분석 플랫폼

Oracle Analytics 플랫폼은 데이터 수집 및 모델링, 데이터 준비 및 보강, 시각화 및 협업 등 분석 프로세스 전반에 요구되는 역량을 제공하는 클라우드 네이티브 서비스로서 조직의 기존 보안과 거버넌스를 훼손하지 않습니다. 내장된 머신러닝 및 자연어 처리 기술은 생산성을 향상하며 조직의 분석 문화 구축에 기여합니다. Oracle Analytics가 지원하는 하이브리드 전략은 온프레미스나 클라우드 어디에서 시작하든 유연한 클라우드 전략을 제공합니다.

Oracle Analytics란 무엇인가?(2:52)

Oracle Analytics 살펴보기

분석을 이용해 시각적 설득력을 가진 사례 구축

Oracle Analytics에서는 데이터를 시각적으로 탐색하고 매력적인 스토리를 제작해 공유할 수 있습니다. 데이터 속에서 발견한 신호는 복잡한 관계를 이해하기 쉽고 의미와 설득력을 가진 커뮤니케이션으로 변화시킵니다.

실질적인 도움이 되는 정보가 분석 프로세스의 속도를 개선하고 의사 결정에 기여합니다. 조직 내 누구나 마우스로 조작하는 인터페이스를 이용해 전문 기술이나 프로그래밍 없이도 상호작용 가능한 데이터 시각화를 구축할 수 있습니다.


다양한 소스, 다양한 데이터

조직 전체와 여러 소스의 데이터를 통합하여 완전하고 일관된 뷰를 제공합니다. Oracle Analytics는 JDBC(Java Database Connectivity)를 비롯해 35개 이상의 데이터 연결 옵션을 기본으로 제공합니다. 개인이나 팀 혹은 조직 전체와 안전하게 데이터 연결을 생성, 관리, 공유합니다. 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 온프레미스, 데이터 레이크, 데이터베이스, 스프레드시트 및 텍스트 기반 추출과 같은 개인 데이터 세트 등 위치에 관계없이 데이터에 접근할 수 있습니다.


SSOT

분석을 위해 모든 데이터에 확장 가능한 단일 뷰를 제공합니다. 거버넌스를 훼손하지 않도록 시맨틱 모델을 공유해 비즈니스에 적합한 형태로 데이터를 표현함으로써 기업 정보 전반의 신뢰성과 일관성을 보장합니다. 사용자는 기술 분야의 용어가 아닌 비즈니스 용어와 사전 정의된 계층 구조, 일관된 계산 및 척도를 통해 데이터에 접근합니다. 여러 데이터 소스를 보여주는 뷰를 원활하게 생성하고 내장된 고성능 쿼리로 이를 탐색합니다. 실시간 연결과 캐시 연결을 사이의 균형 잡힌 설정으로 고성능 데이터 액세스를 보장합니다.


내장된 데이터 준비 및 보강을 모든 사용자가 이용 가능

사용자가 직접 데이터 준비를 이용해 데이터세트를 수집, 프로파일링, 복구, 확장합니다. 로컬 또는 원격으로 수행되는 작업은 시간을 절약하고 오류를 줄입니다. 데이터 품질 인사이트에서 제공하는 신속한 뷰는 이상 상태를 파악하고 수정을 돕습니다. Oracle Analytics가 제공하는 사용자정의 참조 지식 기능은 더욱 방대한 비즈니스별 정보를 식별하고 관련 데이터의 보강에 필요한 권장사항을 제공할 수 있습니다. 시각적으로 구축하는 데이터 플로우는 데이터의 변환, 병합, 보강 결과를 Oracle Analytics 스토리지나 연결된 관계형 데이터베이스 혹은 Oracle Essbase에 저장합니다.


머신러닝을 기반으로 분석 문화 조성

머신러닝은 데이터의 양과 다양성 및 출처가 지속적으로 증가하는 상황에서도 사용자가 숨겨진 패턴이나 통찰력을 발견할 수 있도록 지원합니다. Oracle Analytics에 내장된 머신러닝은 인적 편향을 제거하며 도출된 결과와 기회를 사용자가 손쉽게 해석할 수 있도록 지원합니다. 일반 사무직에서 개발자에 이르는 모든 사용자가 내장된 머신러닝으로 맞춤형 비즈니스 모델을 구축하여 더 나은 의사결정을 내릴 수 있습니다. 머신러닝을 사용하기 위한 특별한 기술이나 프로그래밍 역량을 비즈니스 사용자에게 요구하지 않습니다. 또한 데이터 과학자, 엔지니어 및 개발자는 Oracle Autonomous Database Python 환경을 고성능 컴퓨팅 플랫폼으로 활용해 모델의 구축과 학습, 배포 속도를 향상할 수 있습니다.


