Uma OCPU (Oracle Compute Unit) é a unidade de processamento que a Oracle utiliza nos serviços de computação em nuvem, geralmente associados com o núcleo físico de processamento de um processador (processor core). Quando você cria uma instância do serviço Compute, pode selecionar o tipo mais apropriado de instância para seus aplicativos com base em características como o número de CPUs, o volume de memória e os recursos de rede.

Victor Cabral:

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#Cloud

Ponto de vista sobre os benefícios gerais de negócio, nos quesitos de qualidade, segurança, estabilidade, desempenho, previsibilidade e inovação, atingidos por meio da adoção dos serviços de banco de dados autônomo Oracle Autonomous Database. O serviço Oracle Autonomous Database é especializado por tipo de carga de trabalho e atualmente apresenta as seguintes ofertas: Autonomous Data Warehouse para cargas analíticas; Autonomous Transaction Processing para cargas transacionais e mistas; e Autonomous JSON Database para documentos em nuvem, simplificando o desenvolvimento de aplicativos centrados em JSON.

Alexandre Andrade:

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#Cloud

Ponto de vista sobre os benefícios gerais de negócio, nos quesitos de qualidade, segurança, estabilidade, desempenho, previsibilidade e inovação, atingidos por meio da adoção dos serviços Oracle Cloud Infrastructure.

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Ponto de vista introdutório sobre a definição de Computação em Nuvem (Cloud Computing) e os modelos de Infraestrutura como Serviço (Infrastructure as a Service, IaaS), Plataforma como Serviço (Platform as a Service, PaaS) e Software como Serviço (Software as a Service, SaaS).  

Alexandre Andrade:

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Ponto de vista introdutório sobre a Modelagem Dimensional de Dados para Data Warehouse. Definição de Modelo Estrela (Star Schema) e o contraponto com a modelagem Snowflake. Definição do processo de negócio. Declaração de grão. Identificação de dimensões. Identificação de fatos. Exemplos práticos de Modelagem Dimensional de Dados. Dados geram vantagem competitiva para os negócios e, por isso, construímos Data Warehouses, Data Lakes e Lakehouses.

Lourenço Taborda:

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Ponto de vista sobre a Arquitetura de Solução para o Data Warehouse moderno. A gravidade de dados é fator determinante na combinação de tecnologias adequadas para a entrega de valor ao negócio. O Banco de Dados Convergente, além da computação em nuvem (cloud), é uma possibilidade viável na adoção de uma plataforma única para o trabalho com dados. Dados geram vantagem competitiva para os negócios e, por isso, construímos Data Warehouses, Data Lakes e Lakehouses.

Lourenço Taborda:

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Ponto de vista sobre a Arquitetura de Dados para o paradigma Lakehouse. Lakehouse é um paradigma que combina elementos de Data Lake e Data Warehouse. Os projetos Apache HUDI, Apache Iceberg e Delta Lake abordam este paradigma. Dados geram vantagem competitiva para os negócios e, por isso, construímos Data Warehouses, Data Lakes e Lakehouses.

Lourenço Taborda:

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Ponto de vista sobre Arquiteturas de Solução para Data Warehouse e Data Lake baseados em computação em nuvem (Cloud). Dados geram vantagem competitiva para os negócios e, por isso, construímos Data Warehouses, Data Lakes e Lakehouses.

Lourenço Taborda:

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Ponto de vista sobre a Arquitetura Clássica do Data Lake e a sua evolução até a Arquitetura Lambda. A visão de maturidade do Data Lake é detalhada em poça de dados, charco, lago de dados e oceano. Dados geram vantagem competitiva para os negócios e, por isso, construímos Data Warehouses, Data Lakes e Lakehouses.

Lourenço Taborda:

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Ponto de vista sobre a Arquitetura Clássica do Data Warehouse. Uma Arquitetura Clássica de Data Warehouse usualmente é composta por 4 camadas: camada de Origem dos Dados, camada de área de trabalho (Stage ou Staging), camada em Modelagem 3NF (modelada na Terceira Forma Normal), camada em Modelagem Dimensional de Dados e camada de Visualização para a entrega dos casos de uso de relatórios, painéis e ciência de dados. Dados geram vantagem competitiva para os negócios e, por isso, construímos Data Warehouses, Data Lakes e Lakehouses.

Lourenço Taborda:

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