Mon Top 5 des fonctionnalités préférées d'Oracle Analytics Cloud

Oracle Analytics Cloud (OAC) est la plate-forme Oracle basée sur le cloud pour le reporting, l'analyse, l'exploration de données et la visualisation de données. Il comprend de nombreuses fonctionnalités et plusieurs produits. En conséquence, il était difficile de limiter la publication à seulement 5 fonctionnalités étant donné qu'il y a tellement de choix. Cela étant dit, voici mes cinq principales fonctionnalités préférées d'Oracle Analytics Cloud:

1. Connectez-vous à n'importe quoi; Interroger immédiatement sans modéliser à pratiquement n'importe quelle source de données et commencez à interroger les données immédiatement – sans aucune modélisation requise. C'est idéal pour l'exploration de données et pour les data marts départementaux où la structure de données sous-jacente n'est pas trop complexe. Il est également idéal pour les équipes de science des données qui doivent examiner les données rapidement pour déterminer leur utilité.

2. Visualisations simples et avancées

Avec OAC, un seul clic de souris suffit pour sélectionner une visualisation avancée parmi de nombreux choix de visualisation. Et si vous n'êtes pas satisfait de votre sélection initiale, un nouveau type de visualisation est à portée de clic. J'adore cette fonctionnalité, car son utilisation fait de vous un meilleur analyste de données. Puisqu'il est si facile de visualiser vos données en utilisant plusieurs types de visualisation différents, grâce aux essais et erreurs, vous obtenez rapidement de très bons résultats pour déterminer quel est le meilleur type de visualisation pour vos données et le message que vous souhaitez envoyer.

3. Préparation des données en libre-service

Cette fonctionnalité distingue vraiment OAC des autres outils de veille stratégique et plates-formes d'analyse. Grâce à la préparation des données en libre-service du CAO, il est désormais possible pour les analystes commerciaux de préparer, charger, transformer et mélanger des données d'une manière qui aurait nécessité une assistance informatique et des semaines ou des mois de travail il y a seulement quelques années. En outre, le module de préparation des données est complété par un apprentissage automatique afin de saisir les éléments dans les données et de suggérer des améliorations. J'ai travaillé dans l'informatique d'entreprise pendant de nombreuses années, mais avant cela, j'ai travaillé dans l'entreprise et j'ai fait un peu de lutte de données en libre-service. J'adore cette fonctionnalité et je souhaite qu'elle ait existé il y a 10-15 ans! sachez simplement que cela améliorera l'efficacité de nombreux services.

4. Intégration facile avec l'entrepôt de données autonome (ADW)

Il s'agit d'une autre fonctionnalité qui n'existait pas il y a quelques années sur la plate-forme d'un fournisseur. Maintenant, il est possible en quelques clics d'établir une connexion à ADW directement depuis OAC – sans avoir besoin de l'aide du service informatique ou d'un DBA. Une fois la connexion à ADW établie, il est également possible de charger des données dans ADW directement à partir d'OAC – à nouveau sans l'aide d'un DBA. C'est extrêmement stimulant pour les utilisateurs de toutes sortes. Dans le passé, lorsqu'il y avait un besoin d'intégration et d'analyse des données, mais aucun désir ou financement pour un projet avec les TI, un magasin de données ministériel était souvent créé à l'aide de MS Access ou d'Excel – et ces données seraient cloisonnées et non intégrées au reste de données d'entreprise. Désormais, avec l'intégration OAC et ADW, les besoins en données et analyses peuvent être rapidement satisfaits sans nécessairement créer de silos de données supplémentaires.

5. Apprentissage automatique (ML)

L'apprentissage automatique prend deux formes dans OAC. Tout d'abord, il est intégré à la plate-forme et augmente les capacités de la plate-forme en arrière-plan sans que l'utilisateur sache que l'apprentissage automatique (ML) est appliqué. Par exemple, le CAO fournira des recommandations pour enrichir un ensemble de données qui a été téléchargé. ML est également utilisé pour générer des statistiques sur vos ensembles de données. En un seul clic, OAC vous indiquera quelles valeurs sont les principaux moteurs des attributs critiques de vos ensembles de données et signalera également les anomalies.

Ces exemples sont tous deux réalisés avec ML en arrière-plan. La deuxième forme d'utilisation du ML dans OAC est plus explicite et dirigée par l'utilisateur final. OAC fournit environ 15 algorithmes ML qui peuvent être utilisés pour des analyses avancées. Il n'est pas nécessaire d'être un data scientist pour utiliser les algorithmes. Un «analyste commercial régulier» peut utiliser les algorithmes pour effectuer des tâches telles que l'analyse prédictive et la segmentation de la clientèle. J'adore cette fonctionnalité car elle rend «AI» accessible à tous.

Fonction bonus: génération de langage naturel

Je sais que je n'ai dit que 5, mais il y a une autre fonctionnalité que je dois mentionner. OAC a une fonction grâce à laquelle toute visualisation peut être rendue en anglais simple généré par OAC (et ML dans les coulisses). Il réussit remarquablement bien à décomposer les visualisations les plus complexes en puces faciles à comprendre. La partie la plus importante de toute visualisation est qu'elle est comprise par le public. Ceci fournit un autre moyen d'améliorer la compréhension.

Quelles sont vos fonctionnalités préférées de l'OAC?

Vous pouvez lire plus d'informations sur Oracle ici .