AI 및 ML
Oracle Analytics는 플랫폼 전체에 내장된 AI/ML 기술을 통해 비전문가부터 코더까지 모든 기술 수준의 사용자들을 지원합니다. 기본 제공되는 AI/ML 기능에 더하여 Oracle Database Machine Learning 및 OCI AI Services를 함께 사용함으로써 더욱 광범위한 사용 사례에 대응할 수도 있습니다.
데이터 분석을 위한 인공지능 및 머신러닝
Oracle Analytics는 인공 지능, 생성형 AI 및 머신 러닝을 데이터-결정에서 분석 프로세스의 모든 측면에 포함시켜 사용자 생산성을 향상시키고 더 나은 분석 기반 통찰력을 제공하여 모든 역할을 지원합니다. 추가적인 Oracle Cloud Infrastructure(OCI) 서비스로 내장 기능을 확장하여 더욱 다양한 AI/ML 사용 사례에 대응할 수 있습니다.
비즈니스 사용자를 위한 머신러닝
클릭 한 번으로 고급 분석을 이용해 빠른 예측, 추세선, 클러스터 및 참조선을 표시할 수 있습니다. 데이터 및 비즈니스 사용 사례에 더 적합한 내장 알고리즘의 예측 간격과 모델 유형을 사용자가 정의할 수 있습니다.
단 몇 번의 클릭만으로 코딩 없이 Explain 기능을 사용하여 데이터 세트를 검사하고 의미 있는 비즈니스 드라이버, 컨텍스트 통찰력 및 데이터 이상을 식별할 수 있습니다. Explain 기능으로 도출한 시각적 자료 및 결과를 선택하여 새로운 대시보드 및 스토리를 시작할 수도 있습니다.
Auto-Insights 기능을 사용하면 데이터 세트를 검사하고 머신러닝(ML)을 통해 모든 측정 지표와 속성이 포함된 시각적 인사이트를 자동으로 생성할 수 있습니다. 이를 통해 동일한 데이터로부터 다른 방법으로는 미처 발견하지 못했을 수도 있는 연결 및 패턴이 나타날 수도 있습니다. Oracle Analytics는 고객의 프로젝트 캔버스에 간단히 추가할 수 있는, 세부 설명이 포함된 다양한 시각화 자료들에 대한 원클릭 열람 기능을 제공합니다. 인사이트를 도출하는 데 사용된 모든 계산식은 편집 가능한 형식으로 투명하게 제공됩니다.
Explain 및 Auto Insights 기능을 사용하면 ML 기술이 적용된 분석 기반 인사이트를 바탕으로 자신 있게 프로젝트를 시작하고, 무엇을 해야 할지 막막한 상황이나 편향된 결과를 예방할 수 있습니다.
자연어
AI 기반 자연어 처리(NLP) 및 자연어 생성(NLG) 기술과 AI가 생성한 응답을 함께 사용하여 분석 과정에서의 상호 작용 및 이해도를 개선할 수 있습니다. 데이터의 위치나 데이터 세트의 구성에 대한 지식 없이도 자연어(음성 입력 또는 검색 키워드)를 사용하여 Oracle Analytics 데이터 세트 및 시맨틱 계층의 모든 정보를 쿼리할 수 있습니다. 쿼리가 작성되는 동안 맥락에 부합하는 시각화 자료를 자동으로 렌더링합니다.
NLG 도구를 통해 데이터 소스로의 실시간 연결을 기본 지원하고, 시각화, 필터 등 캔버스에 표시되는 다른 데이터 개체들과 상호작용할 수 있는 시각화 자료에 대한 스마트 텍스트 설명을 작성할 수 있습니다. 설명에 포함되는 세부 정보의 표시 수준은 총 7단계로 나뉘어져 있으며, 설명 방식은 '추세(trend)' 또는 '분석(breakdown)'으로 설정할 수 있습니다. 텍스트 설명은 다중 언어를 지원합니다. 모바일 앱을 사용하여 분석 워크북을 팟캐스트와 같은 음성 설명으로 변환할 수도 있습니다.
