Oracle Analyticsプラットフォームは、データの取り込みとモデリング、データの準備とエンリッチメント、可視化とコラボレーションなどの分析プロセス全体に対応するために必要な機能を、セキュリティとガバナンスを損なうことなく提供する、クラウド・ネイティブ・サービスです。組込みの機械学習および自然言語処理テクノロジーによって、生産性を向上し、分析主導型の文化を組織で構築します。オンプレミスでもクラウドでも、Oracle Analyticsはハイブリッドな導入戦略をサポートしており、クラウドへの柔軟なパスを提供します。
Oracle Analyticsを使用して、データを視覚的に探索し、説得力のあるストーリーを作成して共有します。データ内のシグナル、つまり複雑な関係を、有意義で説得力のある、かつ理解しやすいコミュニケーションに変えることができる糸口を見つけましょう。
分析プロセスを加速し、実用的な情報に基づいて意思決定を行います。コーディング不要のドラッグ&ドロップ・インターフェースを使用すると、組織内の誰もが、専門的なスキルやプログラミングが無くても、インタラクティブにデータを視覚化できます
組織全体のデータおよび複数のデータソースのデータを統合して、一貫性のある完全なビューを実現します。Oracle Analyticsでは、JDBC(Java Database Connectivity)を含む、すぐに使える35以上のネイティブデータ接続の選択肢が用意されています。個人、チーム、組織全体で、データ接続をセキュアに作成、管理、共有することができます。また、パブリッククラウド、プライベートクラウド、オンプレミス、データレイク、データベース、スプレッドシートやテキストベースからの抽出物のような個人的なデータセットなど、データの場所を問わずアクセスできます。
すべてのデータを分析するためのスケーラブルな単一のビューが用意されています。共有セマンティックモデルを使用したデータのビジネス表現によって、企業全体にわたって信頼できる一貫した情報を、ガバナンスを損なうことなく確保します。ユーザーはデータにアクセスする際、技術的ではないビジネス用語、事前に定義された階層、一貫した計算、測定基準を使用できます。データソース全体にわたるシームレスなビューを作成し、高いパフォーマンスを発揮するネイティブクエリを使って探索できるほか、ライブ接続とキャッシュ接続のバランスの構成が容易で、パフォーマンスに優れたデータアクセスが実現します。
セルフサービスのデータ準備を使用して、ローカルまたはリモートでデータセットの取り込み、プロファイル、修復、拡張を行うことで、大幅に時間を短縮し、エラーを減らします。データ品質のインサイトのデータはすばやく表示され、これが異常の特定と修正に役立ちます。Oracle Analyticsは、カスタムの知識参照機能によって、より多くのビジネス固有の情報を特定し、関連するデータ強化の推奨事項を作成できます。ビジュアル・データ・フローを構築し、データを変換、統合、強化しましょう。結果はOracle Analyticsストレージ、接続されたリレーショナル・データベース、 Oracle Essbaseのいずれかに保存されます。
データの量、種類、ソースが増え続ける中、目に見えないパターンやインサイトをデータから発見するのに役立つのが機械学習(ML)です。Oracle Analyticsに組み込まれたMLは、人間の偏見を取り除き、考えられる結果と機会をユーザーが簡単に解釈できるようにします。クリックで操作するユーザーからコードを使用するプログラマーまで、誰もが組み込みMLを使ってビジネス固有のカスタムモデルを構築し、より良い意思決定を行うことができます。ビジネスユーザーがMLを使用するときは、特別な技術やプログラミングスキルは不要です。データ・サイエンティスト、エンジニア、開発者については、Oracle Autonomous Database Python環境を高パフォーマンス・コンピューティング・プラットフォームとして活用し、モデルの構築、トレーニング、公開を加速することができます。
作業方法の進化に伴い、よりセキュアなデータ分析システムが求められるようになっています。Oracle Analyticsを使用すると、セマンティックレイヤーとデータモデルにより、選別されたデータと定義の共通セットを誰もが確実に使用できるようになるため、不整合が解消されます。アプリケーションとロールベースのセキュリティは、誰が何に対するアクセス権限を持つかを指定します。データレベルのセキュリティでは、すべての利害関係者が自身のパーソナライズされたビューやアクセスレベルに関係なく、同じデータを確実に使用できるようにしながら、きめ細かなアクセス制御を実現します。さらに、フェデレーションID管理システムとネイティブで統合されているため、アプリケーション間でのシングルサインオン(SSO)が可能です。