위험 감소와 접근 제어

업무 방식이 발전함에 따라 더 안전한 데이터 분석 시스템이 필요합니다. Oracle Analytics의 의미 계층과 데이터 모델은 선별된 데이터 및 정의를 누구나 사용할 수 있도록 보장해 불일치를 해소합니다. 애플리케이션 및 역할 기반 보안은 액세스 권한이 있는 사용자를 지정합니다. 데이터 수준의 보안으로 상세한 액세스 제어를 지원하며 모든 이해 관계자가 개인화된 뷰와 동일한 데이터를 액세스 레벨에 관계없이 사용할 수 있습니다. 또한 통합 ID 관리 시스템과 네이티브 통합은 애플리케이션 전반에서 SSO(Single Sign-On)를 사용할 수 있도록 합니다.


언제 어디서나 사용 가능한 분석

언제 어디서나 자동화된 분석을 제공하여 지속적인 비즈니스 성능 모니터링과 연결 상태를 유지할 수 있습니다. Oracle Mobile 앱은 사용자의 고유 패턴과 관심 데이터를 학습하여 추가 분석이나 데이터 탐색을 돕는 지능형 권장사항을 제공합니다. 자연어를 사용하여 구두로 데이터를 질의하거나 검색과 유사한 패턴을 28가지 언어로 이용할 수 있습니다. 새로운 데이터나 보고서의 갱신, 임계값에 도달한 측정 지표, 특정 GPS 위치에 도착 등과 같은 다양한 트리거를 기반으로 실시간 정보를 수신합니다.


배포 방식 선택 및 예측 가능한 가격 정책

Oracle은 비용을 예측을 위해, 사용된 서비스와 기능 혹은 역할과 상관없이 이용량에 대해서만 비용을 청구합니다.

Oracle Analytics는 다음과 같이 다양한 배포 옵션을 제공합니다.

  • 네이티브 클라우드: Oracle Analytics Cloud는 OCI(Oracle Cloud Infrastructure)에서 제공되는 Oracle 관리 클라우드 전용 서비스입니다. 구독은 OCPU/시간 또는 사용자/월에 따른 사용량으로 제공됩니다.
  • Private Cloud(온프레미스): Oracle Analytics Server는 Oracle의 데이터 센터가 아닌 곳에 배치할 수 있는 고객 관리 소프트웨어입니다. 이는 영구 라이센스 소프트웨어로 판매됩니다.
  • 클라우드 호스팅: Oracle Analytics Server는 Oracle 또는 비Oracle 기반구조(예: OCI 또는 Microsoft Azure)에서 배치 및 호스트할 수 있는 고객 관리 소프트웨어입니다. 이는 영구 라이센스 소프트웨어로 판매됩니다.
  • Oracle Cloud Marketplace: Oracle Analytics Server는 Oracle Cloud Marketplace에서 제공되며 호스팅된 고객 관리 서비스로 배포할 수 있습니다. Oracle의 범용 크레디트나 기존 Oracle Business Intelligence 고객은 BYOL(자체 라이센스 적용) 모델을 사용하여 사용량 기준으로 지불(Pay as you go)할 수 있습니다.

Oracle은 비용을 예측을 위해, 사용된 서비스와 기능 혹은 역할과 상관없이 이용량에 대해서만 비용을 청구합니다.


고객 평가

“Oracle Analytics Cloud은 놀라운 성능을 갖고 있습니다.”
—Risk Management Officer, Finance Industry

“강력하고 직관적인 데이터 시각화 옵션과 우수한 메타데이터 구성요소”
—BI Developer in the Healthcare Industry

"Oracle Analytics Cloud는 정형 데이터와 비정형 데이터의 장점을 모두 갖고 있습니다."
—Director, Enterprise Data Services in the Government Industry


Oracle Analytics 기능

Oracle Analytics는 비즈니스 사용자, 데이터 엔지니어, 데이터 과학자를 도와 데이터의 접근과 처리, 예측 평가, 신속 정확한 의사결정을 실현합니다. Oracle Analytics는 데이터 수집, 준비 및 강화, 시각화 및 협업을 포함하여 전체 분석 프로세스를 처리합니다. 머신러닝은 기업이 데이터 기반을 넘어 분석 기반으로 전환할 수 있도록 모든 플랫폼에 내장되어 있습니다.

