IA e AM

Machine learning para usuários comerciais

Use análises avançadas com um clique para exibir previsões, tendências, clusters e linhas de referência rápidas. Os usuários podem personalizar o intervalo de previsão e o tipo de modelo dos algoritmos incorporados para melhor se adequar aos dados e ao caso de uso de negócios.

Com apenas alguns cliques e sem codificação, você pode usar o recurso Explicar para examinar o conjunto de dados e identificar motivadores de negócios significativos, insights contextuais e anomalias de dados. Escolha os visuais e achados do Explain para começar uma nova história ou painel.

O recurso Auto Insights examina conjuntos de dados e usa ML para criar automaticamente insights visuais com todas as métricas e atributos disponíveis. Isso pode levar a conexões e padrões não descobertos nos dados que, de outra forma, não seriam considerados. Com um clique, o Oracle Analytics exibirá uma série de visualizações com descrições detalhadas que podem ser facilmente adicionadas à tela do projeto. Todos os cálculos usados para obter os insights são transparentes e editáveis.

Use os recursos Explicar e Auto Insights para iniciar seus projetos com insights orientados por análise e com base em ML, evitando a síndrome da tela em branco e resultados tendenciosos.

Assistente de IA generativa para analistas

O Oracle Analytics AI Assistant usa grandes modelos de linguagem (LLMs) de IA generativa por meio de uma interface de conversação para ajudar os analistas a se tornarem mais produtivos. Ao traduzir a linguagem natural em ações precisas, o AI Assistant preenche a lacuna entre a visão e os planos de um analista. Isso permite que os analistas solicitem alterações ou modificações específicas e que o AI Assistant automatize a execução. Como resultado, os analistas não precisam ser especialistas em ferramentas de visualização nem perder tempo procurando a função ou a configuração correta. Analistas familiarizados com outras ferramentas de visualização, como Power BI ou Tableau, podem rapidamente se tornar produtivos com o Oracle Analytics.

Escolha entre dois modelos de linguagem.

Um LLM incorporado projetado especificamente para entender o Oracle Analytics e os conjuntos de dados que estão ativos em sua pasta de trabalho atual. É preciso e menos propenso a alucinações porque, ao contrário dos LLMs externos, é otimizado para conversas e tarefas de análise. Por exemplo, o comando "Quais são os 5 principais países por receita para nossos clientes de fidelidade nível Gold??"

O BYO-LLM (Bring-your-own-LLM) permite integrar uma assinatura de LLM externa de serviços como OpenAI. Um LLM externo fornece conhecimento adicional a partir de seus dados de treinamento sobre o mundo externo, além dos conjuntos de dados já existentes no projeto de análise. Isso permite consultas mais flexíveis usando fatos referenciados externamente para definir os valores do filtro corretamente. Por exemplo, o comando, “Qual ​​foi a receita de vendas em feriados públicos federais dos EUA em 2024 para as 10 cidades mais populosas dos EUA onde a temperatura média foi de 22 °C ou mais?” Neste exemplo, o conjunto de dados do projeto de análise compreende uma tabela de receita, uma de datas e uma de regiões. Essas tabelas não contêm informações sobre feriados públicos dos EUA, populações de cidades e dados climáticos históricos. O LLM preenche esses detalhes ausentes, fornecendo os valores de filtro corretos para limitar com precisão as tabelas de data e região.

Processamento e geração de linguagem natural

Use o processamento de linguagem natural (NLP) com tecnologia de IA e a geração de linguagem natural (NLG) com as respostas criadas por IA generativa, para interagir e entender melhor as análises. Simplesmente use palavras-chave faladas ou digitadas em linguagem natural para consultar qualquer informação dos conjuntos de dados e da camada semântica do Oracle Analytics, sem a necessidade de entender onde os dados residem ou a composição do conjunto de dados. Renderize automaticamente as visualizações no contexto à medida que a consulta estiver sendo criada.

O NLG cria narrativas textuais inteligentes de visualizações que, por padrão, são conectadas ao vivo à fonte de dados e interagem com outros objetos de dados na tela, como visualizações e filtros. O detalhe da narrativa tem sete níveis selecionáveis, e a descrição pode ser definida como "tendência" ou "detalhamento". As narrativas textuais estão disponíveis em vários idiomas. Com o aplicativo móvel, você pode converter pastas de trabalho de análises em narrativas faladas, como podcasts.