Mit Oracle Analytics Cloud (OAC) erhält Ihr Unternehmen erstklassige, moderne Analysen in der Cloud. Mit auf maschinellem Lernen basierenden Selfservice-Analysen, Datenvorbereitung, -erkennung und -visualisierung, intelligentem Unternehmensreporting in Kombination mit erweiterten Analysen und Natural Language Processing/Generierung können Sie Daten in Erkenntnisse umwandeln, unabhängig von Ihrer Rolle – Business Analyst, Data Engineer, Citizen Data Scientist, Abteilungsleiter, Domainexperte oder Führungskraft. Wenn Sie Einblicke in andere Umgebungen benötigen, ist Oracle Analytics Server in Oracle Cloud Marketplace verfügbar, sodass Sie es auf Oracle Cloud Infrastructure (OCI) ausführen können und On-Premise verfügbar ist. Der Service wird jährlich mit den Features in Oracle Analytics Cloud aktualisiert. Beachten Sie, dass jeder Zeitplan geschätzt ist und auf dem Kalenderjahr basiert.
Eine aktuelle Liste kürzlich bereitgestellter Funktionen finden Sie im Neuigkeiten-Guide im Oracle Help Center.
Die Dokumentation im Help Center enthält außerdem hilfreiche Tutorials zu einer Vielzahl von Themen und mehr als 30 Videos, mit denen Sie schnell mit Oracle Analytics beginnen können. Auf Oracle Cloud Customer Connect können Sie uns Fragen und Kommentare hinterlassen oder sogar neue Produktideen vorschlagen.
H1 2022
1. Filtern Sie basierend auf ungültigen Daten in Quality Insights
Quality Insights liefert klare Statistiken zur Gültigkeit von Spaltenwerten. Mit diesem Update können Sie mit Insight interagieren, um Spaltenwerte basierend auf ihrer Gültigkeit oder Invalidität zu filtern.
2. Dateien in Datasets mit mehreren Tabellen
Datasets können jetzt Inhalte aus relationalen Quellen, Oracle Applications und hochgeladenen Dateien wie Microsoft Excel- oder CSV-Dateien enthalten. Der Dataset-Autor legt die Joins und Darstellungserfahrungen der Datasets fest. Dies ermöglicht eine bessere Kontrolle über Dataset-Datenmodelle und löscht SQL-ähnliche Semantik für das Join-Verhalten. Zu den Vorteilen gehören eine vereinfachte Verknüpfung relationaler Datasets mit Dateien und eine bessere Verwaltung von Dataset-Elementen.
3. Öffentliches REST-API-Framework und API für die Snapshot-Erstellung und -Wiederherstellung
Administratoren können die Erstellung und Wiederherstellung von Snapshots über eine API automatisieren. Dies ist die erste in einer Reihe von APIs, mit denen wichtige administrative Aufgaben automatisiert werden, von denen viele heute manuell ausgeführt werden. Die Snapshots werden in einem vom Kunden kontrollierten Oracle Object Storage-Bucket gespeichert. So können Snapshots ganz einfach verwaltet und wiederverwendet werden.
4. Microsoft Power BI-Connector
Mit diesem von Oracle entwickelten Microsoft Power BI-Connector können Sie auf Oracle Analytics Cloud zugreifen und das branchenführende semantische Modell der Unternehmensklasse verwenden, um Power BI-Berichte zu erstellen.
5. Oracle Analytics Publisher-Unterstützung für Snowflake-Datenbanken
Mit Oracle Analytics Publisher können Sie pixelgenaue Berichte mit Snowflake als Datenquelle erstellen.
H2 2022
1. Direkter Connector zu REST-APIs (JSON-basiert)
Mit diesem neuen Selfservice-Connector können Sie generisch eine Verbindung zu REST-API-Endpunkten herstellen, um Datasets zu erstellen. Mit dieser Funktion können Sie Arbeitsmappen und Visualisierungen aus verschiedenen SaaS-Systemen entwickeln, die über REST-APIs zugänglich sind.
2. Webbasierter semantischer Modellierer
Mit einem neu entwickelten, vollständig browserbasierten semantischen Modellierer können Sie semantische Schichten auf föderierten Datenquellen erstellen. Vollständig kompatibel mit vorhandenen Unternehmensdatenmodellen, die relationale Quellen im Repository-Dokumentformat (RPD) verwenden, führt der neue semantische Modellierer eine moderne Erfahrung ein, die sich auf Teamentwicklung, Versionskontrolle und Herkunftsanalyse konzentriert. Dieses neue Tool basiert auf Semantic Model Markup Language (SMML) und speichert alle Authorings als Quellcode. Sie können die integrierte Versionskontrolle verwenden oder direkt in jedes Git-kompatible Repository wie GitHub, GitLab oder Git auf OCI integrieren.
