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Hoja de ruta de Oracle Analytics Cloud y Server

Oracle Analytics Cloud (OAC) fortalece a los consumidores de análisis, analistas de negocios y desarrolladores de datos con los mejores análisis modernos en la nube. Con análisis de autoservicio, preparación de datos, descubrimiento y visualización basados en aprendizaje automático; informes empresariales inteligentes combinados con analítica aumentada; y procesamiento y generación de lenguaje natural, puede convertir los datos en conocimientos sin importar su función: analista de negocios, ingeniero de datos, científicos de datos ciudadanos, gerente departamental, experto en dominio o ejecutivo. Para los clientes que necesitan conocimientos en otros entornos, incluido el local, Oracle Analytics Server está disponible y se actualiza aproximadamente una vez al año para incluir las funciones que se ofrecen en Oracle Analytics Cloud.

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  • Entregado


    H1 CY2021

    • 1. Compatibilidad de fuentes de datos genéricas de conectividad de bases de datos Java (JDBC)
      El soporte extendido para el tipo de conexión JDBC le permite configurar un acceso ilimitado desde Oracle Analytics Cloud a otras conexiones JDBC.
    • 2. Conectividad a Google BigQuery
      Conéctese a Google BigQuery desde Oracle Analytics Cloud para crear conjuntos de datos en vivo o basados en instantáneas.
    • 3. Actualización programada para conjuntos de datos
      Las instantáneas del conjunto de datos ofrecerán un programa de actualización personalizado para recuperar datos nuevos de fuentes de datos y aplicaciones según un programa predefinido y predecible.
    • 4. Introducción de conocimientos personalizados en la base de conocimientos de enriquecimiento
      Oracle Analytics ofrece la capacidad de recomendar enriquecimientos y transformaciones para varias columnas de conjuntos de datos en función del conocimiento integrado y un motor de creación de perfiles de datos basado en el aprendizaje automático. El conocimiento personalizado le permitirá introducir sus propias fuentes de enriquecimiento en el sistema de conocimiento. Esta capacidad introducirá automáticamente estas fuentes en el motor de creación de perfiles, que generará recomendaciones adecuadas cuando se identifiquen patrones similares.
    • 5. Conjuntos de datos de autoservicio avanzados
      Expansión de los conjuntos de datos existentes para incluir varias tablas y relaciones de unión definidas, así como tablas para fuentes heterogéneas dentro de un único diagrama de unión guardado como un solo conjunto de datos que puede compartirse con varios usuarios que pueden colaborar con él.
    • 6. Información valiosa sobre la calidad de los datos
      Los problemas de calidad de los datos dentro de los conjuntos de datos a veces surgen solo después de que los datos se visualizan y exploran. En algunos casos, los problemas permanecen ocultos a menos que se consulten específicamente. El generador de perfiles de datos de Oracle Analytics puede identificar automáticamente problemas de calidad y presentar una perspectiva acerca de la calidad para cada columna que muestre cualquier problema posible. A continuación, puede solucionar los problemas de forma interactiva, lo cual aumentará su confianza en el análisis.
    • 7. Aumento de los límites de filas procesadas por los flujos de datos
      Un aumento del límite del número de filas que puede ser procesadas los flujos de datos.
    • 8. Soporte para estructuras de área temática/Oracle Enterprise Performance Management (EPM)/Oracle Essbase en tabla y pivote de autoservicio
      Dentro de las capacidades de exploración de datos de autoservicio de Oracle Analytics, tendrá la capacidad de profundizar en estructuras de áreas temáticas predefinidas.
    • 9. Cuadro de diálogo de clasificación de gráficos para una clasificación personalizada y ajustada
      Una nueva superficie mostrará la definición de clasificación y el orden que se aplica a un gráfico con la capacidad de modificar y reorganizar las clasificaciones. El cuadro de diálogo también representará visualmente problemas de clasificación para permitirles a los usuarios comprender claramente la lógica de clasificación que se aplica al gráfico.
    • 10. Nuevos filtros en lienzo para columnas de fechas y medidas
      Amplíe la oferta de capacidades de filtrado en lienzo con soporte para columnas de medidas y fechas específicas.
    • 11. Capas discretas en mapas
      Las capas de mapas independientes pueden provenir de múltiples fuentes de datos sin la necesidad de que se unan estas fuentes. Estas capacidades proporcionan análisis de energía en un mapa donde sus datos pueden superponerse a múltiples capas de información geográfica.
    • 12. Límites aumentados en el número de filas para la exportación de datos desde las visualizaciones de proyectos
      Aumento de los límites de filas en varias opciones de exportación y descarga de datos al exportar datos de proyectos de Oracle Analytics.
    • 13. Impresión de visualización de datos de alta resolución
      La capacidad de imprimir visualizaciones de datos increíbles y de alta resolución con la precisión WYSIWYG de los informes de análisis de servicios personales.
    • 14. Análisis de gráficos en flujos de datos para conjuntos de datos de Oracle utilizando las funciones de Oracle Advanced Analytics de Oracle Database
      Introduce funciones de análisis de gráficos en el nodo de análisis de bases de datos en los flujos de datos, lo que permite a los usuarios analizar redes de información, identificar rutas y otras funciones avanzadas de análisis de gráficos.
    • 15. Búsqueda mejorada de contenido y dentro del contenido con nuevas capacidades
      La búsqueda en la página de inicio es ahora más inteligente, con la capacidad de definir nuevos términos de búsqueda y ajustar los resultados de la búsqueda.
    • 16. Próxima generación de Oracle Analytics Mobile
      La próxima generación de Oracle Analytics Mobile reunirá todos los beneficios de la generación de lenguaje natural (NLG) y la analítica aumentada. Con acceso al catálogo de datos, los usuarios de dispositivos móviles pueden recuperar cualquier visualización de datos, panel o informe del editor existente.
  • Conectividad de datos


