Sandbox DB: универсальная песочница для погружения в Big Data, аналитику и визуализацию
Запускайте PostgreSQL, ClickHouse, Airflow, Superset и другие инструменты одним кликом: учите, экспериментируйте, осваивайте новое!
Читать: https://habr.com/ru/articles/896054/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Запускайте PostgreSQL, ClickHouse, Airflow, Superset и другие инструменты одним кликом: учите, экспериментируйте, осваивайте новое!
Читать: https://habr.com/ru/articles/896054/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Как нам удалось упростить жизнь инженера-сметчика и сократить время на разработку сметы в 20 раз
Если вы инженер-сметчик, то наверняка знаете, что такое ежедневная работа с огромными таблицами и бесконечными спецификациями. Кто-то, возможно, уже смирился с монотонностью, а кто-то разработал свои лайфхаки для ускорения обработки данных. Но сегодня расскажем о новом подходе, который помог нам упростить процесс составления сметы на монтаж системы вентиляции.
С чего все начиналось: с типичного дня сметчика
Однажды мне поставили задачу — подготовить сметы для нового объекта, включая раздел вентиляции. Как многие сметчики знают, вентиляция — это один из самых трудоемких разделов.
Читать: https://habr.com/ru/articles/896046/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Если вы инженер-сметчик, то наверняка знаете, что такое ежедневная работа с огромными таблицами и бесконечными спецификациями. Кто-то, возможно, уже смирился с монотонностью, а кто-то разработал свои лайфхаки для ускорения обработки данных. Но сегодня расскажем о новом подходе, который помог нам упростить процесс составления сметы на монтаж системы вентиляции.
С чего все начиналось: с типичного дня сметчика
Однажды мне поставили задачу — подготовить сметы для нового объекта, включая раздел вентиляции. Как многие сметчики знают, вентиляция — это один из самых трудоемких разделов.
Читать: https://habr.com/ru/articles/896046/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Руководство по созданию датасета для машинного обучения
Создание хорошего датасета — это процесс, который требует внимательного планирования и глубокого понимания задачи.
В этом руководстве мы разберем каждый этап подготовки данных (от постановки цели до сбора, очистки и организации информации), рассмотрим частые ошибки и дадим рекомендации, которые помогут сделать ваш датасет максимально полезным.
Читать: https://habr.com/ru/companies/data_light/articles/896108/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Создание хорошего датасета — это процесс, который требует внимательного планирования и глубокого понимания задачи.
В этом руководстве мы разберем каждый этап подготовки данных (от постановки цели до сбора, очистки и организации информации), рассмотрим частые ошибки и дадим рекомендации, которые помогут сделать ваш датасет максимально полезным.
Читать: https://habr.com/ru/companies/data_light/articles/896108/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
❤2
Машина может быть живой?
Если искусственный интеллект однажды обретет сознание, научится чувствовать и заявит: «Я существую!» — сможем ли мы отказать ему в праве называться живым? Сегодня СИИ лишь имитирует разум, но если он начнет ставить цели, страдать от одиночества или бороться за свои права, граница между «живым» и «неживым» рухнет. Эта статья про рассуждение над вопросами о том, когда СИИ станет живым и станет ли он живым вообще?
Читать: https://habr.com/ru/articles/896220/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Если искусственный интеллект однажды обретет сознание, научится чувствовать и заявит: «Я существую!» — сможем ли мы отказать ему в праве называться живым? Сегодня СИИ лишь имитирует разум, но если он начнет ставить цели, страдать от одиночества или бороться за свои права, граница между «живым» и «неживым» рухнет. Эта статья про рассуждение над вопросами о том, когда СИИ станет живым и станет ли он живым вообще?
Читать: https://habr.com/ru/articles/896220/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Великий и могучий: как мы учим нашу систему находить нецензурную лексику в ФИО
Привет, Хабр! Меня зовут Макс Траулько, я занимаюсь анализом данных и проработкой новый фичей в команде RnD в HFLabs. Прямо сейчас я работаю над нетривиальной задачей — учу наши алгоритмы распознавать в именах и фамилиях русский мат и прочие ругательства.
