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Novos recursos do Oracle Analytics Cloud democratiza o acesso aos dados

Ferramentas automatizam o fluxo de trabalho analítico para ajudar os usuários a preverem resultados por meio de interações mais ricas

Novos recursos do Oracle Analytics Cloud democratiza o acesso aos dados

A Oracle está disponibilizando novos recursos no Oracle Analytics Cloud, que permitirão o acesso a todos os funcionários de análises de autoatendimento fáceis de usar, e não apenas aos especialistas em dados. Os usuários agora podem experimentar interações com seus dados por meio de mapas, análise visual e dispositivos móveis para identificar mais rapidamente padrões e relacionamentos que lhes permitem prever resultados e tomar decisões mais rápidas. O anúncio foi feito nesta segunda-feira (3/5) por T.K. Anand, vice-presidente sênior de Analytics da Oracle, no blog da empresa.

Segundo o executivo, os aprimoramentos do Analytics Cloud incluem Machine Learning (ML) explicável, preparação de dados para transformar dados específicos do cliente em informações de qualidade, análise de texto integrada, análise de afinidade, conhecimento de referência personalizado, análise de gráfico, análise de mapa personalizado, consultas em linguagem natural e narrativas, bem como um novo aplicativo móvel.

Entre os principais recursos, qualquer usuário agora pode ver explicações simples dos fatores que influenciaram um modelo de ML para prever um determinado resultado. Além disso, eles podem interagir com um modelo, ajustando fatores para ajustar os resultados. Por exemplo, de todos os fatores que influenciaram a negação de um pedido de empréstimo bancário, os usuários podem ver rapidamente quais foram os mais determinantes e por quê?

Um mecanismo de criação de perfil de dados analisa e verifica os dados para identificar e avisar proativamente os usuários sobre possíveis problemas de qualidade, assim como sugerir automaticamente o sigilo de informações confidenciais de cartão de crédito ou número de previdência social. Ele pode enriquecer os códigos postais com dados de cidade, população, renda, etnia e pagamento para fornecer uma análise de localização mais aprofundada. Os usuários podem enriquecer ainda mais os dados carregando mais informações específicas de negócios, como regiões de vendas, zonas de entrega ou categorias de produtos.

Outros recursos

Uma análise de texto permite extrair palavras de dados não estruturados, conte-as, visualize os resultados e, em seguida, junte essa análise aos dados originais para que você possa se aprofundar em qualquer nível de detalhe. Por exemplo, a análise de sentimento usa análise de texto para determinar se os comentários são negativos, positivos ou neutros, permitindo que os usuários entendam como sua marca é percebida ou como o lançamento de um produto está sendo executado com base em texto em pesquisas ou mídia social.

É possível identificar relacionamentos nos dados, identificando conjuntos de itens que costumam aparecer. Essa técnica de mineração de dados também é conhecida como aprendizado de regras de associação. Uma aplicação comum e útil disso é a análise de cesta de compras em bens de consumo ou banco de varejo, em que os usuários podem obter a probabilidade de diferentes produtos serem comprados juntos para tomar decisões de marketing. Ao desenvolver promoções, os varejistas costumam olhar para combinações populares para desenvolver suas estratégias para aumentar as vendas de produtos. Por exemplo, os consumidores que compram cereais muitas vezes também compram leite ao mesmo tempo. Entender essa relação de itens em uma coleção ajuda os varejistas a gerenciar melhor o layout da loja, ofertas de cupons e vendas cruzadas, e é valioso para marketing o direto, promoções de vendas e descoberta de tendências de negócios.

Outro recurso importante é a análise de gráfico, que mostra as relações de dados visualmente, como a forma como as pessoas e as transações estão conectadas ou a distância mais curta entre dois hubs em uma rede. Usando o Oracle Analytics Cloud, qualquer pessoa pode facilmente analisar dados gráficos no Autonomous Data Warehouse. Isso tem aplicativos poderosos em uma variedade de vários domínios, desde marketing e mídia social até segurança e conformidade. Por exemplo, pathfinding permite que um usuário encontre o caminho mais curto entre dois pontos; outro uso comum da análise de gráfico é para classificar e medir a importância das páginas do site.

Mobilidade

Já o novo aplicativo móvel Oracle Analytics permite que os usuários encontrem dados de forma rápida e fácil, tudo com uma experiência de usuário consistente no Oracle Analytics Cloud e no aplicativo. Ele permite que os usuários interajam com visualizações de dados, explorem painéis e compartilhem informações entre equipes para colaboração adicional. Os usuários também podem ouvir narrativas de áudio geradas em linguagem natural dos pontos mais importantes de relatórios, painéis e visualizações.

O Oracle Analytics Cloud ainda permite que os usuários consultem seus dados em linguagem natural, usando uma experiência simples de pesquisa – usando texto ou voz – e obtenham narrativas faladas dos resultados. Ele suporta 28 idiomas diferentes e várias construções de linguagem, como sinônimos, abreviações, filtros dinâmicos e cálculos. Os usuários podem digitar, enviar mensagem de texto ou falar em voz alta para fazer perguntas de negócios, como “qual é a rotatividade de funcionários neste mês?” e obter um painel de atrito de funcionários em troca. O Oracle Analytics Cloud não só aceita linguagem natural como entrada, mas também produz narrativas em linguagem natural que explicam os resultados da consulta. Ele tem um mecanismo de geração de linguagem natural integrado que entende o contexto dos dados que um usuário está olhando e atualiza automaticamente a narrativa conforme o usuário adiciona dados, altera filtros.

“Essas atualizações mais recentes refletem nosso foco na inovação e na resposta às necessidades de nossos clientes. É por isso que estamos particularmente entusiasmados com a ramificação em novas maneiras de nossos clientes compartilharem dados e análises na forma de ‘histórias de dados’ – tudo por meio de uma única plataforma de análise em nuvem extensível que permite a todos criar experiências visuais personalizadas com pouco ou nenhum código”, comentou Anand

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