Durch die vollständige Unterstützung von Verzweigungen und Zusammenführungen wird die Mehrbenutzerentwicklung einfacher und unkomplizierter. Mit SMML können Entwickler mit dem Tool Änderungen direkt in der Quelle oder mit dem integrierten JSON-Editor vornehmen. Mit der Git-Integration haben Sie vollen Einblick in eine vollständige Änderungshistorie. Die Veröffentlichung in mehreren Zielen vereinfacht auch die Wiederverwendung.
3. Semantische Modell-Auszeichnungssprache
Mit der Einführung des neuen semantischen Modellierers kündigt Oracle Analytics auch die Semantic Model Markup Language an. Dieses offene, JSON-basierte Format ermöglicht semantischen Entwicklern und Tools von Drittanbietern das Erstellen und Ändern von Oracle Analytics-Semantikmodellen mit Standardeditoren, Codes und Skriptsprachen. Dieses offene Format erweitert die Möglichkeiten für eine höhere Integration mit selbsterstellten Anwendungen und Anwendungen von Drittanbietern.
H1 2022
1. Steuern Sie den Radius des Ringlochs in den Ringdiagrammen
In einem Ringdiagramm können Sie jetzt den Radius des Ringlochs steuern. So können Sie die Datenanzeige verwalten und die Darstellung verbessern.
2. Einstellungen für mehrere Spalten in einem Datenset ändern
Mit diesem Update können Sie die Massenbearbeitung verbessern und beim Ändern von Einstellungen für mehrere Spalten Zeit sparen. Sie können Spalten in der Metadatenansicht mehrfach auswählen, um den Datentyp, die Einstellung „Als behandeln“, den Aggregationstyp und die Einstellung „Ausblenden“ für mehrere Spalten gleichzeitig zu ändern.
3. Bedingte Formatierung für Performancekacheln
Wir erweitern die bedingte Formatierung weiterhin auf der gesamten Plattform. Mit diesem Update können Sie eine bedingte Formatierung für Performancekacheln definieren.
4. Arbeitsmappen als Leseberechtigter öffnen
Autoren können Arbeitsmappen standardmäßig als Leseberechtigter öffnen, und sie können bei Bedarf auch direkt in den Bearbeitungsmodus wechseln.
5. Anpassbare Consumer-Navigation
Mit dieser Funktion haben Autoren einen neuen Darstellungsstil für untere Registerkarten, der mehr Kontrolle beim Kuratieren der Consumer-Navigation bietet. Autoren können diesen Stil im Eigenschaftsbereich „Präsentation“ auswählen.
6. Autorgesteuerte Dashboard-Filterleiste
Diese Verbesserung am Dashboard-Filterlistenfeld bietet mehrere Filteroptionen in demselben Steuerelement. Statt sechs Listenfelder auf dem Bildschirm zu platzieren, verwalten Sie eine einzelne Filterleiste mit Dropdown-Auswahl.
H2 2022
1. Benutzerdefinierte Aktionen für Consumer
Mit diesem Update können Autoren definieren, welche Optionen für einen Consumer verfügbar sind. Beispiel: Ein Autor kann Benutzern Zugriff auf eine Arbeitsmappe als Consumer erteilen, jedoch deren Drilldown-Fähigkeiten einschränken.
2. Flexibles, schichtbasiertes Kombinationsdiagramm
Kombinationsdiagramme sind ein leistungsstarkes Tool in Oracle Analytics und bieten die Möglichkeit, verschiedene Diagrammtypen in einem zu mischen. Wir werden weitere Diagrammtypen hinzufügen, die miteinander kombiniert werden können, sowie einen schichtbasierten Ansatz für die Organisation und Erstellung Ihres Diagramms.
3. Steuerelement „Benutzer“ für die Eigenschaften „Meine Berechnungen“
Mit diesem Update können Sie das Verhalten von Attributen und Kennzahlen in „Meine Berechnungen“ ändern.
4. In Microsoft Excel exportieren
Sie können bereits Daten in eine CSV-Datei exportieren. Dieses Update geht einen Schritt weiter, indem Sie es Ihnen ermöglichen, Daten direkt im Microsoft Excel-Format herunterzuladen, was Zeit und Aufwand spart.
