提高性能。优化数据移动。加速获取洞察。
从高效处理中快速获取洞察
通过 In-Database 处理技术在“数据库内”运行模型。通过将分析转移到数据来充分利用优化的查询执行计划和并行处理功能，从而提高扩展性并加快洞察获取速度。
提高生产率
告别高级分析用例（如预测建模和机器学习）的手动转换和评分步骤。使用 In-Database 处理和评分加速器实现模型的自动化部署，从而提高数据和 IT 运营团队的生产率。
顺利达到卓越的数据质量
在数据库中执行数据质量功能，例如大小写、提取、匹配代码生成和识别分析。数据永远不会离开数据库，因此消除了网络 I/O 系统开销，并且能够利用多节点架构来提高性能和安全性。
数据始终保持最新且一致
在数据库中，通过对分析结果和 AI 进行分层和共置，最大限度减少数据移动。脱节的手动流程和重复的数据移动拖慢了决策速度。通过避免不必要的数据移动，可以大幅缩短处理时间。
