Oracle hat kürzlich eine neue Datenplattform vorgestellt, die künstliche Intelligenz (KI), Datenmanagement und Simulationstechnologien so tief integriert wie kaum ein anderes Angebot am Markt. Wir werfen einen fundierten Blick auf die Architektur, das Innovationspotenzial und wie Unternehmen davon konkret profitieren können.
Ein Blick auf Oracle’s neue KI-native Plattform
Im Rahmen der Oracle CloudWorld 2025 hat das Unternehmen eine neue Plattform vorgestellt, die Daten, KI, Simulationsfähigkeiten und Automatisierung in einer konvergenten Architektur vereint. Das Ziel: Echtzeit-Datenverarbeitung, adaptive KI-Modelle und unternehmensweite Entscheidungsunterstützung aus einem Guss.
Anders als klassische Datenbanken oder KI-Tools ist die Plattform laut Oracle vollständig KI-nativ – das heißt, sowohl die Dateninfrastruktur als auch die Datenzugriffs-, Trainings- und Analysefunktionen sind von Grund auf für KI-Anwendungen optimiert.
Larry Ellison betonte in seiner Keynote: „Wir bauen keine KI-Anwendungen auf alten Datenbanken auf. Wir haben die Datenplattform selbst neu gedacht – für KI, Simulationen und autonomes Management.“
Was macht die Plattform besonders?
Zentral ist die Integration mehrerer Technologieebenen:
- Oracle Autonomous Database: Eine vollständig selbstverwaltende Datenbank, die Skalierung, Sicherheit und Wartung KI-gestützt steuert.
- OCI Data Science & AI Services: Entwickler erhalten eine einheitliche Plattform für Modelltraining, Deployment und Überwachung von KI-Modellen.
- Digital Twin & Simulation Engine: Unternehmen können Geschäftsprozesse mit realitätsnahen Simulationen abbilden und mit KI in Echtzeit reagieren.
- Vector Search & Retrieval-Augmented Generation (RAG): Insbesondere relevant für den Einsatz von generativer KI mit den eigenen Unternehmensdaten.
Laut Gartner (2024) werden bis 2026 rund 80 % aller neuen Anwendungen KI-native Komponenten enthalten. Hier setzt Oracle mit einer ambitionierten Vision an: Datenmanagement werde nicht nur zur Grundlage von Business Intelligence, sondern zur Engine für autonome, prädiktive Entscheidungen.
Use Cases: Von Finanzanalyse bis vorausschauende Lieferketten
Die Plattform ist nicht nur technologisch spannend, sondern auch praktisch erprobt. Erste Pilotkunden wie Procter & Gamble, JPMorgan Chase und Airbus nutzen laut Oracle bereits Testversionen im Enterprise-Einsatz.
Einige zentrale Anwendungsfelder:
- Vorausschauende Logistik: Durch Kombination von Streaming-Daten, Wetterdaten und KI-Simulationen können Lieferkettenproblemen proaktiv entgegengewirkt werden.
- Datengetriebenes Finanzcontrolling: Adaptive ML-Modelle analysieren Ausgabentrends, Umsatzprognosen und Anomalien in Echtzeit.
- Generative KI im Kundenservice: Chatbots trainiert auf unternehmensinternen Datenbanken liefern präzise, sichere Antworten – unterstützt durch RAG und semantische Suche.
- Digitale Zwillinge von Produktionsanlagen: Simulation physischer Assets gekoppelt mit Machine-Learning-Modellen zur Optimierung von Wartung und Leistung.
Dr. Manuela Scholz, KI-Chefin der Berliner Predictive Analytics Group, sagt im Interview: „Was Oracle entwickelt, ist ein Ökosystem datenintelligenter Entscheidungen. Der Knackpunkt liegt in der tiefen Kopplung von Datenzugang, Analyse und Entscheidungsautomatisierung.“
Architektur und Technologie im Detail
Ein wesentlicher Bestandteil der Plattform ist die neu entwickelte Oracle AI Vector Database. Sie kombiniert traditionelle relationale Datenspeicherung mit Vektorindizierung – essenziell für semantische Suchanfragen und KI-Fragestellungen.
