Fusion Analyticsは、Oracle Cloudアプリケーション用の事前構築済みクラウドネイティブ分析アプリケーション・ファミリであり、意思決定の改善に役立つすぐに使用できるインサイトを事業部門のユーザーに提供します。HR、財務、調達、および業務のチームは、コーディングを必要とせずに、組み込み済みの機械学習(ML)と、Oracle Cloudアプリケーション以外のソースから得られる追加データを使用して分析を強化できます。オラクル独自の幅広く深い分析機能とアプリケーション機能を組み合わせることで、組織で分析を統合し、部門全体で共通した単一のパフォーマンス・ビューを実現することができます。
Oracle Cloud ERP用の事前構築済みの分析ソリューションを使用して、運転資本の利用状況の改善、ビジネス支出の適切な管理、収益性の根本的促進要因の明確化を実現します。総勘定元帳、売掛金、買掛金、支出、従業員経費、調達などのトピックをカバーする高度な分析を実施できます。
Oracle Cloud HCM向けの事前構築済みの分析ソリューションにより、多様性、従業員の削減および維持、人材獲得、報酬、パフォーマンス、スキル、内部異動などに関する意思決定が改善されます。
Oracle Cloud SCM用の事前構築済み分析ソリューションを使用することで、根本的促進要因を明らかにし、運用効率の向上、コストの削減、顧客満足度の確保を実現できます。サプライチェーン担当者は、Oracle Cloud SCM以外のソースからの組込みの機械学習や追加データを使用することによって、コーディングの必要なく、分析を強化できます。
Oracle Fusion Analyticsは、すぐに運用を開始できるように設計されています。すべてのOracle Cloudアプリケーション・データを統合することで、部門全体に共通する単一のパフォーマンスビューを提供でき、コーディングは必要ありません。
次の各機能領域をクリックすると詳細を確認できます。
Oracle Cloudアプリケーション(ERP、HCM、およびSCM)のソースデータ全体にわたって、すぐに使える1,000を超えるベスト・プラクティス・キー・パフォーマンス・インジケータ(KPI)、メトリック、ダッシュボード、およびレポートを使用して、ビジネス・パフォーマンスを迅速に評価および追跡できます。
Oracle Cloudアプリケーションとの事前構築済みのネイティブ統合と事前構築済みのデータモデルを使用して、時間のかかる設計、デプロイメント、および統合のタスクを排除し、データ整合性に関するエラーを削減します。
Oracle Cloudアプリケーションからインポートされる役割固有の権限と制限に基づいて、データへのアクセスを制御および保護します。手動での構成が不要になり、パーソナライズされた使用方法を実現できます。
元のOracle Cloudアプリケーションが新しいリリースによってアップグレードされると、Oracle Fusion Analyticsも最新の状態になります。これによって、すべてのカスタム拡張がアップグレード後も保持されるため、手動でのアップグレードや同期が不要になります。
拡張性に優れた単一のデータモデルを活用して、Oracle Cloud ERP、Oracle Cloud HCM、およびOracle Cloud SCMアプリケーションにまたがる分析が可能です。
統合データモデルの詳細を確認する
統合ダッシュボードビューで事前構築済みのKPIを使用して、部門間のさまざまなビジネス・パフォーマンスを監視できます。
財務およびHRに関する分析のデモを見る(2:17)
すべての部門がより効果的に連携できます。データの共通ビューにより、チームはビジネスへの意思決定の影響を理解し、アクションを調整できます。
すべてのデータを使用して、Oracle Cloudアプリケーション・データのビジネス対象領域または使用可能な任意のデータソースから関連オブジェクトをドラッグ・アンド・ドロップすることで、まとまりのあるストーリーを伝えることができます。
カスタマイズ方法の詳細を確認する
50を超えるネイティブのセルフサービス・コネクタを使用して、多様なデータソースを分析に簡単に組み込んで、オラクルのその他のデータソースおよびオラクル以外のデータソースにアクセスできます。
データの拡張性に関する機能の詳細を確認する
追加データソースをOracle Cloudアプリケーション・データと同じデータリポジトリに読み込んで、すべてのデータをまとめて管理およびキュレーションできます。
統合の事例を読む
データセットを調べることにより、コーディングすることなく、わずか数クリックで、意味のあるビジネス上の促進要因やデータの異常を迅速に特定します。自動での視覚化を使用して、新しいより詳細なデータ分析を開始できます。
機械学習の使用例を見る(3:07)
予測、外れ値、クラスタリング、傾向線、センチメント分析、グラフ分析、アフィニティ分析などのアルゴリズムにアクセスして、データの隠れたインサイトを明らかにできます。
モデルの構築とトレーニングを行うことで、コーディングの必要なく、ターゲット値を予測したり、レコードのクラスを特定したりできます。
データ・サイエンティストは、Fusion Analyticsに含まれるエンタープライズ規模のデータ・サイエンス・プラットフォームであるOracle Machine Learningを使用して、データが存在するデータベース内でMLモデルを実行できます。このプラットフォームには、SQL、R、およびPython向けの自動化された、コーディング不要のMLインタフェースおよびナチュラル・インタフェースを提供する30を超えるMLアルゴリズムが含まれています。
KPIライブラリからKPIを選択してダッシュボードに追加したり、アラートのしきい値と通知を設定して目標を定めたり、フィルタリングによりコンテキストを設定したりすることで、ユーザー・エクスペリエンスをパーソナライズできます。
テキストや音声を使ったシンプルな検索のような体験において、自然言語で質問し、結果を視覚的な回答や音声による説明として得ることができます。モバイルアプリでは、28言語をサポートする自然言語処理を使用しています。
音声駆動型分析のデモを見る(2:20)
Fusion Analyticsでは、自然言語生成機能を使用して、問い合わせまたは視覚化の結果についてのテキストによる説明を生成できます。
自然言語機能の詳細を確認する
Oracle Fusion Analyticsは、幅広い業界のお客様によって使用されています。
Cross-SaaSおよび業種別製品マーケティング、シニアディレクタ、Stephanie Foster
Harvard Business Reviewの最近の調査で、回答者の86%は、データがサイロ化されているため、CFO、CHRO、CIOが従業員について情報に基づく意思決定を行えないと回答していることをご存知でしょうか。また、HR Research Instituteの調査によると、調査対象組織のうち、人事データを人事以外のデータ(財務データや運用データ)と融合できる組織はわずか21%で、50%近くの組織がほとんどデータ統合を使用していないとのことです。同調査では、組織が予測分析の使用率を高めることはほとんどないと結論付けられています。
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