Как появилась эта задача? В одной крупной компании клиенты могут оставить обращения во фронт-системе. И иногда пишут в полях ФИО, прямо скажем, черт знает что. А у бизнеса риски: если при ответе на обращение автоматически использовать данные из поля «Имя», можно стать героем насмешливых или гневных постов.
Чуть раньше с такой же проблемой к нам пришел другой клиент, из ретейла. У того клиенты вообще большие выдумщики — придумывают составные и сложные имена и фамилии с обсценной лексикой. Даже жаль, что показать эти примеры не можем.
В статье расскажу, как мы решаем эту задачу.
Читать: https://habr.com/ru/companies/hflabs/articles/896436/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Привет, Хабр! Меня зовут Макс Траулько, я занимаюсь анализом данных и проработкой новый фичей в команде RnD в HFLabs. Прямо сейчас я работаю над нетривиальной задачей — учу наши алгоритмы распознавать в именах и фамилиях русский мат и прочие ругательства.
Как появилась эта задача? В одной крупной компании клиенты могут оставить обращения во фронт-системе. И иногда пишут в полях ФИО, прямо скажем, черт знает что. А у бизнеса риски: если при ответе на обращение автоматически использовать данные из поля «Имя», можно стать героем насмешливых или гневных постов.
Чуть раньше с такой же проблемой к нам пришел другой клиент, из ретейла. У того клиенты вообще большие выдумщики — придумывают составные и сложные имена и фамилии с обсценной лексикой. Даже жаль, что показать эти примеры не можем.
В статье расскажу, как мы решаем эту задачу.
Читать: https://habr.com/ru/companies/hflabs/articles/896436/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Как Apache Spark читает файлы: механизмы, оптимизации
Меня зовут Андрей Кучеров, и я Lead Data Engineer. Часть моей работы включает обучение команды. Я люблю делиться своим опытом, потому что в работе с данными мелочей не бывает - часто кажущиеся незначительными детали могут кардинально влиять на производительность всего пайплайна. Многие недооценивают важность правильного выбора форматов данных и тонкой настройки процессов чтения, а потом удивляются, почему их Spark-джобы работают медленно и потребляют слишком много ресурсов. Читаем далее что бы разобраться в теме ->
Читать: https://habr.com/ru/articles/896492/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Меня зовут Андрей Кучеров, и я Lead Data Engineer. Часть моей работы включает обучение команды. Я люблю делиться своим опытом, потому что в работе с данными мелочей не бывает - часто кажущиеся незначительными детали могут кардинально влиять на производительность всего пайплайна. Многие недооценивают важность правильного выбора форматов данных и тонкой настройки процессов чтения, а потом удивляются, почему их Spark-джобы работают медленно и потребляют слишком много ресурсов. Читаем далее что бы разобраться в теме ->
Читать: https://habr.com/ru/articles/896492/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
В Garage Eight наступила неделя оптимизации. Число ad hoc задач сократилось в 3 раза
Привет, Хабр! Меня зовут Константин, я лидирую аналитику партнерских программ в компании Garage Eight. Еще год назад ad hoc были для нас настоящим бедствием: мы достаточно долго существовали в реалиях 60–70 таких задач в месяц. Но в какой-то момент решили, что пора завязывать, и за несколько шагов сократили их до 20–25.
Рассказываем, как справились (и продолжаем справляться) с ad hoc задачами, и немного о том, почему в постоянно развивающемся бизнесе невозможно жить совсем без них.
Читать: https://habr.com/ru/companies/garage8/articles/896502/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Привет, Хабр! Меня зовут Константин, я лидирую аналитику партнерских программ в компании Garage Eight. Еще год назад ad hoc были для нас настоящим бедствием: мы достаточно долго существовали в реалиях 60–70 таких задач в месяц. Но в какой-то момент решили, что пора завязывать, и за несколько шагов сократили их до 20–25.