5. Schlüsselmetriksemantik
Mit dieser Funktion können Sie Metadaten zu Schlüsselmetriken identifizieren, z.B. welche Kennzahlen in Ihrem KPI wichtig sind und welche anderen Kennzahlen miteinander verknüpft sind. Er wird zuerst in Arbeitsmappen angezeigt.
6. Insights-Watchlist auf der Homepage
Mit der Watchlist können Sie Informationen und Visualisierungen verfolgen, die für Sie auf Ihrer Homepage wichtig sind.
7. Geodatentypen unterstützen und Projektgeometrieformen
Mit diesem Update kann OAC Geometriedatentypen in jedem Dataset nativ konsumieren. Geometriedatentypen sind ein binäres Format, das eine Form auf einer geografischen Karte definiert. Spalten, die Geometriedatentypen enthalten, können auf einer Karte nativ projiziert werden. Diese neue Funktion kann verwendet werden, um bestimmte räumliche Berechnungen zu unterstützen, wie den Abstand zwischen zwei Punkten auf einer Karte.
H1 2022
1. Optimierte erweiterte Analysen für nicht unterstützte Quellen
Unter bestimmten Umständen für Oracle Enterprise Performance Management-(EPM-) und Essbase-Datasets führen erweiterte Analysefunktionen mit einem Klick möglicherweise nicht zu den erwarteten Ergebnissen. Um Verwechslungen zu vermeiden, sind für diese Datasets keine Ein-Klick-Analysen mehr verfügbar.
2. Zusätzliche Algorithmen, die in Oracle Machine Learning integriert sind: XGBoost und Neural Network
OAC ermöglicht es Benutzern jetzt, zusätzliche Oracle Machine Learning-Modelltypen zu registrieren und anzuwenden, einschließlich XGBoost- und Neural Network-Algorithmen.
3. Automatisierte Einblicke durch Datasets
Durch die automatische Erkennung wichtiger Einblicke basierend auf einem beliebigen Dataset können Analysten wichtige Einblicke in ihre Daten identifizieren und schnell kollaborative Storys erstellen.
4. Oracle Functions-Integration für OAC-Datenflüsse
Dies ist ein sicheres Framework zur Erweiterung von Analysen. Benutzer können einen API-Aufruf oder ein benutzerdefiniertes Skript als Funktion registrieren. Beispiel: Sie möchten einen Datenfluss ausführen, der ein benutzerdefiniertes Python-Skript ausführt. Jetzt können Sie das Skript in OCI Compute hochladen und eine entsprechende Funktion definieren. OAC konsumiert die Funktion und führt das Skript sicher über OCI Compute aus.
H2 2022
1. Integration mit Oracle Cloud Infrastructure AI Services – OCI Language
Dieses Update führt eine Integration mit Oracle Cloud Infrastructure Language ein. Mit diesem Service können Kunden Erkenntnisse aus unstrukturiertem Text mit Natural Language Processing gewinnen. Zu den wichtigsten Funktionen von OCI Language gehören die Spracherkennung, Sentimentanalyse, Textklassifizierung, Named Entity Recognition und Schlüsselphrasenerkennung.
2. Integration mit Oracle Cloud Infrastructure AI Services – OCI Vision
Dieses Update führt eine Integration mit OCI Vision ein, einem Service, mit dem Kunden Einblicke aus Bildern gewinnen können. Zu den wichtigsten Funktionen von OCI Vision AI gehören die Objekterkennung sowie die Texterkennung und -klassifizierung, sodass Analysten schnell bildbasierte Inhalte verstehen können.
3. Erweiterte Explain-Algorithmen und verbesserte Benutzererfahrung
Diese Aktualisierungen der Explain-Funktion umfassen die Verbesserung der Schnittstelle, die Verbesserung von Algorithmen (wie Segmentierung) und weitere Steuerelemente für die Verwaltung der Benutzererfahrung.
H1 2022
1. Administrator-Governance von Selfservice-Assets
Dadurch können Administratoren Assets in persönlichen Katalogverzeichnissen verwalten, sodass sie die Eigentümerschaft unter Benutzern übertragen und Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit identifizieren können. Dazu gehören das Erteilen/Entziehen von Zugriff, das Kopieren/Einfügen an andere Speicherorte und das Ändern von Eigenschaften.
H2 2022
1. E-Mail-Formate für die Serviceadministrationskonsole
In der OCI-Serviceadministrationskonsole können Sie weitere Konfigurationsoptionen für die E-Mail-Zustellung über Agents hinzufügen. Mit diesen zusätzlichen Optionen können Sie ein Outlook-Format mit mehreren Byte unterstützen, die Empfänger in der E-Mail anzeigen, E-Mails auf bestimmte Domains beschränken und vieles mehr.