IA Y AA

Aprendizaje automático para usuarios empresariales

Utiliza los análisis avanzados con un solo clic para exhibir previsiones rápidas, líneas de tendencia, clusters y líneas de referencia. Los usuarios pueden personalizar el intervalo de predicción y el tipo de modelo de los algoritmos incorporados para adaptarlos mejor a los datos y al caso de uso del negocio.

Con unos pocos clics y sin necesidad de código, puedes utilizar la capacidad Explain para examinar el juego de datos e identificar los impulsores significativos de la empresa, las estadísticas contextuales y las anomalías de los datos. Elige elementos visuales y hallazgos de Explain para iniciar un nuevo panel de control e historia.

La función de estadísticas automáticas examina los juegos de datos y utiliza el aprendizaje automático para crear automáticamente estadísticas visuales con todas las métricas y atributos disponibles. Esto puede revelar conexiones y patrones no descubiertos en los datos que de otro modo no se habrían tenido en cuenta. Con un solo clic, Oracle Analytics mostrará una serie de visualizaciones con descripciones detalladas que puedes añadir fácilmente a tu proyecto. Todos los cálculos utilizados para obtener las estadísticas son transparentes y editables.

Utiliza las funciones Explain y Auto Insights para iniciar tus proyectos con insights basados en ML y analítica, y evita el síndrome del "lienzo en blanco" y los resultados sesgados.

Asistente de IA generativa para analistas

Oracle Analytics AI Assistant utiliza modelos grandes de lenguaje (LLM) de IA generativa a través de una interfaz conversacional para ayudar a los analistas a ser más productivos. Al traducir el lenguaje natural en acciones precisas, AI Assistant cierra la brecha entre la visión de un analista y su materialización. Esto permite a los analistas solicitar cambios o modificaciones específicos y hacer que AI Assistant automatice la ejecución. Como resultado, los analistas no necesitan ser expertos en herramientas de visualización o perder tiempo buscando la función o configuración adecuada. Los analistas familiarizados con otras herramientas de visualización, como Power BI o Tableau, pueden ser rápidamente productivos con Oracle Analytics.

Elige entre dos modelos de lenguaje.

Un LLM embebido diseñado específicamente para comprender Oracle Analytics y los conjuntos de datos que están activos en el libro de trabajo actual. Es preciso y menos propenso a las alucinaciones porque, a diferencia de los LLM externos, está optimizado para conversaciones y tareas de análisis. Por ejemplo, el comando "¿Cuáles son los cinco principales países por ingresos para nuestros clientes de fidelización de nivel oro?"

Bring-your-own-LLM (BYO-LLM) te permite integrar una suscripción de LLM externa desde servicios como OpenAI. Un LLM externo proporciona conocimientos adicionales de tus datos de formación sobre el mundo exterior más allá de los conjuntos de datos ya en el proyecto de análisis. Esto permite consultas más flexibles mediante hechos a los que se hace referencia externamente para definir correctamente los valores de los filtros. Por ejemplo, el comando "¿Cuáles fueron los ingresos por ventas en días festivos federales estadounidenses en 2024 para las 10 ciudades más pobladas de Estados Unidos donde la temperatura promedio fue de 22 °C o más?"

En este ejemplo, el conjunto de datos del proyecto de análisis incluye una tabla de ingresos, una tabla de fechas y una tabla regional. Estas tablas no incluyen información sobre los días festivos estadounidenses, las poblaciones de ciudades y los datos climáticos históricos. El LLM completa los detalles que faltan y proporciona los valores correctos de los filtros para limitar con precisión las tablas de fecha y región.

Procesamiento y generación de lenguaje natural

Utiliza el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la generación de lenguaje natural (NLG) basados en IA junto con respuestas creadas por IA generativa para interactuar y comprender mejor los análisis. Simplemente utiliza un lenguaje natural, palabras clave habladas o de búsqueda, para consultar cualquier información de los juegos de datos de Oracle Analytics y la capa semántica, sin necesidad de comprender dónde residen los datos ni la composición del juego de datos. Visualización automática en contexto a medida que se construye la consulta.

La NLG crea narraciones textuales de visualizaciones que, por defecto, están conectadas en directo a la fuente de datos e interactúan con otros objetos de datos en el canvas, como visualizaciones y filtros. El detalle narrativo tiene siete niveles seleccionables, y la descripción puede establecerse como "tendencia" o "desglose". Los textos narrativos están disponibles en varios idiomas. Mediante la aplicación móvil, puedes convertir los libros de análisis en narraciones habladas, como podcasts.