Рассказываем, как справились (и продолжаем справляться) с ad hoc задачами, и немного о том, почему в постоянно развивающемся бизнесе невозможно жить совсем без них.
Читать: https://habr.com/ru/companies/garage8/articles/896502/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Шардированный кластер ClickHouse
Хочу рассказать, как спроектированы распределённые вычисления в ClickHouse. Вы узнаете, на что влияет схема кластера (и на что не влияет). Расскажу, как можно на ровном месте создать себе проблему при помощи всего одной таблицы Kafka и нескольких матвьюх. Поделюсь опытом про дебаг и оптимизацию SELECT-запросов к Distributed таблицам: поизучаем планы выполнения и поэксперементируем с настройками в блоке SETTINGS.
Читать: https://habr.com/ru/companies/wildberries/articles/896060/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Хочу рассказать, как спроектированы распределённые вычисления в ClickHouse. Вы узнаете, на что влияет схема кластера (и на что не влияет). Расскажу, как можно на ровном месте создать себе проблему при помощи всего одной таблицы Kafka и нескольких матвьюх. Поделюсь опытом про дебаг и оптимизацию SELECT-запросов к Distributed таблицам: поизучаем планы выполнения и поэксперементируем с настройками в блоке SETTINGS.
Читать: https://habr.com/ru/companies/wildberries/articles/896060/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Интеллектуальный фотофиниш
Во многих соревнованиях тема дополнительных показателей является достаточно острой, иногда даже холиварной. По-другому быть не может, ведь они выходят на сцену в самый драматичный момент, когда определяются судьбы кубков, медалей, а порой и карьер.
Есть, например, мнение, что если бы Саутгейт-игрок забил тот пенальти в 1996, то, возможно, стиль сборной Англии при Саутгейте-тренере был более смелым.
Конечно, основная тема для споров - это мера случайности различных доппоказателей, сама по себе или в сравнении с "настоящей игрой". В каждом виде соревнований эти показатели и споры об их случайности свои, тут сложно придумать какой-то универсальный ответ.
Я довольно много играю в спортивное "Что? Где? Когда?", поэтому хочу сделать заход в этой области.
Читать: https://habr.com/ru/articles/896704/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Во многих соревнованиях тема дополнительных показателей является достаточно острой, иногда даже холиварной. По-другому быть не может, ведь они выходят на сцену в самый драматичный момент, когда определяются судьбы кубков, медалей, а порой и карьер.
Есть, например, мнение, что если бы Саутгейт-игрок забил тот пенальти в 1996, то, возможно, стиль сборной Англии при Саутгейте-тренере был более смелым.
Конечно, основная тема для споров - это мера случайности различных доппоказателей, сама по себе или в сравнении с "настоящей игрой". В каждом виде соревнований эти показатели и споры об их случайности свои, тут сложно придумать какой-то универсальный ответ.
Я довольно много играю в спортивное "Что? Где? Когда?", поэтому хочу сделать заход в этой области.
Читать: https://habr.com/ru/articles/896704/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Как создать инструмент для DQ только на Python и Airflow?
Всем привет! Меня зовут Павел, я главный аналитик данных управления подготовки данных Банка.
В этой статье я расскажу, как мы создали самописный инструмент и библиотеку для проверок качества данных, используя только Python и Airflow, и какую пользу это принесло команде.
Читать: https://habr.com/ru/companies/gazprombank/articles/896814/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Всем привет! Меня зовут Павел, я главный аналитик данных управления подготовки данных Банка.
В этой статье я расскажу, как мы создали самописный инструмент и библиотеку для проверок качества данных, используя только Python и Airflow, и какую пользу это принесло команде.
Читать: https://habr.com/ru/companies/gazprombank/articles/896814/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
❤2
Цифровые двойники: превращаем данные в деньги с помощью матмоделирования
Сегодня Digital Twin — это не просто модное словосочетание, а ключевой инструмент оптимизации производства. От нефтегазовых предприятий и химических производств до птицефабрик — цифровые двойники внедряются в самые разные отрасли. В этой статье мы разберемся, какие технологии стоят за этим подходом, какие специалисты нужны для работы с цифровыми двойниками и как они применяются на реальных производственных объектах.