    H2 CY2021

    • 1. Conectividad a Microsoft Azure Synapse
      Conéctese directamente a Microsoft Azure Synapse para crear conjuntos de datos en vivo o basados en instantáneas.
    • 2. Soporte para vistas analíticas de áreas temáticas
      Las vistas de análisis de Oracle Database pueden mapearse en la capa semántica y consumirse en cada experiencia de Oracle Analytics.
    • 3. Conector directo a API REST (basado en JSON)
      Se admitirá la capacidad de utilizar extremos de la API REST como fuente de datos para conjuntos de datos. Esta capacidad le permite consultar las URL de servicios web existentes que proporcionan extremos a los usuarios autorizados.
  • Modelado y preparación de datos


    H2 CY2021

    • 1. Desactive la unión automática para conjuntos de datos con varias tablas
      Actualmente, Oracle Analytics Cloud agiliza la preparación de datos mediante la creación automática de combinaciones, tanto cuando hay una combinación definida en la fuente de datos como cuando no la hay, mediante el uso de nombres de columnas que coinciden en las tablas del conjunto de datos para crear una combinación. Esta opción le permite desactivar la combinación automática en los casos en los que sea útil crear combinaciones manualmente.

    H1 CY2022

    • 1. Modelador semántico basado en la web
      Un modelador semántico de nuevo diseño les permite a los usuarios crear capas semánticas sobre fuentes federadas. Totalmente compatible con los protocolos de escritorio remoto (RPD) existentes, el nuevo modelador semántico presenta una experiencia moderna y se centra en el desarrollo de equipos, el control de versiones y el análisis de linaje.
    • 2. Lenguaje de marcado de modelo semántico
      Con la introducción del nuevo modelador semántico, Oracle Analytics también anunciará el lenguaje de marcado de modelo semántico (SMML). Este formato abierto basado en JSON permitirá a los desarrolladores semánticos y a herramientas de terceros crear y modificar modelos semánticos de Oracle Analytics utilizando editores, códigos o lenguajes de script estándar. Este formato abierto ampliará las posibilidades de un mayor nivel de integración con aplicaciones propias y de terceros.
  • Visualización de datos