Weitere Schlüsselelemente:
- Data Lakehouse-Modell: Daten werden zentral ingestiert, verschlagwortet und KI-basiert kategorisiert – unabhängig vom Format oder der Herkunft.
- GPU-gestützte Compute-Tier: Optimiert für parallele Prozesse, Deep-Learning-Modelle und Simulationen mit hoher Datenrate.
- Zero-ETL-Datenfluss: Dank OCI Data Flow und Kafka-Integration werden Daten ohne manuelle ETL-Prozesse in KI-Modelle überführt.
- Multicloud- und On-Prem-Kompatibilität: Über Oracle Interconnect mit anderen Clouds (AWS, Azure, Google Cloud) integrierbar.
Technisch positioniert sich die Plattform damit direkt gegen Angebote wie Databricks MosaicML, Snowflake Cortex oder Google Vertex AI – allerdings mit stärkerer Kopplung an unternehmenskritische Datenbanken.
Studien zeigen: KI-native Plattformen sparen Zeit und Kosten
Ein Report von IDC aus dem März 2025 kommt zu dem Ergebnis, dass Unternehmen mit KI-nativen Plattformen durchschnittlich 53 % weniger Zeit für Datenbereitstellung und Modelltraining benötigen. Zudem stiegen laut Studie die Produktionsreife von KI-Modellen um 37 %, vor allem durch automatisierte Modellüberwachung und -optimierung.
Ein weiteres Whitepaper von McKinsey (Februar 2025) betont die Rolle konvergenter Daten-KI-Plattformen als Wachstumshebel: Unternehmen mit integriertem Daten- und Simulationslayer konnten ihren ROI von AI-Initiativen um bis zu 63 % steigern.
Was diese Zahlen verdeutlichen: Nicht einzelne Tools, sondern integrierte Ökosysteme bringen KI-Initiativen in den wirtschaftlichen Erfolg.
Praktische Tipps für Entscheider
- Frühzeitig Datenarchitektur planen: Der Umstieg auf KI-native Systeme erfordert strukturierte, zentrale Datenhaltung. Data Governance sollte von Anfang an mitgedacht werden.
- Pilotprojekte fokussieren: Starten Sie gezielt mit einem Geschäftsfeld (z. B. Supply Chain oder Kundenservice), um Nutzen und Technologiekomplexität in Balance zu halten.
- Kompatibilität prüfen: Klären Sie Multi-Cloud-, On-Prem- und Legacy-Integrationen vorab, um teure Migrationsprobleme zu vermeiden.
Grenzen und Herausforderungen
So innovativ die Plattform auch ist – ein Selbstläufer wird sie nicht. Herausforderungen sind z. B.:
- Data Ownership: Die tiefere Verschmelzung von Daten und KI wirft rechtliche Fragen zum Datenschutz und zur Verantwortlichkeit auf.
- Komplexität der Migration: Altsysteme mit proprietären Datenformaten lassen sich nicht immer 1:1 integrieren.
- Fachkräftemangel: Auch Oracle-Kunden brauchen Data Scientists und KI-Architekten, die das System sinnvoll nutzen können.
Hier ist entsprechende Schulung, Partnerschaft mit Integratoren oder der Einsatz von Managed Services entscheidend.
Fazit: Ein Schritt in Richtung autonomer Geschäftsprozesse
Oracle’s neue Plattform ist mehr als nur ein Datenbank-Upgrade. Sie könnte der Auftakt zu einem Paradigmenwechsel in der Unternehmens-IT sein, in dem Daten, KI und Simulation nahtlos zusammenarbeiten, um proaktive, datengestützte Entscheidungen zu ermöglichen – nahezu in Echtzeit.
Für Unternehmen bietet sich die Chance, nicht nur effizienter zu operieren, sondern auch Innovationszyklen durch frühzeitige Erkenntnisse aus Daten massiv zu verkürzen.
Welchen Use Case würden Sie gern automatisieren? Welche Erfahrungen haben Sie mit KI-nativen Architekturen gemacht? Teilen Sie Ihre Perspektiven und diskutieren Sie in unserer Community mit!