Привет, Хабр, я Руслан Залевских, старший аналитик группы Data Science отдела цифрового моделирования IBS, и сегодня поговорим о цифровых двойниках — технологии, с которой я работаю уже несколько лет. Расскажу о том, что такое Digital Twins и приведу примеры их использования на некоторых наших проектах.
Читать: https://habr.com/ru/companies/ibs/articles/897072/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Сегодня Digital Twin — это не просто модное словосочетание, а ключевой инструмент оптимизации производства. От нефтегазовых предприятий и химических производств до птицефабрик — цифровые двойники внедряются в самые разные отрасли. В этой статье мы разберемся, какие технологии стоят за этим подходом, какие специалисты нужны для работы с цифровыми двойниками и как они применяются на реальных производственных объектах.
Привет, Хабр, я Руслан Залевских, старший аналитик группы Data Science отдела цифрового моделирования IBS, и сегодня поговорим о цифровых двойниках — технологии, с которой я работаю уже несколько лет. Расскажу о том, что такое Digital Twins и приведу примеры их использования на некоторых наших проектах.
Читать: https://habr.com/ru/companies/ibs/articles/897072/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Автоматизация задач без кодинга: единый реестр, система управления проектами и таск-трекер на основе MWS Tables
Привет, Хабр! Меня зовут Александр Антипов, я продакт-оунер MWS Tables.
Раньше казалось, что «опытные пользователи ПК» — исчезающий вид, но реальность другая: сегодня сотрудники не просто работают с технологиями, а сами автоматизируют рутинные процессы. Без разработчиков и сложных систем — с помощью макросов, таблиц, SharePoint и других инструментов.
Полтора года назад мы в МТС создали для таких кейсов MWS Tables — внутреннюю платформу самостоятельной автоматизации. В этом посте — реальные примеры, как MWS Tables уже применяется на практике. Я покажу, как с помощью MWS Tables реализовали единый реестр для работы с качеством данных, централизованную систему по менеджменту IT-проектов и собственный таск-трекер. Все подробности — под катом.
Читать: https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/897068/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Привет, Хабр! Меня зовут Александр Антипов, я продакт-оунер MWS Tables.
Раньше казалось, что «опытные пользователи ПК» — исчезающий вид, но реальность другая: сегодня сотрудники не просто работают с технологиями, а сами автоматизируют рутинные процессы. Без разработчиков и сложных систем — с помощью макросов, таблиц, SharePoint и других инструментов.
Полтора года назад мы в МТС создали для таких кейсов MWS Tables — внутреннюю платформу самостоятельной автоматизации. В этом посте — реальные примеры, как MWS Tables уже применяется на практике. Я покажу, как с помощью MWS Tables реализовали единый реестр для работы с качеством данных, централизованную систему по менеджменту IT-проектов и собственный таск-трекер. Все подробности — под катом.
Читать: https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/897068/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Что значит быть инженером в новых реалиях? И какой смысл мы вкладываем в эти слова — расскажем на GPB CONF!
22 апреля пройдет конференеция Газпромбанк.Тех для разработчиков и инженеров.
Читать: «Что значит быть инженером в новых реалиях? И какой смысл мы вкладываем в эти слова — расскажем на GPB CONF!»
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
22 апреля пройдет конференеция Газпромбанк.Тех для разработчиков и инженеров.
Читать: «Что значит быть инженером в новых реалиях? И какой смысл мы вкладываем в эти слова — расскажем на GPB CONF!»
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Как обеспечить безопасность данных в FDI
Статья объясняет, как с помощью профиля безопасности в Fusion HCM защитить персональные данные. Рассматриваются два подхода: использование настраиваемых критериев или логики SQL-запроса, что позволяет гибко подходить к задачам безопасности.
