IA Y AA
Oracle Analytics incorpora IA/ML en toda la plataforma, atendiendo a usuarios de todos los niveles de habilidades, desde clics hasta programadores. Amplía más allá de las capacidades integradas de IA/ML con Oracle Database Machine Learning y OCI AI Services para cubrir una gama más amplia de casos de uso.
Inteligencia artificial y machine learning para analítica
La plataforma Oracle Analytics integra el machine learning en todos los aspectos del proceso analítico, desde los datos hasta la toma de decisiones, pasando por la recomendación de ideas, y presta apoyo a todas las funciones, desde los que hacen clic hasta los que codifican. Amplía las capacidades integradas con servicios de OCI adicionales, como los de IA, para abordar aún más casos de uso de IA/ML.
Aprendizaje automático para usuarios empresariales
Con un solo clic, los análisis avanzados muestran previsiones rápidas, líneas de tendencia, clusters y líneas de referencia. Los usuarios pueden personalizar el intervalo de predicción y el tipo de modelo de los algoritmos incorporados para adaptarlos mejor a los datos y al caso de uso del negocio.
La función Explain examina el conjunto de datos para identificar los impulsores importantes del negocio, los insights contextuales y las anomalías de los datos con unos pocos clics y sin necesidad de código. Elige elementos visuales y hallazgos de Explain para iniciar un nuevo panel de control e historia.
La función Auto-Insights examina los conjuntos de datos y utiliza el machine learning para crear automáticamente insights visuales con todas las métricas y atributos disponibles. Esto puede dar lugar a conexiones y patrones no descubiertos en los datos que de otro modo no se habrían tenido en cuenta. Con un solo clic, Oracle Analytics mostrará una serie de visualizaciones con descripciones detalladas que pueden añadirse fácilmente al canvas de tu proyecto. Todos los cálculos utilizados para obtener los insights son transparentes y editables.
Utiliza las funciones Explain y Auto-Insights para iniciar tus proyectos con insights basados en ML y analítica, y evita el síndrome del "lienzo en blanco" y los resultados sesgados.
Lenguaje natural
Utiliza el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la generación de lenguaje natural (NLG) basados en IA junto con respuestas generativas creadas por IA para interactuar y comprender mejor los análisis. Basta con utilizar un lenguaje natural —palabras clave habladas o de búsqueda— para consultar cualquier información de los conjuntos de datos y la capa semántica de Oracle Analytics, sin necesidad de comprender dónde residen los datos ni la composición del conjunto de estos. Visualización automática en contexto a medida que se construye la consulta.
La NLG crea narraciones textuales de visualizaciones que, por defecto, están conectadas en directo a la fuente de datos e interactúan con otros objetos de datos en el canvas, como visualizaciones y filtros. El detalle narrativo tiene siete niveles seleccionables, y la descripción puede establecerse como "tendencia" o "desglose". Los textos narrativos están disponibles en varios idiomas. Mediante la aplicación móvil, los libros de trabajo de análisis pueden convertirse en narraciones habladas, como podcasts.
Machine learning para científicos de datos
Durante la preparación de los datos, puedes utilizar el editor de flujo de datos para elegir entre entrenar la predicción numérica, el clasificador múltiple, el clasificador binario o la agrupación con diferentes algoritmos incorporados. Estos algoritmos de AA se pueden personalizar, entrenar, ajustar y, a continuación, publicar en la comunidad de usuarios de análisis más amplia. Una vez publicados los modelos, pueden aplicarse a nuevos conjuntos de datos corporativos o personales.
Se puede comprobar la calidad y precisión de los modelos entrenados en Oracle Analytics Cloud. Por ejemplo, este clasificador binario Naïve Bayes se ha entrenado con datos de desgaste, y la calidad del algoritmo se evalúa en función de los valores verdaderos conocidos de los datos de prueba.
Accede a la profundidad y sofisticación de machine learning en Oracle Database, parte de Oracle Autonomous Database. El machine learning en Oracle Database proporciona una plataforma gobernada de forma centralizada para desarrollar, probar y publicar modelos de ML utilizando SQL, R, Python, REST y AutoML. Ofrece a los usuarios empresariales la flexibilidad del autoservicio a la hora de preparar sus datos. A continuación, los modelos publicados se pueden registrar en Oracle Analytics Cloud para que una población empresarial más amplia pueda acceder a ellos y ejecutarlos con sus propios conjuntos de datos.
Ampliación con OCI AI Services
Oracle Analytics Cloud se integra con OCI AI Services, incluidos OCI Vision y Document Understanding. Estas integraciones amplían las actuales capacidades de machine learning integrado de OAC para incluir una gama aún más amplia de casos de uso empresarial. Utiliza modelos previamente entrenados o diseña, perfecciona e implementa modelos personalizados, registrándolos en OAC para que los profesionales de la empresa puedan acceder a ellos directamente. Con el servicio Document Understanding, puedes aplicar modelos de IA a documentos —como archivos JPEG y PDF— y extraer valores clave y su contexto. Esto ayuda a las organizaciones a extraer información de los documentos para generar conocimientos adicionales, incluso si la información no se ha registrado en una base de datos central. Estos enfoques dinámicos y de autoservicio reducen la dependencia de los usuarios empresariales de tu equipo de ciencia de datos para la ejecución rutinaria y repetitiva de modelos y la entrega de resultados. Los usuarios empresariales pueden programar y ejecutar sus modelos de forma independiente, lo que permite a los expertos en ciencia de datos centrarse en tareas más estratégicas.