    H2 CY2021

    • 1. Gráfico flexible combinado basado en capas
      Los gráficos combinados son una herramienta eficaz en Oracle Analytics, que ofrecen la capacidad de mezclar diferentes tipos de gráficos en uno. Agregaremos más tipos de gráficos que se pueden mezclar, así como un enfoque basado en capas para organizar y crear su gráfico.
    • 2. Soporte para mapas e interacción de Mapbox
      Mapbox proporciona una experiencia de mapeo fluida y de alto rendimiento para admitir incluso los escenarios espaciales más complejos.
    • 3. Ordenación de visualizaciones de datos por columnas externas
      Esta es una nueva capacidad para ordenar elementos de visualización por columnas que no forman parte de la gramática de visualización. Por ejemplo, si tiene un informe de gráfico de barras donde se muestran los ingresos por representante de ventas que no incluye la tenencia, esta capacidad le permite ordenar por tenencia para obtener más información sobre el desempeño de los representantes.
  • Funciones de análisis aumentadas


    H2 CY2021

    • 1. Conocimientos automatizados
      El descubrimiento automático de información clave basada en cualquier conjunto de datos permitirá a los analistas identificar comportamientos clave en sus datos y crear rápidamente historias colaborativas basadas en estas experiencias.
    • 2. Generación mejorada de lenguaje natural
      La creación de informes narrativos con NLG ahora es aún más poderosa con el soporte de múltiples atributos y medidas que utilizan más entradas para generar un análisis en profundidad de sus datos. Introduciremos información adicional sobre los datos en el motor NLG para generar conocimientos específicos.
  • Experiencia de usuario


    H2 CY2021

    • 1. Experiencia de usuario de Redwood
      Oracle Analytics presentará un nuevo diseño de Oracle Redwood en toda la plataforma. Una vez introducido, el nuevo diseño se ofrecerá como una vista previa que los administradores pueden probar por sí mismos o activar para sus instancias. Una vez que pase el período de vista previa, todas las instancias adoptarán el nuevo diseño.
    • 2. Formato condicional
      Expansión de las capacidades de administración de color de autoservicio de Oracle Analytics para poder definir el formato condicional basado en objetivos y umbrales para cada medida y, luego, aplicarlo a visualizaciones específicas según sea necesario.
    • 3. Manejo mejorado de valores nulos en filtros de listas
      De forma predeterminada, los valores nulos se excluyen de los resultados. Esta actualización le permitirá indicar si los valores nulos deben incluirse en los resultados.
    • 4. Personalización de acciones y opciones disponibles en el modo consumidor
      Mejore la experiencia del consumidor de sus proyectos con un diseño detallado y opciones de interacción con el usuario.
    • 5. Experiencia mejorada con el botón Atrás
      El uso del botón Atrás dentro de OAC ahora proporcionará una navegación dentro del producto más simple y directa entre los editores y la página de inicio.
    • 6. Nuevas opciones de control de impresión
      Las nuevas opciones permiten un control más preciso sobre la impresión, por lo que puede ajustar el tamaño de salida para que sea exactamente lo que ve en la pantalla o ajustar el tamaño según las resoluciones que mejor se adapten a su tipo de salida.
    • 7. Manejo mejorado de notas
      Las notas de hoy están disponibles en Narrate. Esta opción también le permitirá agregar notas en Visualize.
    • 8. Visualización de selección múltiple
      Le permitirá seleccionar visualizaciones múltiples en un lienzo para cambiar fácilmente las propiedades compartidas en grupos de contenido.
  • Seguridad y gobernanza


    H2 CY 2021

    • 1. Cifrado de PDF
      Oracle Analytics Publisher le permite cifrar documentos PDF. Esta mejora agrega un nuevo nivel de seguridad. Si selecciona “Máximo”, su PDF se entregará a través del algoritmo AES256 (Estándar de cifrado avanzado) compatible con FIPS 140-2.
    • 2. Gestión administrativa de activos de autoservicio
      Esto permitirá a los administradores gestionar activos en directorios de catálogos personales para que puedan transferir la propiedad entre usuarios e identificar problemas de seguridad de los datos.
    • 3. Información sobre el rendimiento para lienzos y visualizaciones
      El análisis de rendimiento detallado para cada visualización e interacción del lienzo ayudará a identificar las preocupaciones de rendimiento y revelará información sobre el comportamiento y el tiempo de actualización del contenido.
    • 4. Métricas nativas relacionadas con el rendimiento y el estado de Oracle Analytics Cloud en Oracle Cloud Infrastructure
      Ofrece un conjunto cada vez mayor de métricas clave de rendimiento y estado sobre cada instancia de OAC con el entorno nativo de Oracle Cloud Infrastructure (OCI) del cliente.

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