Читать подробнее
#en
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Статья объясняет, как с помощью профиля безопасности в Fusion HCM защитить персональные данные. Рассматриваются два подхода: использование настраиваемых критериев или логики SQL-запроса, что позволяет гибко подходить к задачам безопасности.
Читать подробнее
#en
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Oracle
FDI Data Security: Implementation of Fusion HCM Person Security Profile Custom Criteria in FDI
This article demonstrates a method to implement data security in FDI, where Fusion HCM person records are secured using a Person Security Profile with custom criteria or SQL query logic.
Интеграция Google Analytics с Oracle Analytics Cloud
В современном мире данных важно иметь доступ к веб-аналитике для принятия бизнес-решений. Oracle Analytics Cloud позволяет подключаться к таким источникам, как Google Analytics, для анализа посещаемости сайтов и эффективности маркетинга. Статья описывает процесс интеграции этих платформ.
Читать подробнее
#en
@big_data_analysis | Другие наши каналы
В современном мире данных важно иметь доступ к веб-аналитике для принятия бизнес-решений. Oracle Analytics Cloud позволяет подключаться к таким источникам, как Google Analytics, для анализа посещаемости сайтов и эффективности маркетинга. Статья описывает процесс интеграции этих платформ.
Читать подробнее
#en
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Oracle
Connecting Google Analytics with Oracle Analytics Cloud (OAC)
In today's data-driven world, organizations need seamless access to web analytics data to make informed business decisions. Oracle Analytics Cloud (OAC) allows users to connect to various data sources, including Google Analytics, to analyze website traffic…
Будущее здесь: как градостроители применяют искусственный интеллект для регулирования среды жизнедеятельности
Научно‑фантастический рассказ о работе градостроителя в будущем. Если через 15 лет этот текст найдут в архивах — пусть проверят, сбылось ли.
Пролог. 2040 год. Москва, территориальное подразделений Цифрового центра «Град-ИНФО-ИИ. Россия».
Читать: https://habr.com/ru/articles/898144/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Научно‑фантастический рассказ о работе градостроителя в будущем. Если через 15 лет этот текст найдут в архивах — пусть проверят, сбылось ли.
Пролог. 2040 год. Москва, территориальное подразделений Цифрового центра «Град-ИНФО-ИИ. Россия».
Читать: https://habr.com/ru/articles/898144/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
FineBi Динамическая фильтрация данных
Привет Хабр! Меня зовут Белков Евгений, я руководитель направления разработки Siebel CRM в Московском кредитном банке.
В последнее время стал все больше разрабатывать дашборды на Fine Bi и все больше неординарных требований к визуализации вынуждают танцевать с бубном. Сегодня я хочу поделиться опытом работы с Динамической фильтрацией данных на апплете в зависимости от выбранных значений фильтра.
Читать: https://habr.com/ru/companies/mkb/articles/898222/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Привет Хабр! Меня зовут Белков Евгений, я руководитель направления разработки Siebel CRM в Московском кредитном банке.
В последнее время стал все больше разрабатывать дашборды на Fine Bi и все больше неординарных требований к визуализации вынуждают танцевать с бубном. Сегодня я хочу поделиться опытом работы с Динамической фильтрацией данных на апплете в зависимости от выбранных значений фильтра.
Читать: https://habr.com/ru/companies/mkb/articles/898222/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Data Governance и Бизнес: как найти общий язык
«Data Governance — это дополнительная надстройка, которая увеличивает сложность и длительность процессов. Это тормозит бизнес!»
«Нам нужны качественные данные, а вы все про свои процессы!»
«Data Governance – это IT-шная история, пусть они и занимаются. Причем здесь бизнес?!»
Эти фразы часто звучат, когда речь заходит о внедрении Data Governance. Бизнес и Data \ IT могут по-разному смотреть на роль DG: для команды управления данными это фундамент прозрачности и управления, а для бизнеса — дополнительные шаги, которые могут замедлять процессы.