いつでもどこでも接続して分析を自動配信し、ビジネス・パフォーマンスを継続的に監視します。Oracle Mobileアプリは、一人ひとりのパターンや興味のあるデータを学習し、さらなる分析やデータ探索のためのインテリジェントな推奨事項を提供します。自然言語を使って口頭でデータをクエリしたり、28の言語で検索のようなパターンを使用したり、さまざまなトリガーに基づいて、リアルタイムでアラートを受信したりします。たとえば、新しいデータやレポートが利用可能になったとき、メトリックのしきい値に達したとき、特定のGPS位置に到達したときに、アラートを受信できます。
コストを確実に予測できるように、オラクルは、使用されたサービス、機能、ロールに関係なく、消費した分に対してのみ課金します。
Oracle Analyticsには、複数の導入オプションが用意されています。
コストを確実に予測できるように、オラクルは、使用されたサービス、機能、ロールに関係なく、消費した分に対してのみ課金します。
「Oracle Analytics Cloudの機能は素晴らしい」
—金融業、リスク管理担当責任者
「強力で直感的なデータ視覚化オプションと確かなメタデータ・コンポーネント」
—ヘルスケア業界のBI開発者
「Oracle Analytics Cloudを使用すると、ガバナンス対象データとガバナンス非対象データの両方の長所を活かすことができます。」
—政府機関、エンタープライズ・データ・サービス担当ディレクター
Oracle Analyticsにより、ビジネス・ユーザー、データ・エンジニアおよびデータ・サイエンティストがデータへアクセスして処理し、予測を評価し、迅速で正確な意思決定を行なえるようにします。Oracle Analyticsは、データの取込み、準備と強化、可視化とコラボレーションなど、アナリティクス・プロセス全体に対応しています。機械学習(ML)はプラットフォームに組み込まれており、組織がデータドリブンを超えて分析ドリブンになれるよう支援します。
Oracle Analytics Cloudは、オラクルの次世代クラウド・インフラストラクチャ上に組み込まれた、オラクルが管理するネイティブ・クラウド・サービスです。分析のワークロードに応じて2~52 OCPUのコンピュートサイズで導入できます。Analytics Cloudは、Analytics Cloud環境のスケールアップとスケールダウンを柔軟に行うことができます特定のAnalytics Cloudインスタンスにアクセスする必要がない場合は、一時停止することでコストを削減できます。
オンプレミスOracle Analytics Serverは、お客様による管理かつお客様のデータ・センターで導入されます。Analytics Serverは、オラクルまたはオラクル以外のクラウド・インフラストラクチャ(Microsoft Azureなど)でホスティングすることも可能です。
Oracle Cloud Infrastructure(OCI)上でホストされる、お客様が管理するOracle Analytics Serverの導入を加速化しますAnalytics Serverインスタンスの完全な制御を維持します。お客様が所有するサーバーのハードウェア、メンテナンス、管理から解放されます。
Oracle Analyticsには、AzureやGoogleなどの他のクラウドプロバイダを含め、オラクルおよびオラクル以外のソースへの35以上の組み込みのネイティブコネクターがあります。Snowflake、Google Analytics、Amazon Redshift、Google BigQuery、Microsoft SQL Serverなど、一般的なデータソースからソーシャルフィード、IoT(Internet of Things)ソース、データレイクを接続可能です。
直接問合せとデータ・キャッシュOracle Analyticsプラットフォームには、直接問合せとキャッシングの両方のオプションがあります。直接問合せでは、問合せ時にデータソース自体から分析レイヤーに直接データを取り込むことができます。分析用途に応じて、直接問合せとキャッシュのバランスをカスタマイズ可能です。分析クエリーは、データソースごとに自動的に最適化され、最高のパフォーマンスを発揮します。
Oracle Analyticsに組み込まれたインメモリーエンジンは、低速なデータソースやレガシーなデータソースのパフォーマンスを向上させます。低速なシステムを強化するということは、頻繁に実行されるクエリ・データをキャッシュして分析用に最適化し、ユーザーに一貫して高性能を提供することを意味します。データがキャッシュされると、Auto Insightsや機械学習などの最新の分析機能を、キャッシュされたデータに対して簡単に実行できるようになります。これにより、最新の機能が不足しているレガシーデータ管理システムが拡張されます。
ビジネスクリティカルなデータの一貫したビューを確保するために、信頼性の高い、ガバナンスの効いたセマンティックモデルを開発し、提供します。複雑なデータを、使い慣れた一貫性のあるビジネス用語にマッピングします。最適化され、実行のために微調整されたクエリを設計します。