데이터 과학자를 위한 머신러닝
데이터 준비 과정에서 데이터 흐름 편집기를 사용하여 다양한 내장 알고리즘을 사용하여 숫자 예측, 다중 분류기, 이진 분류기 또는 클러스터링 모델을 학습시킬 수 있습니다. 이러한 머신러닝 알고리즘은 커스터마이징, 학습, 튜닝 후에 광범위한 분석 사용자 커뮤니티에 게시할 수 있습니다. 모델의 게시가 완료되면 새로운 기업 또는 개인용 데이터 세트에 적용할 수 있습니다.
Oracle Analytics Cloud에서 학습된 모델은 품질과 정확성을 확인할 수 있는 데이터를 제공합니다. 예를 들어, 그림 7의 Naïve Bayes 이진 분류기는 자연 감소 데이터를 사용하여 학습시켰고, 테스트 데이터의 알려진 실제 값과 비교하여 알고리즘의 품질을 평가할 수 있습니다.
Oracle Database ML로 확장
Oracle Autonomous Database의 일부로서 제공되는, 심층적이고 정교한 Machine Learning in Oracle Database 서비스를 활용해 보세요. Oracle Database의 Machine Learning 서비스는 SQL, R, Python, REST, AutoML을 사용하여 ML 모델을 개발, 테스트, 게시할 수 있는 중앙 관리형 플랫폼을 제공합니다. 비즈니스 사용자는 데이터 준비 과정에서 셀프 서비스 접근 방식의 사용이라는 유연성을 누릴 수 있습니다. 게시 완료된 ML 모델은 Oracle Analytics Cloud에 등록되어 더 많은 비즈니스 사용자들이 자체 데이터 세트에 액세스하고 활용할 수 있도록 지원합니다.
Oracle Analytics Cloud 데이터 플로우 내에서 Oracle Database의 AutoML 기능을 사용할 수 있습니다. 덕분에 데이터 세트를 분석하고, 가장 정확한 ML 알고리즘을 자동으로 선택하고, 새 ML 모델을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 프로세스가 단순해지므로 사용자가 머신 러닝 전문 지식이 없더라도 정확한 모델을 생성할 수 있습니다.
OCI AI Services로 확장하기
Oracle Analytics Cloud는 OCI Vision 및 OCI Document Understanding을 비롯한 OCI AI Services와의 통합을 지원합니다. 이를 통해 Oracle Analytics Cloud의 기본 제공되는 머신 러닝 기능들을 확장하여 더욱 다양한 비즈니스 사용 사례에 대응할 수 있습니다. 사전 학습된 모델을 사용하거나, 커스터마이징 모델을 설계, 개선, 배포하고, Oracle Analytics Cloud에 모델을 등록하여 비즈니스 전문가들이 해당 모델에 직접 액세스할 수 있도록 지원합니다.
OCI Vision은 Oracle Analytics Cloud 대시보드에 AI 이미지 분석 기능을 제공합니다. 보안 카메라의 데이터를 사용하여 주차장 점유를 자동으로 추적하거나, 상점의 고객 이동 트래픽을 모니터링한다고 상상해 보세요. OCI Vision은 이미지를 분석하고 시각적 정보를 인사이트로 변환하여 기업인들이 볼 수 있는 내용을 기반으로 데이터 스토리를 전달할 수 있도록 합니다.
OCI Document Understanding을 사용하면 JPEG 및 PDF 파일 등의 문서에 AI 모델을 적용하여 주요 값과 컨텍스트를 추출할 수 있습니다. 따라서 필요한 정보가 중앙 데이터베이스에 기록되어 있지 않아도 관련 문서들로부터 직접 정보를 추출하여 추가적인 인사이트를 확보할 수 있습니다.
이와 같이 역동적인 셀프 서비스 기반 접근법은 비즈니스 사용자가 데이터 과학 전문가의 도움 없이도 일상적이고 반복적인 모델 실행 및 결과 도출 작업을 수행할 수 있도록 해 줍니다. 비즈니스 사용자가 직접 모델 사용 일정을 수립하고 실행할 수 있게 되므로 데이터 과학 전문가는 보다 전략적인 작업에 집중할 수 있습니다.