Но ведь цель Data Governance (DG) — не процесс ради процесса, а создание ценности для бизнеса за счёт качественных, управляемых данных. Почему же возникают разногласия? Из моего опыта можно выделить несколько ключевых факторов, которые влияют на восприятие DG в бизнесе:
1.Неочевидная связь между DG и бизнес-результатами. Если Data Governance не подкреплён показателями, влияющими на прибыль (P&L, снижение затрат, ускорение процессов), для бизнеса его сложно воспринимать как приоритетную задачу.
2.Бизнес хочет скорость, а не контроль. Как правило новые процессы и роли означают изменение привычных моделей работы, а это что требует времени и затраты энергии на адаптацию. Поэтому новые процессы начинают казаться бизнесу фактором, замедляющим их работу.
3.Долгий цикл внедрения. Когда DG запускается с прицелом на долгосрочную выгоду, интерес к DG снижается, так как бизнесу нужны быстрые результаты, бизнесу нужно решать задачи уже сегодня.
Как же выстроить эффективный диалог между DG и бизнесом?
Читать: https://habr.com/ru/articles/899080/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
«Data Governance — это дополнительная надстройка, которая увеличивает сложность и длительность процессов. Это тормозит бизнес!»
«Нам нужны качественные данные, а вы все про свои процессы!»
«Data Governance – это IT-шная история, пусть они и занимаются. Причем здесь бизнес?!»
Эти фразы часто звучат, когда речь заходит о внедрении Data Governance. Бизнес и Data \ IT могут по-разному смотреть на роль DG: для команды управления данными это фундамент прозрачности и управления, а для бизнеса — дополнительные шаги, которые могут замедлять процессы.
Но ведь цель Data Governance (DG) — не процесс ради процесса, а создание ценности для бизнеса за счёт качественных, управляемых данных. Почему же возникают разногласия? Из моего опыта можно выделить несколько ключевых факторов, которые влияют на восприятие DG в бизнесе:
1.Неочевидная связь между DG и бизнес-результатами. Если Data Governance не подкреплён показателями, влияющими на прибыль (P&L, снижение затрат, ускорение процессов), для бизнеса его сложно воспринимать как приоритетную задачу.
2.Бизнес хочет скорость, а не контроль. Как правило новые процессы и роли означают изменение привычных моделей работы, а это что требует времени и затраты энергии на адаптацию. Поэтому новые процессы начинают казаться бизнесу фактором, замедляющим их работу.
3.Долгий цикл внедрения. Когда DG запускается с прицелом на долгосрочную выгоду, интерес к DG снижается, так как бизнесу нужны быстрые результаты, бизнесу нужно решать задачи уже сегодня.
Как же выстроить эффективный диалог между DG и бизнесом?
Читать: https://habr.com/ru/articles/899080/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Сравниваем Pandas, Polars и PySpark: что выбрать аналитику?
Pandas, Polars или PySpark — что выбрать для работы с данными? Вместе с Никитой Егоровым, ведущим аналитиком в МТС Диджитал, разбираем отличия, плюсы и минусы каждого инструмента.
Читать: «Сравниваем Pandas, Polars и PySpark: что выбрать аналитику?»
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Pandas, Polars или PySpark — что выбрать для работы с данными? Вместе с Никитой Егоровым, ведущим аналитиком в МТС Диджитал, разбираем отличия, плюсы и минусы каждого инструмента.
Читать: «Сравниваем Pandas, Polars и PySpark: что выбрать аналитику?»
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
🔍 Подключение Oracle Analytics Cloud к Private ADW
Узнайте, как эффективно подключить Oracle Analytics Cloud к приватной базе данных Autonomous Data Warehouse с публичным доступом. Статья подробно рассказывает о необходимых шагах и настройках для обеспечения безопасного и стабильного соединения.
Читать подробнее
#en
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Узнайте, как эффективно подключить Oracle Analytics Cloud к приватной базе данных Autonomous Data Warehouse с публичным доступом. Статья подробно рассказывает о необходимых шагах и настройках для обеспечения безопасного и стабильного соединения.
Читать подробнее
#en
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Oracle
Connect Oracle Analytics Cloud to a Private ADW with Public Access