배포 및 관리
클라우드

Oracle의 차세대 클라우드 인프라를 기반으로 구축된 Oracle Analytics Cloud는 분석 워크로드에 따라 배포되는 컴퓨트의 크기를 2~52 OCPU까지 조정할 수 있는 Oracle의 관리 전용 클라우드 서비스입니다. Analytics Cloud 환경은 유연하게 확장 및 축소가 가능합니다. 액세스할 필요가 없는 특정 Analytics Cloud 인스턴스를 간단히 일시 중지하여 비용을 절감할 수 있습니다.

온프레미스

Oracle Analytics Server는 고객 관리형으로서 고객의 데이터 센터에 배포됩니다. Analytics Server는 Oracle이나 Microsoft Azure 등의 Oracle 클라우드가 아닌 인프라에 호스트할 수도 있습니다.

Oracle Cloud Marketplace

Oracle Cloud Infrastructure(OCI)에서 호스팅되는 고객 관리형 Oracle Analytics 서버의 배포 속도를 향상합니다. Analytics Server 인스턴스의 완전한 제어를 유지합니다. 고객이 소유한 서버의 하드웨어, 유지 보수 및 관리 작업을 자유롭게 수행할 수 있습니다.

배치 관리
연결
네이티브 커넥터

Oracle Analytics에는 Azure와 Google 등의 다른 클라우드 제공자를 포함하여 Oracle 및 비Oracle 소스에 연결하는 35개 이상의 기본 커넥터가 내장되어 있습니다. Snowflake, Google Analytics, Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft SQL Server 등 인기 있는 데이터 소스의 소셜 피드, 사물인터넷(IoT) 소스 및 데이터 레이크를 연결합니다.

직접 질의 및 데이터 캐싱

Oracle Analytics 플랫폼은 직접 질의와 캐싱 옵션을 모두 제공합니다. 직접 질의를 사용하면 데이터를 질의를 위해 데이터 소스 자체에서 분석 계층으로 직접 전송할 수 있습니다. 원하는 분석에 따라 직접 질의와 캐시 질의를 원하는 대로 분산할 수 있습니다. 분석 쿼리는 최상의 성능을 위해 각 데이터 소스에 맞게 자동으로 최적화됩니다.

인메모리 엔진

Oracle Analytics에 내장된 인메모리 엔진은 오래되었거나 속도가 느린 데이터 소스의 성능을 향상합니다. 분석을 위해 데이터 질의를 자주 실행하고 캐시에 저장해 최적화하는 방법으로 느린 시스템의 속도를 향상합니다. 이를 통해 사용자에게 우수한 성능을 일관되게 제공할 수 있습니다. 데이터를 캐시에 저장하면 자동화된 인사이트나 머신러닝 같은 최신 분석 기능을 캐시에서 간편하게 실행할 수 있습니다. 이는 최신 기능을 갖추지 않는 구형 데이터 관리 시스템을 확장하는 방법입니다.

연결
모델
관리형 시맨틱 모델

비즈니스 크리티컬 데이터를 일관성 있게 파악하기 위해 신뢰성을 갖춘 관리형 시맨틱 모델을 개발하고 제공합니다. 복잡한 데이터를 친숙하고 일관된 비즈니스 용어에 매핑합니다. 실행을 위해 최적화와 미세 조정을 거쳐 쿼리를 설계합니다.

셀프 서비스 모델링

사용자가 직접 두 개 혹은 더 많은 테이블을 병합하고 관계를 제어할 수 있습니다.(예: Inner 또는 Outer Join). 셀프서비스 데이터 모델을 동료들과 쉽게 공유할 수 있습니다.

데이터 보강 및 권장 사항

비즈니스 사용자는 데이터 추가, 속성, 계산, 변환을 사용해 데이터세트를 보강할 수 있습니다. Oracle Analytics는 데이터세트를 검사하고 발견된 이상 데이터를 별도로 표시하며, 스마트한 권장사항을 이용해 데이터세트를 복구 또는 확장할 수 있습니다.

모델
준비 및 보강
데이터 품질 인사이트

데이터 품질 통찰력은 Oracle Analytics의 강력한 의미 기반의 프로파일링 기능을 이용해 데이터 품질을 시각적으로 표현해 문제를 빠르게 파악할 수 있습니다. 인라인 편집을 통해 문제를 빠르게 해결하고 열 이름을 변경할 수 있으며 스크롤 가능한 미니 맵으로 긴 목록을 간편하게 탐색할 수 있습니다.

Dataflows

Dataflows는 프로그래밍 없이도 데이터세트를 분석에 필요한 정보로 변환하는 기능을 제공합니다. 머신러닝 모델의 학습과 실행을 포함해 다양한 변환 기능으로 데이터를 강화합니다. 결과값은 로컬 데이터세트 혹은 연결된 관계형 데이터베이스에 테이블 형태로 저장 및 공유할 수 있습니다.

