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急上昇中の質問

Oracle Analytics Cloudとは

Oracle Analytics Cloudは、データの準備、視覚化、エンタープライズ・レポート、拡張分析、自然言語の処理や生成に必要な、最新のAI駆動セルフサービス分析機能を、ビジネス・アナリストや利用者が使えるようにします。

Oracle Analytics Cloudのスクリーンショット
Aonの幹部ミーティングに参加して、同社が達成した50%のコスト削減と、その卓越したOracle Analyticsのレポート作成技能を学んでください。
Oracle Analytics Cloudの詳細

主な特長

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ワールドクラスのビジュアライゼーション製品は、4つの基準を満たす必要があります。 使いやすいこと、強く視覚に訴えること、統制されたソースと個人的なソースどちらのデータにもアクセスできること、そして利用者のコミュニティ間で広く共有できる高度な分析に対応していることです。

拡張分析

オラクルは、分析プロセスのあらゆる側面に機械学習とAIを組み込み、これまで以上に業務を簡素化することで、より深いインサイトを提供します。 オラクルでは、お客様のあらゆるエクスペリエンスを強化するために、スマートなデータの準備と検出を行っています。 自然言語処理(NLP)と自然言語生成(NLG)によって、現代的な会話形式の分析を実現します。

自然言語

人間の話し方はコンピューターとは違います。 それにもかかわらず、私たちは最適な判断を下せるようにコンピューターにすぐに答えを求めます。 オラクルが目指しているのは、アナリティクス・システムの動作に対応するように質問を翻訳する必要をなくすことです。 NLPとNLGの力で、質問すればすぐに明確な答えが返ってくるようになります。

アナリティクス・ダッシュボード

利用者の役割・権限に基づいてパーソナライズされた情報に、対話的にアクセスできるようにしたい。あらゆる組織がそう考えています。 ダッシュボードには、さまざまなソースとシステムから届くコンテンツが集約され、パーソナライズしたデータが表示されます。そのデータは、統合された共通の操作で完全に対話的に扱うことができます。

モバイルによる探索

企業では、必要なときに必要な場所で情報が求められます。 そのためには、モバイル・デバイスでも質問して答えを得られなければなりません。 AIを利用したモバイルBIが、利用者の関心を、まさに関心を示したときにその場所で学習し、共有およびコラボレーションの相手についても学習します。

データ準備の統合

データの準備には、いつも予定より時間がかかるものです。データが準備できなければ、分析は始まりません。 オラクルがデータの準備と分析は不可分であると考えるのは、そのためです。 データの準備しだいで、データ・セットは拡張強化され、補正してリッチに作成され、それがインサイトの向上と、状況の鋭敏な理解につながります。

データ・コネクタ

データは、あらゆる組織の生命線です。 ソースや場所にかかわらず、データへのアクセスは不可欠です。 Oracleなら、オンプレミスでもクラウドでもデスクトップでも、主要なアプリケーションやデータ・ストアから確実にハイブリッド・データにアクセスできます。 アクセスできるデータが増えるほど、そこから得られる分析は充実し、多様になります。

コラボレーションと公開

データを十分に活用するためには、結果を誰とでも簡単に共有する必要があり、チーム間でスマートにコラボレーションを進めて分析内容を精緻化しなければなりません。 全員の英知を駆使してインサイトを促せば、それが迅速な対応と最良の結果につながります。

統制されたエンタープライズ・アナリティクス

信頼できるデータは、あらゆるエンタープライズ・アナリティクスとBIプログラムの基盤です。 その一方で、パフォーマンスについて新しい観点を明らかにするには、他のソースからのデータを組み合わせて調べられる自由度も必要になります。 セキュリティ規則に準拠し、ガバナンスのフレームワーク内で分析の自由度を確保するために他のソースからのデータも利用する、事前構築済みのアナリティクス・データ・モデルを活用します。

組み込みのアナリティクス

ビジネス・プロセスのコンテキストで得られた分析は、非常に貴重です。 組織が、分析機能を他のアプリケーションに埋め込んだり、Webページ内でコンテンツを公開したり、チャットボットとの対話を有効にしたりする必要があるのも、まさにそのためです。 アナリティクスを組み込むことで、最適な場所にデータを置くことが可能になります。

エンタープライズ・アーキテクチャとセキュリティ

組織は、セルフサービス分析の自由度と、信頼できるスケーラブルなデータおよび分析を提供するガバナンス・フレームワークとの両方を求めています。 Oracle Analyticsに対応するアーキテクチャとセキュリティ・モデルは、そのニーズを管理し、接続、認証、処理性能に対する組織の要件に合わせてシステムを調整することができます。 利用者からすぐに見えるものではありませんが、システムを実行するうえで欠かせないインフラストラクチャです。

予測分析

結果を予測しデータを的確に理解するためには、強力な機械学習(ML)モデルとともに、シンプルなワンクリックのアクションが必要です。 組織の全員が使えるように高度なアナリティクスを導入するために、Oracle AnalyticsはMLモデルの組み込み、消費、トレーニングに重点を置き、データの準備、検出、コラボレーションを充実させています。

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