el resultado se almacena en cache ?
54:22 Q&A ¿Seguridad de los datos al enviar informacion a OpenAI?
55:08 Enlaces importantes sobre el Autonomous Database
55:25 Reflexiones finales