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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、ビジュアル化、エンタープライズ・レポート、拡張分析、自然言語処理/生成に必要な、AI駆動のセルフサービス分析機能を、ビジネス・アナリストや部門担当者にも使えるようにします。

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主な機能

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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、強くビジュアルに訴えること、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

Oracleは、分析プロセスのあらゆる観点に機械学習とAIを組み込むことによって、より深いインサイトを実現し、今まで以上に業務を容易にします。データの準備と検出にスマート機能を導入し、全体的な体験を強化しています。自然言語処理(NLP)と自然言語生成(NLG)によって、対話型の最新のアナリティクスが可能になりました。

自然言語

人間の話し方はコンピュータと違います。にもかかわらず、コンピュータに向かえばすぐに答えが返ってきて、最適な判断につなげられます。オラクルが目指しているのは、質問を翻訳しなくてもアナリティクス・システムの動作を確認できることです。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、様々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。

モバイルの模索

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―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なら確実にハイブリッド・データにアクセスできます。オンプレミスでもクラウドでも、主要なアプリケーションとデータ・ストアのデスクトップでも。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に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、どんなエンタープライズ・アナリティクスおよびBIプログラムでも基盤です。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アナリティクスは、きわめて貴重です。組織が、分析機能を他のアプリケーションに埋め込んで、Webページ内でコンテンツを公開する、あるいはチャットボットからの対話を有効にする必要があるのも、まさにそのためです。組み込みのアナリティクスでは、影響が最適となる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、ステムを実行するうえで欠かせないインフラです。

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、トレーニングに集中し、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。