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Neue Entwicklungen in der KI-Integration von Unternehmensdatenbanken durch Oracle
Das Wichtigste in Kürze
- Oracle hat die Oracle AI Database 26ai und eine neue AI Data Platform vorgestellt, um die KI-Integration in Unternehmensdatenbanken zu vertiefen.
- Die 26ai-Version ersetzt die 23ai und ist ein Long-Term Support Release (LTS) mit Fokus auf AI-Vektoren für Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- Das Autonomous AI Lakehouse kombiniert die Autonomous AI Database mit dem offenen Apache Iceberg Format und ist multicloud-fähig (OCI, AWS, Azure, Google Cloud).
- Oracle führt Multicloud Universal Credits ein, ein cloudübergreifendes Nutzungsmodell für Oracle-Dienste.
- Die neue Version ermöglicht die Verarbeitung multimodaler Daten und die Nutzung von KI-Agenten direkt in der Datenbank.
Revolution der Unternehmensdatenbanken: Oracles AI-Native Strategie mit Database 26ai
Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in etablierte IT-Infrastrukturen stellt Unternehmen vor neue Herausforderungen und bietet gleichzeitig enorme Chancen. Im Zentrum dieser Entwicklung steht die Datenbank, die als Herzstück der meisten Geschäftsprozesse fungiert. Oracle hat auf seiner umbenannten Hausmesse, der Oracle AI World, nun die
Oracle AI Database 26ai
und die neueAI Data Platform
vorgestellt. Diese Neuerungen sollen die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten und KI interagieren, grundlegend verändern und eine neue Ära der datengestützten Entscheidungsfindung einleiten.Oracle AI Database 26ai: Eine neue Generation der Datenverarbeitung
Die
Oracle AI Database 26ai
tritt die Nachfolge der Version 23ai an und wird alsLong-Term Support Release (LTS)
positioniert. Dies unterstreicht die Absicht von Oracle, eine stabile und zukunftssichere Plattform für KI-gestützte Anwendungen zu bieten. Eine der zentralen Innovationen sind dieAI-Vektoren
, die eine effiziente Repräsentation semantischer Inhalte ermöglichen. Diese Vektoren bilden die Grundlage für moderneRetrieval-Augmented Generation (RAG)
-Anwendungen, die es Large Language Models (LLMs) erlauben, mit unternehmenseigenen Daten in natürlicher Sprache zu interagieren und präzisere Antworten zu liefern.Die Umstellung von 23ai auf 26ai ist laut Oracle als ein vereinfachter Update-Prozess konzipiert, der den administrativen Aufwand minimieren soll. Dies ist besonders relevant in einer Zeit, in der die Komplexität von IT-Systemen und die Bedrohung durch KI-gestützte Cyberangriffe zunehmen. Die Vision Oracles ist eine "AI for Data"-Strategie, bei der KI integraler Bestandteil des gesamten Daten- und Entwicklungsstacks wird – von der Vektorsuche über das Datenbankmanagement bis hin zur Anwendungsentwicklung und Analyse.