준비 및 보강
시각화
사용자 정의 데이터 시각화

데이터를 즉시 시각화하여 분석 프로세스를 바로 시작할 수 있습니다. 폭포형 차트 보고서, 성능 타일의 스파크라인 차트, 히트맵 계층, 사용자 정의 이미지 맵 등 바로 사용 가능한 45개 이상의 시각화를 통해 빠르게 시작할 수 있습니다.

중앙 집중형 보고서 및 대시보드

중앙에서 관리하는 보고서와 대화형 대시보드를 구축해 거버넌스 및 제어를 보장합니다. 집중 분석 및 필터링과 같은 기능을 포함하는 정적 보고서 또는 매개변수화된 대화형 대시보드를 생성합니다.

자동화된 인사이트

자동 인사이트 기능은 데이터세트를 검사하고 머신러닝을 사용해 시각적 통찰력을 자동으로 생성하는 기능입니다. 여기에는 사용 가능한 모든 측정지표 및 속성이 포함됩니다. 데이터에 숨겨진 새로운 관계와 패턴을 발견합니다.

자연어 처리

AI 기반의 자연어 처리(NLP)를 활용하여 분석에 대한 이해와 상호작용이 가능합니다. NLP는 대화형 검색과 분석에 텍스트와 음성을 활용합니다. 질문에 따라 설명이 필요 없는 해답을 제시합니다.

자연어 생성

Oracle Analytics Cloud만이 제공하는 NLG(AI 기반 자연어 생성)는 시각화에 스마트 텍스트 설명을 덧붙입니다. 이는 기본적으로 데이터 소스에 라이브로 연결되며 시각화 및 필터 등의 다른 데이터 객체들과 상호작용합니다.

자연어
경험
웹 브라우저

모든 디바이스의 브라우저에서 Oracle Analytics를 직접 실행할 수 있습니다. 분석 준비에 필요한 모든 데이터세트에 접근해 이들을 변환하고 다른 사람과 데이터세트, 프로젝트 및 프레젠테이션을 공유합니다.

모바일 앱

자동화된 인사이트와 지속적인 비즈니스 활동 모니터링에 언제 어디서나 연결 가능합니다. 플랫폼이 학습한 개인의 특정 패턴과 관심 데이터를 바탕으로 지능형 권장사항을 전달합니다.

임베디드

사용자정의 웹 페이지, 포털 및 애플리케이션에 Oracle Analytics 시각화를 포함하기 위해 문서화된 API를 활용합니다. 내장된 시각적 요소의 실시간 데이터 연결을 유지하면서도 지정된 양식과 상호작용을 훼손하지 않습니다.

경험
비즈니스 사용자를 위한 머신러닝
마우스로 해결하는 고급 분석

간단한 마우스 조작으로 고급 분석을 이용해 빠른 예측, 추세선, 클러스터 및 참조선을 표시합니다. 데이터 및 비즈니스 사용 사례에 더 적합한 내장 알고리즘의 예측 간격과 모델 유형을 사용자가 정의할 수 있습니다.

Explain

Explain 기능은 데이터세트를 검사하여 프로그래밍 없이 마우스 조작만으로 중요한 비즈니스 동인, 상황별 인사이트 및 이상 데이터를 파악할 수 있습니다. Explain에서 시각적 요소와 결과를 선택해 새로운 대시보드와 스토리를 시작할 수 있습니다.

머신러닝-비즈니스 사용자
고급 사용자를 위한 머신러닝
사용자정의 가능한 내장 머신러닝

노코드 기능을 이용하면 다양한 내장 알고리즘으로 모델 학습이 가능합니다. 여기에는 수치 예측, 다중 분류, 바이너리 분류, 클러스터링 등이 포함됩니다. 이러한 머신러닝 알고리즘은 커스터마이징, 학습, 튜닝 후에 광범위한 분석 사용자 커뮤니티에 게시할 수 있습니다.

새 모델로 확장하는 내장 머신러닝

Autonomous Database에서 데이터 과학 기능을 정교하고 심도 있는 활용이 가능합니다. R과 Python을 사용하여 Oracle Analytics Cloud에 등록할 수 있는 머신러닝 모델을 개발, 테스트, 게시하면 누구나 자신의 데이터세트 또는 분석으로 이러한 새 모델에 액세스와 실행이 가능합니다.

머신러닝 고급 사용자

Oracle Analytics Cloud 고객 성공 사례

Skanska Accelerates Time to Market with Oracle

Skanska는 Oracle Analytics Cloud를 통해 규정 준수 요구 사항을 신속하게 충족하고 전반적인 비즈니스 위험을 완화할 수 있었습니다.

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