セルフサービスによるモデリングセルフサービスにより、2つ以上のテーブルを直接結合し、内結合や外結合などの相互関係を制御できます。セルフサービスのデータモデルをチームと簡単に共有できます。
ビジネス・ユーザーは、データセットにデータ、属性、計算、または変換を追加して拡張することができます。Oracle Analyticsはデータセットを調査し、見つかったデータの異常をハイライトし、データセットを修復または拡張するためのスマートな推奨事項を作成します。
Oracle Analyticsのセマンティック・プロファイラ機能を利用したデータ品質に関する考察では、データの品質を視覚的に表現し、問題を迅速に特定することができます。インライン編集で問題に素早く対処し、列の名前を変更し、スクロール可能なミニマップを使用して長いリストを簡単に横断することができます。
データフローは、データセットを分析に必要な情報に変換するためのコードフリーな機能をビジネスユーザーに提供します。機械学習モデルのトレーニングや実行など、さまざまな変換機能によってデータを強化することができます。結果をローカルデータセットまたは接続されたリレーショナル・データベースのテーブルとして保存、共有できます。
データを即座に可視化することで、分析プロセスを迅速に開始できます。ウォーターフォール・ブリッジレポート、パフォーマンス・タイルのスパークチャート、ヒートマップ・レイヤー、カスタム・イメージマップなど、すぐに使える45以上の可視化機能で、分析をすばやく開始できます。
レポートとダッシュボードの一元管理レポートとインタラクティブなダッシュボードを構築し、一元管理することで、ガバナンスと制御を実現します。ドリルダウンやフィルタリングなどの機能を備えた静的レポートや、インタラクティブでパラメータ化されたダッシュボードを作成します。
自動インサイト自動インサイト機能は、データセットを調査し、MLを使用して、利用可能なすべての指標と属性から視覚的なインサイトを自動的に作成します。他の方法では発見できないような、新しいつながりやパターンをデータから発見できます。
AIを搭載した自然言語処理(NLP)を活用して、分析結果をよりよく理解し、活用できます。NLPは会話型検索と分析のためにテキストと音声を強化します。質問に対し、視覚的な回答が得られます。
自然言語の生成Oracle Analytics Cloudのみが提供するAIによる自然言語生成(NLG)は、デフォルトでデータソースにライブ接続され、可視化やフィルタなど、キャンバス上の他のデータオブジェクトと相互作用する可視化のスマートなテキスト・ナラティブを作成します。
Oracle Analyticsは、どのデバイスのどのブラウザーからでも直接起動できます。分析に備えて必要なすべてのデータセットにアクセスして変換し、データセット、プロジェクト、およびプレゼンテーションを他者と共有できます。
モバイルアプリいつでもどこからでも接続すれば、インサイトが自動的に提供され、ビジネス活動を継続的に監視することができます。プラットフォームが各人の特定のパターンやデータへの関心を学習し、インテリジェントなレコメンデーションを受け取ることができます。
Oracle Analyticsの可視化機能を、カスタムWebページ、ポータル、およびアプリケーションに組み込むための、ドキュメント化されたAPIを利用できます。組み込まれた可視化機能は、ライブ・データ・アクセスと接続されたまま、すべての書式設定と相互作用が維持されます。
ワンクリックで高度な分析を行い、クイック予測、トレンド線、クラスター、参照線を表示します。ユーザーは、組み込みのアルゴリズムの予測間隔とモデルタイプをカスタマイズして、データやビジネスのユースケースに、より適合させることができます。
Explain(説明)機能は、データセットを調査し、有意義なビジネスドライバー、コンテキストに基づくインサイト、データの異常を、わずか数回のクリックかつノーコードで特定します。Explainからビジュアルや知見を選び、新しいダッシュボードやストーリーをスタートさせることができます。
ノーコード機能により、数値予測、多項分類子、二項分類子、クラスタリングなど、さまざまな組み込みのアルゴリズムを使用してモデルをトレーニングできます。これらの機械学習アルゴリズムは、カスタマイズ、トレーニング、チューニングが可能で、その後、より広い分析ユーザー・コミュニティーに公開できます。
Autonomous Databaseの高度で洗練されたデータサイエンス機能を利用できます。RおよびPythonを使用して、Oracle Analytics Cloudに登録可能なMLモデルを開発、テスト、および公開できます。これにより、誰でも自分のデータセットや分析結果を使用して新しいモデルにアクセスし、実行することができます。
Oracle Analytics Cloudにより、Skanskaはコンプライアンス要件を迅速に満たし、全体的なビジネス・リスクを軽減することができました。