Autonomous AI Lakehouse: Offenheit und Skalierbarkeit in Multicloud-Umgebungen
Ein weiteres Schlüsselelement der Ankündigungen ist der
Oracle Autonomous AI Lakehouse
. Dieses Konzept verbindet die Leistungsfähigkeit der Autonomous AI Database mit dem offenenApache Iceberg Format
. Dadurch erhalten Unternehmen die Möglichkeit, ihre bestehenden Data Lakes ohne funktionale Einschränkungen für Analyse- und KI-Workloads zu nutzen. Der Ansatz zielt darauf ab, Datensilos aufzubrechen und skalierbare Abfragen über große Datensätze hinweg zu ermöglichen, unterstützt durch den neuen Data Lake Accelerator.Die Verfügbarkeit des Autonomous AI Lakehouse erstreckt sich über verschiedene Cloud-Umgebungen, darunter Oracles eigene Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon AWS, Microsoft Azure und Google Cloud, sowie lokal über Exadata Cloud@Customer. Diese Multicloud-Strategie wird durch den
Autonomous AI Database Catalog
ergänzt, der als Metadaten-Katalog fungiert und die Datenentdeckung über heterogene Systeme hinweg vereinfacht. Analysten sehen in diesem Ansatz eine langfristige Strategie von Oracle, die auf eine autonome Architektur setzt.Oracle AI Data Platform und agentische Automatisierung
Die
Oracle AI Data Platform
rundet das Angebot ab und soll die Beschleunigung von KI-Initiativen unterstützen. Sie integriert sicherheitskritische, vereinheitlichte Daten mitagentischer Automatisierung
. Das bedeutet, dass KI-Agenten in der Lage sind, Aufgaben eigenständig zu übernehmen. Neue Partnerschaften, beispielsweise mit AMD für Supercomputer oder Meta für Cloud-Computing, unterstreichen Oracles Ambitionen im Multicloud-Bereich. Zudem erweitert Oracle sein Database@AWS-Angebot um spezifische KI-Dienste und ein Partnerprogramm.Die Plattform ermöglicht es Entwicklern, multimodale Daten – wie relationale Daten, Text, JSON, Graphen, räumliche Daten sowie Vektoren – in einer einzigen Abfrage zu verarbeiten. Dies wird durch die Kombination von Vektoren mit anderen Datentypen und der Integration von LLMs über das Model Context Protocol realisiert. KI-Agenten können direkt in der Autonomous AI Database definiert, ausgeführt und verwaltet werden, was auch Nutzern ohne tiefgreifende technische Kenntnisse die Bereitstellung von KI-Agenten auf Oracle-Daten ermöglicht.
Oracle Multicloud Universal Credits: Ein einheitliches Beschaffungsmodell
Im Zuge seiner Multicloud-Strategie hat Oracle auch die
Oracle Multicloud Universal Credits
eingeführt. Dieses Modell stellt ein cloudübergreifendes Nutzungsmodell dar, das es Kunden ermöglicht, Oracle AI-Database- und OCI-Dienste flexibel in der Cloud ihrer Wahl zu erwerben. Die Credits sind einheitlich für Oracle Database@AWS, Oracle Database@Azure, Oracle Database@Google Cloud und OCI gültig. Dies soll die Beschaffungsprozesse rationalisieren und durch flexible Konditionen sowie konsistente Verträge über alle Plattformen hinweg die Handhabung vereinfachen.Die Vorteile dieses Modells umfassen ein zentrales Verbrauchsmodell, erweiterten Zugriff auf verschiedene Cloud-Regionen und eine verbesserte Portabilität der Workloads. Oracle hebt hervor, dass diese Lösung darauf abzielt, Anwendungsmodernisierungen und Cloud-Migrationen zu beschleunigen und Kunden mit 38 Multicloud-Regionen eine größere Auswahl als je zuvor zu bieten.
Auswirkungen und Ausblick
Die Einführung der Oracle AI Database 26ai und der damit verbundenen Plattformen markiert einen wichtigen Schritt in der Evolution von Unternehmensdatenbanken. Der Fokus auf KI-Integration, Multicloud-Fähigkeiten und agentische Automatisierung spiegelt die aktuellen Anforderungen an moderne Datenarchitekturen wider. Für Unternehmen bedeutet dies das Potenzial für eine höhere Effizienz, eine verbesserte Datenanalyse und die Beschleunigung von KI-Initiativen. Die nahtlose Integration von KI direkt in die Datenbank und die Unterstützung offener Standards sollen dabei helfen, die Komplexität zu reduzieren und die Sicherheit zu erhöhen.
Die Entwicklungen zeigen, dass die Grenzen zwischen traditionellen Datenbanken und KI-Anwendungen zunehmend verschwimmen. Die Fähigkeit, unterschiedlichste Datentypen in einer einzigen Abfrage zu verarbeiten und KI-Funktionalitäten nativ in die Datenbank zu integrieren, könnte die Art und Weise, wie Unternehmen Daten nutzen und Mehrwert daraus generieren, nachhaltig prägen. Die kontinuierliche Weiterentwicklung und Anpassung an neue Technologien sind entscheidend, um in einem dynamischen Marktumfeld wettbewerbsfähig zu bleiben.
Bibliographie:
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. YouTube. Abgerufen von [https://www.youtube.com/watch?v=RsG94924cyo](https://www.youtube.com/watch?v=RsG94924cyo) - Oracle. (2025, 14. Oktober).Transform Data Insights with Select AI
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